AI制药公司系列之一:Insilico Medicine
【摘要】 AI制药公司系列之一:Insilico Medicine。通过公司的目标、产品技术、管线及药企合作等方面介绍Insilico Medicine.
公司目标:
通过人工智能赋能药物研发全流程,包括靶点发现、化学小分子设计及临床试验。
公司产品:
总体介绍:用于靶点发现的PandaOmics,用于分子生成的Chemistry42、用于临床试验设计和预测的InClinico。
PandaOmics
- 可以用来分析组学(Omics)数据,也可以用来分析通路数据(采用一种名为iPanda的专利通路分析方法来推断通路激活或抑制),结合对整个文本数据池的分析,提出药物靶点假设,并对靶点进行评估。可用于新靶点发现及重定位等。
- 具体流程:获取相关组学数据->寻找cluster及样本相关性->确定差异基因及pathway->从文献中寻找gene和疾病的关联等。涵盖了组学数据及文本数据等,需要使用NLP/MLP等深度学习算法。
Chemistry42
- Chemistry42是一款用于药物设计的自动化机器学习平台,能够于1周内发现全新的类似先导化合物的分子。该模块包括生成引擎和评分引擎,可为任何可用的目标结构或小分子配体设计新的分子,测试新骨架的性能,优化结合亲和性,并借助化学复杂性、人工合成可及性、代谢稳定性等方面的评价规则,来引导分子生成。
- 每一种新生成的分子都会被标注属性(如物理化学参数、结合分数、与药物相似的特征),并映射到客户的药物数据库中,以获取相似性和新颖性方面的信息。
- 具体过程:分子生成->虚拟筛选->多类属性分析。可能包括了MLP及GGN等模型
InClinico
- 在临床前和临床阶段,InClinico利用了有关靶点、疾病、临床试验甚至参与研究的科学家的大量数据。Insilico认为,前瞻性验证是预测临床试验结果的最佳方式。
- 预测临床试验成功率,在早期即辨别临床试验设计的成功率等。
- 基于(1)药物诱导的转录组反应;(2)文本相关的挖掘(文献,专利等)(3)化学结构(4)靶点信息等。
AI药物产出:AI药物的肺纤维化小分子进入临床试验,验证AI药物概念
首次设计全新的靶点和小分子:
- 2021年2月24日,Insilico发布了一项重要的研究成果:首次利用许多相互关联的深度学习模型和其他先进的AI技术,发现了一个新的靶点,并生成了能够作用于特发性肺纤维化(IPF)这一难治疾病的一个新的小分子。Insilico进行了所有必要的人类患者细胞、组织和动物验证实验,证明该小分子是能够作用于新型泛纤维化靶点的候选药物,目前正在为临床开发做准备。
- 新靶点是由PandaOmics 生成的。以靶点作为基础,Insilico利用Chemistry42设计了一类新型的小分子抑制剂。
2021年11月进入临床试验,验证安全性
- 2021年11月30日,Insilico宣布,其澳洲研究中的第一位健康志愿者接受了ISM001-055的人体微剂量试验,每日口服一次。
具体结果待分析
- 如果有更具体的IC50,小鼠实验,病理学变化等结果会更有说服力
与其他制药公司合作
- Insilico已经与多家制药公司展开了合作。在合作方向上,以新分子生成的合作居多,比如跟Merck KGaA、Janssen、Taisho、Astellas、复星医药等的合作。在与Merck KGaA的合作中,Chemistry42 v1.0将被定制,并部署在该公司的最新高性能计算(HPC)基础架构上。
- 在靶点发现方面,Insilico与Boehringer Ingelheim、Pfizer等公司合作。在与Pfizer的合作中,Insilico将协助Pfizer挖掘许多疾病的靶点和生物标志物的真实世界证据。
参考链接:
百图生科公开会议
Insilico Medicine官网
相关公司内容
YMKD
- 数字化创新部的AI制药岗位。
- 大部门主要做AI和数字化运营。
- 数字化运营可以做一些数字转型的工作文档,里外啊等等。
- 因为药明康德是CRO,基本是合成化合物后的工作。
- 例如别人有个化合物,我们要帮忙合成。
- 主要是拿到化合物后的工作。
- 之前的不太做。
- 那也要通过AI制药的方式去看是否能合成啊,或者合成设计是否更高效的。
- 这个里面有很多子课题能够去做。
- 例如一些预训练啊,一些表示方式啊等等。
- 团队有20人,大部门有50人。计算机的,化学的,数学的材料,物理的,化学信息,学的计算,生物的。
- 希望招的人有一定技术实力,能够深入做科研,同时也有一些工程能力,愿意就一个问题深入研究。
- 理解这个部门有点类似搞科研,把一个问题深入的细致研究。
MT
他们对人的需求
背景
• 计算机背景出身的,计算机背景是基本功
• 有一些医学背景是加分项。
• 自己团队并不是最强性的需求。
算法基本
- 互联网的研发,leetcode是个门槛。
- 先考察deep learning的知识,编程知识以及其他的软性,作为基本项。
- 然后对于医学背景数学的理解是加分项。
- 知识图谱是由产品和运营团队去定义,算法团队基于三元组去做graph的东西。
- 负责医药知识图谱和智能辅助诊断。
- 分为不同的小组,不同的人做。
- graph embedding做深入。
工作
- 做之前定义好场景和指标,
- 化学的同事,去做评测集的建设。
- 如何标注如何生产?如何发布评测集?
- 然后做一些库存预测的东西。
- #300 最长递增子序列
DERUI
- 晶泰:晶体预测,偏后期;19年新药发现,类似CRO。
- Insilico: 在澳大利亚做,肺纤维化的临床试验
- 德睿:(1)与外部合作,外部有靶点,找化合物等;deviler分子等,到PCC阶段preclinical candidate。
- (2)外部管线等,两个分子做到PCC,十几个在内部关系,其他公司合作的也有10多个在管线。
- (3)平台:一站式开发,涵盖早期的ADMET预测等,30多种性质预测,还要做RANK平台等
- 主要使用图网络的方法,通过与外部对比,与一些商业软件对比(ADMET Predictor等),
- 前期会基于数据做大量清洗工作,而且要根据试验的方法来,例如溶解度不太一样,不同条件很不一样。
- 主要做的方向:蛋白结构预测、分子生成分析及分子性质预测等。
- 个人发展:跟着管线走,逐渐了解哪些要点,了解实验方法原理等。不同学科的人有交流机会等。
- 生物的有一些基础也还好,可以逐渐学明白。
BJ-Last
- 团队的需求,RNA therepy.
- 对于未来的计划,
- 能力比较匹配
- 做的程度,去年开始做的,HUA去年的。
- 觉得AI药物的效果怎么样?
- 对你们这个部门的发展计划,扩展到10人左右。
- (从200多人到700多人,重视研发等)
- CADD的人其实不区分的,可以都做。
- 从公司角度看小分子占大多数,大分子比较少。
- 因为小分子的设计成分比较多,需要AI参与设计。
- 大分子的话,设计成分可能比较少,更多依靠人。
- 不同专业的人结合起来,发挥优势。
- 靶点发现方面需要做些工作。
- 建立一个复杂的靶点地图,能够关注其他药物公司正在研究的靶点,这方面可以用到文献挖掘技术。
- 同时长期来看,要去找一些全新的靶点,自主去发现。
- 之后要做大规模的虚拟筛选,希望对300亿的化合物,做大规模筛选。
- 再之后是做一些admet和毒性预测等,这方面比较依赖数据。
- 同时也有一些其他的组希望CADD的人能提供帮助,比如说RNA治疗。
- 希望AI团队发展到10几人规模
- 上海主要是大分子的人
Juns
- siRNA药物的设计
- HPV病人
- 乙肝基因组,保守区段分析;
- siRNA有一些常规的方法
- HPV基因组和肝癌发病率
- siRNA序列评分,确定
- 方式
- 里程碑付款
- • 使用平台,一年费用
- • 单纯一次买断,咨询服务
- 周期拿到初步的内容;
- 维护服务。一个月左右,3-4个月左右。
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