值得關注的七家AI蛋白設計公司

轉自：中國醫藥報

隨着技術的持續進步，基於人工智能（AI）的技術平臺正成為推動蛋白質科學發展的重要力量，併爲未來的藥物發現和疾病治療帶來變革。

在過去的十多年里，眾多生物技術初創公司涌現，致力於利用AI技術進行蛋白質設計。最近，知名行業媒體STAT評選出了在AI蛋白質設計領域值得關注的7家公司。

Xaira Therapeutics

Xaira Therapeutics是一家綜合性生物技術公司，致力於利用AI推動生命科學發展。該公司成立之初即獲得超過10億美元的資金支持，吸引了眾多大牌投資者。

Xaira Therapeutics主要涵蓋三大核心板塊：先進的機器學習（ML）研究、大規模數據生成以及強大的療法開發能力。該公司計劃開發自己的產品線，並與醫藥公司合作，為特定適應證開發合適的分子。其初期項目或將聚焦於蛋白質，同時也可能拓展至其他分子類型。

Nabla Bio

Nabla Bio於2021年成立，成立之初便獲得了1100萬美元資金，並在2024年5月完成2600萬美元的A輪融資。2024年，該公司宣佈與阿斯利康、百時美施貴寶和武田等大型醫藥公司達成戰略合作。

Nabla Bio正在開發一個集成的AI和濕實驗室平臺，旨在實現精確的藥物設計和藥物特性的高通量檢測。該公司專注於攻克難以成藥的靶點，尤其是多次跨膜蛋白。開發針對多次跨膜蛋白的藥物面臨挑戰，主要原因為這些蛋白在細胞膜外暴露的表面積有限，且需要精確區分活性和非活性的受體形式。傳統的大規模文庫篩選方法往往無法滿足這些精確的要求。Nabla Bio採用了一種創新的方法，直接生成具有所需表位、構象和靶標特異性的候選藥物。Nabla Bio的生成式蛋白質設計平臺正在解鎖數百個以前難以成藥的靶點。

此外，Nabla Bio還在開發微米級容器技術，這項技術使得公司能夠在3~4周內對數千至數百萬候選藥物的多種人體相關特性進行多重評估。這些豐富的數據將為下一輪的建模和設計決策提供關鍵信息。

Absci

Absci是一家AI驅動的藥物發現和開發公司，專注於抗體領域。該公司已於2021年成功上市。2023年底，該公司與阿斯利康達成了一項2.47億美元的合作。根據協議，Absci將在合作中利用其創新生成式AI技術，為特定的腫瘤靶標開發治療性候選抗體。協議包括預付款、研發經費和里程碑款項等，總金額高達2.47億美元。

Absci的綜合藥物創造平臺結合了生成式AI和一套可擴展的實驗室技術。該平臺通過測量數百萬個蛋白質-蛋白質相互作用生成數據。這些數據用於訓練Absci的AI模型，並在此后的迭代中驗證使用新AI模型設計的抗體。該平臺通過同時優化多種藥物屬性，並擴大藥物靶點範圍，以涵蓋此前被認為「不可成藥」的藥物靶點（如G-蛋白偶聯受體和離子通道），從而提高候選藥物成功開發的可能性。該公司的現有候選藥物管線主要集中在細胞因子生物學領域。

Profluent

Profluent是一家成立於2022年的AI驅動的蛋白質設計公司，專注於利用深度生成式AI模型開發新型功能性蛋白質。該公司在成立之初就成功籌集了900萬美元的種子輪融資，並在2024年3月完成了新一輪融資，其融資總額達到了4400萬美元。

與其他專注於蛋白質設計的公司不同，Profluent的主要目標是基因編輯，而非抗體治療。2024年4月，Profluent發佈了一種開源、可編程的AI設計的基因編輯工具——OpenCRISPR。該公司的研發團隊通過對26個基因測序數據庫的系統性挖掘，整理出了一個包含100多萬個CRISPR操縱子的數據集。基於其AI模型，研究人員生成了自然界中CRISPR-Cas家族的4.8倍數量的蛋白質集羣，以及為類Cas9效應蛋白定製單向導RNA（sgRNA）序列。目前，Profluent已經公開發布了OpenCRISPR的首個版本——OpenCRISPR-1。

此外，該公司在2024年8月還發布了基於蛋白質結構的語言模型proseLM，進一步擴展了其在蛋白質設計領域的技術能力。

BigHat Bioscience

BigHat Biosciences成立於2019年，是一家專注於開發下一代抗體的生物技術公司，其研究覆蓋了多特異性抗體、納米抗體和抗體偶聯藥物。該公司於2022年完成了7500美元的B輪融資，其融資總額達到1億美元。該公司已與多家大型醫藥公司，如默沙東、艾伯維等，簽署了合作協議，正在開發針對多個靶點的抗體藥物。

BigHat Biosciences擁有一個名為Milliner的AI抗體設計平臺。該平臺可將實驗室研究與機器學習相結合，使每種抗體從計算機設計到表達、純化和表徵僅需數天時間。該平臺還可以設計功能更復雜、具有更好生物物理特性的抗體，並有助於降低優化抗體和其他治療性蛋白質的難度。

該公司的AI/ML模型能在BigHat的平臺上實現主動學習的閉環——每個工作單元完成一次從設計到表徵的循環，都能為下一個循環積累和提供信息，使團隊能在短時間內快速測試和改進設計的分子。

除了合作關係外，BigHat Biosciences還擁有自己的管線，主要集中在腫瘤學、炎症性疾病和免疫學領域。

Fable Therapeutics

Fable Therapeutics成立於2022年，成立之初便收穫了1000萬美元種子資金。

在技術層面，Fable Therapeutics採用了結合基於序列和基於結構的設計理念，這在AI蛋白質設計領域並不常見。目前，該公司正在其管線中開發一種抗體和一種多肽候選藥物，並且已經與幾家希望利用其先進機器學習技術的醫藥公司簽訂了4項未公開的合作協議。

Fable Therapeutics融合了當前生物技術領域的兩個熱門話題：AI和肥胖症治療。作為一家專注於AI蛋白質設計的初創公司，Fable致力於代謝性疾病的治療項目，旨在開發出超越現有GLP-1療法的「第三代」肥胖症治療藥物。

Generate：Biomedicines

Generate：Biomedicines成立於2018年，專注於開發機器學習驅動的生成式生物學平臺，能夠根據需要在廣泛的生物模式中開發新葯。2023年9月，該公司完成了高達2.73億美元的C輪融資。

該公司的生成式平臺Generate Platform以連續循環的方式生成、構建、測量和學習，可以大幅提高靶標和治療藥物的識別和驗證速度。其AI藥物發現平臺Generative Biology能識別疾病中涉及的特定生物過程，結合公司的濕實驗室研究，生成「量身定製」的蛋白療法，包括短肽、複合抗體、酶和基因療法，滿足各種治療需求。

Generate：Biomedicines有近10個已披露的內部和合作候選項目。2022年1月，該公司與安進達成了一項研究合作協議，共同發現和開發針對5個靶點的蛋白質療法，這些療法跨越多個治療領域和多種治療模式。根據協議，安進將為最初的5個項目支付5000萬美元的預付款，潛在交易數額高達19億美元。2024年9月，該公司宣佈與諾華開展合作，利用其專有的生成式AI平臺，通過基於AI的優化和從頭生成，發現和開發跨多種疾病領域的蛋白質療法。根據合作協議，諾華將向Generate：Biomedicines支付總計6500萬美元的預付款。

除了與安進和諾華的合作之外，該公司還有更多未披露的項目正在進行中，這些合作進一步證明了其平臺在藥物發現和開發中的潛力和應用範圍。

（本版稿件由藥明康德內容團隊提供）