唯信计算正开发新一代分子数字化智能计算技术：提供临床前药物相关服务

　　编辑 | 海若镜

　　创新药的研发需要投入大量的资金、人力和物力。FierceBiotech发布了2021年研发投入最多的十大制药企业名单，排名第一的罗氏2021年研发投入达到了161亿美元；阿斯利康的研发投入同比增长了62%，增速最快，达到了97亿美元。

　　研发一款新药的平均成本约20亿美元，平均研发周期是6.9年。然而，高投入并不意味着高回报。根据德勤（Deloitte）会计师事务所的报告《2021医药创新回报率评价》数据显示，2021年生物制药领域的研发投资回报率是7%。

　　药物研发分为临床前研究和临床试验，临床前研究为临床试验提供候选药物，经过四期临床试验筛选获得的药物在经过严格的验证后才能成就一款新药。提高临床前研究的效率是降本增效的关键。人工智能用于临床前研究或成为未来发展趋势，也是探索传统方法不可及的分子空间、靶向部分难成药靶点的有效方法。近期，36氪对数字化智能计算平台「唯信计算」（Wecomput Technology）进行了采访，创始人葛虎博士向我们讲述了公司的发展理念和未来规划。

　　生物计算三项支撑：算法、数据、算力

　　葛虎曾在恒瑞医药、先声药业担任计算生物负责人，曾负责先声药业近期5亿美金海外授权的自身免疫候选药物IL-2突变融合蛋白的分子设计。他表示选择创立唯信计算主要有两方面原因：一是时机， AlphaFold2等技术的突破提升了计算的影响力，也激活了潜在的市场需求；二是信心，曾在药企主持过多个项目落地的他对生物计算充满了信心，“计算能够创造足够多的价值。”

　　事实上，各大药企也在加紧布局生物智能计算。辉瑞将延长与CytoReason的技术合作协议，其中高达1.1亿美元的交易额将用于促进人工智能和疾病模型的开发。美国国立卫生健康研究院（NIH）近期启动了一项新的研究计划，将有1.3亿美元流向高质量的生物数据获取项目以及数据分析工具开发项目。诺和诺德9月21日宣布将联合哥本哈根大学投入2亿美元研发用于生物计算的量子计算机。葛虎告诉36氪：“算法、数据、算力共同促成了生物计算的未来前景。”

　　在算法上，唯信自主研发得新一代免疫原性预测算法AlphaMHC，在临床数据的验证中精度超越国际知名的NetMHC等算法，首次实现了由序列到临床的端到端的免疫原性风险预测。新一代分子三维构象识别算法AlphaShape，首次将机器学习与物理模型融合，精度超过OpenEye的ROCS等知名算法。“类似地，还有自由能微扰算法AlphaFEP（对标Schrodinger的FEP+）、密码子优化算法AlphaRNA等均处于国际领先水平。”

　　在数据上，通过与制药企业合作，唯信计算将获取稳定的数据来源和积累。葛虎告诉36氪：“明济生物独有的创新生物药筛选优化STEP平台可以产生大量高质量的湿实验数据，双方正基于这些数据和计算技术联合研发新一代抗体相关算法，这是相对于有限的公开数据的有效补充，这种模式比自建平台更经济，高效，双方各取所需，我们也希望能跟更多企业达成类似合作，互惠共赢。”

　　此外，唯信计算利用自主研发的WeMol平台进行系统化的数据管理，从而提升数据利用效能和团队协作水平。唯信计算告诉36氪：“WeMol是成熟的软件产品，能够实现分子信息数字化，分子设计智能化。”其通用模块能够兼容不同数据类型，通过集成80多个不同的计算模块实现计算流程化、自动化，另外，WeMol可以根据客户需求实现云端部署和本地部署。

企业供图

　　在算力上，唯信计算是英伟达（NVIDIA）Inception计划的成员之一，通过和英伟达的深度合作，将GPU加速技术运用在模型计算上。例如，算法加速助力唯信计算实现了LNP和mRNA自组装全过程的动态模拟，该方法可用于LNP及mRNA的结构或组分的设计及其高通量筛选；在小分子高通量虚拟筛选中，唯信计算自主研发的分子构象识别算法AlphaShape在算力支持下，能够实现每天2亿个化合物的筛选。此外，唯信计算采用云计算和超算技术，与AWS亚马逊云及郑州超算中心合作，将WeMol云端版本部署其中。

　　在技术端，唯信计算将布局HIT-LEAD-PCC的全流程临床前研究，软件和算法具备自主知识产权且相比传统方法有效能提升。“唯信计算的全自动智能抗体人源化平台与传统的文库筛选方法相比，人源化设计和验证的时间从3-6个月缩短到3周；与CADD设计方法相比，设计时间从1天缩短到2分钟，一轮活性维持率从70%提高到90%以上。”

　　从CRO服务、软件、专利技术平台，到药物管线

　　生物计算往往要求多学科不同领域交叉。唯信计算的团队成员具有不同的科研背景，涉及人工智能、分子模拟、数据科学、药物研发、软件工程。

　　葛虎告诉36氪，唯信计算将以CRO服务为起点，分“三步走”逐步实现软件、专利平台再到管线的发展规划。“CRO服务的客户需求多样，涉及抗体、蛋白、多肽、核酸和小分子药物的研发，对技术平台的水平要求极高。”据介绍，目前唯信计算服务超过300家药企、医院及高校等科研院所。

　　软件层面，WeMol在临床前研究的数据管理和智能化方面发挥作用。葛虎告诉36氪：“WeMol具备Schrodinger、MOE、Discovery Studio、OpenEye等市面上常见软件的优点，解决了一些痛点。”唯信计算尝试推动同类型软件的国产替代，以及在国际市场中和同类软件竞争。另外，WeMol将以SaaS模式进行商业化，同时对个人用户开放，实行年费订阅制。以与百奥泰的合作为例，百奥泰采用了WeMol平台赋能大分子药物的设计。在某前期研发项目的人源化改造中，百奥泰的实验人员使用WeMol辅助，仅设计了4个分子就高效地完成了抗体的人源化改造，且人源化后的抗体保持母本的亲和力效果超出预期。

　　专利平台层面，唯信计算正在开发新一代的分子数字化智能计算技术，与客户进行联合研发，或利用技术平台为客户提供临床前药物开发相关服务。2021年年底，唯信计算与循耀生物签署了合作协议，联合进行新一代抗体药物技术平台的研发。“目前双方合作进展顺利，湿实验验证结果积极，该平台已展示出同类最佳的潜力。”

　　管线层面，唯信计算专注大分子药物的临床前研究，如抗体、细胞因子等。在获得临床前候选药物后，与下游客户进行合作研发，推进专有分子管线的开发。“目前唯信计算倾向于与客户合作开发高难度、高风险、高收益的管线项目，客户通过首付款加里程碑付款等方式进行付费，”葛虎表示。

　　葛虎认为：“医药行业目前处于挤泡沫的过程中，市场对大家的要求都提高了，First in Class 或者 Best in class成为了大家的追求目标，”市场要求的提高带来计算需求的扩大，计算能力成为了行业竞争力的重要评价指标。

　　36氪了解到，临床前药物研发的数字化和智能化有一定市场前景。与唯信计算同类型的美国Schrodinger公司，2022年第二季度总营收达到了3.85千万美元，其中软件收入3千万美元。数据显示，药物发现与生物大分子计算模拟平台Discovery Studio的母公司 Dassault Systèmes的2021年总营收达到了48.6亿欧元，生物计算模拟软件收入占比14%，仅次于主流创新设计软件产品线的16%，是该公司的第二大业务。

　　Report and Data数据显示，2021年全年计算生物市场规模达到53.5亿美元，预计年复合增速将达到29.49%。此外，资本也开始流向生物计算，今年7月，美国从事电子设计自动化的Cadence 公司宣布以5亿美元的价格收购分子建模和仿真软件公司OpenEye。

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