生物计算将成为下一代新药研发领域的投资风口?

2021
08/03

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建军节前夕,生物计算Biocomputing领域的初创公司百图生科BioMap公布其获得上亿美元的融资,而这仅是A轮。相对在近几年逐渐从科研项目中孵化出来的有具体攻克方向的初创公司或生物数据库公司不同,百图生科的创始人和加投人李彦宏决定了其背后拥有国内领先的算法平台和技术人才。

生物计算过去的各阶段发展基本由美国和瑞士的科研机构主导,MIT technology review于2000年就发布过一篇文章提到该领域专家对生物计算可触达的愿景:“生物计算可以创造出能够分析损伤并修复损伤的活性创可贴。这项技术可以用来对细菌孢子进行编程,使其在土壤中保持休眠状态,直到发生化学物质泄漏,这时细菌会醒来,繁殖,吃掉化学物质,然后回到休眠状态”。那时候该领域在中国还属于“无人区”。

李彦宏在今年五月的首届中国生物计算大会上提到,二十多年前在华尔街任职程序员时,美国默克曾提供给他一份bio-informatic的工作,但当时较初级的基因测序技术和数量质量双缺乏的生物数据库令他放弃。时至今日,他认为有三架马车足够滋养生物计算进行突破性发展:基因组学研究获得的人体数据、新药研发知识的积累和各类机器学习算法的快速迭代

生物计算在商业领域的应用之一是加速创新药和新品类药物的研发,新药研发最大的难题是生物体过于复杂,而目前对通路的研究仅落在少数几个蛋白质和核酸的功能上,对生物系统中的交互作用认识有限,因而经常出现实验对象在预期表型上失败。生物计算背后的逻辑是通过计算机技术链接数据孤岛,以整体论去研究生物系统中所有组成成分的构成,以及在特定的条件下这些组分间的相互关系。计算机科学可通过数学模型来定量描述和预测生物功能表型和行为,一旦模型建立出来,机器学习技术Machine Learning可以自己模拟分析来解决传统生物学难以理解和计算的各层次的生物问题。

百图生科的身边亦有不少结合大数据AI和生物技术的开拓者,如关注多肽新药研发和多肽原料药CDMO的胜普泽泰,擅长蛋白降解药物、抗体药物和T细胞治疗的星亢原和国家蛋白质设施实验技术中心的清华生物计算平台等。但这个新兴领域的发展亦有很多实际的困难:如缺少产研跨界人才,底层数据来源和清洗和机器学习路径的验证等。生物计算在中国的快速发展还需要更配套的政策支持来吸引人才和投资,以及不追求短期商业利益的企业家。


文章来自:睿安管理咨询

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关键词:
生物,计算,技术,领域,数据

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