7月31日消息，曾被百度寄予厚望的教育赛道企业作业帮在国家“双减”政策下面临艰难转型。不过在医疗赛道上，百度传来好消息。
由百度创始人李彦宏发起创立的生物计算驱动的生命科学平台公司“百图生科”（BioMap）完成上亿美元A轮融资。投资方由GGV纪源资本领投，百度、君联资本、蓝驰创投等跟投，李彦宏继续追加投资。
2020年9月25日，百图生科正式成立，定位于生物计算引擎驱动的创新药物研发平台型企业，配备超豪华管理层阵容，李彦宏亲自出任公司董事长，BV百度风投CEO刘维作为联合创始人，担任百图生科CEO。
在李彦宏的规划中，百图生科将致力于通过长周期、大规模的投入，通过“AI技术+生物技术”的融合创新，打造新型多组学检测分析、高通量实验模拟、智能化分子发现引擎，加速新型药物和诊断产品的研发。
具体而言，“百图生科”的业务将分为两大阶段：
第一阶段利用AI技术构建完整的生物计算平台，并与提供新的数据轴和新的数据分析、药物设计工具的初创企业与研究机构合作，构建生物计算生态，为生命科学企业和科研用户提供工具能力和完整的解决方案，做好服务。
第二阶段， 参与或主导发起新型精准药物和精准诊断产品的研发。
其中，百图生科所依靠的AI能力，正是百度引以为傲的开源 学习平台“飞桨”。飞桨为百图生科提供AI底层技术和开发工具，并基于百图生科及其客户的需求迭代，推出新的算法和工具。
AI药物研发 给新药研发带来降本增效希望
一例小分子新药的推出，需要经过药物发现、临床前研究、临床研究和审批上市等多个阶段，涉及靶点发现、化合物合成、新适应症发现、化合物筛选、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计、药品检查等诸多环节，但是成功率不到10%。
也就是说，众多生物、化学和医学方面的顶尖专家耗费数十年、药企耗资数十亿美元研发一款新药，最后全部打水漂的概率超过90%。
对药物研发企业来说，要是能降低一些成本、增加一点点成功率，就是莫大的胜利了。
2018年，DeepMind推出的AI工具AlphaFold对蛋白质折叠结构的预测能力完全碾压人类科学家，耗时更少、准确率更高。直观展现了AI工具可以成为高效筛选化合物的新技术、从海量数据中挖掘候选分子的新方法。AlphaFold在“蛋白质折叠”任务中大展身手，让人们直观看到了AI帮助提高新药研发的效率和成功率，这不就是药物研发企业孜孜以求的吗？ AI+创新药研发成为赤手可热的创业赛道。不完全统计，全球已有近138家AI+药物研发初创企业。
事实上，目前人工智能技术已经广泛应用于药物研发产业链上的靶点发现、化合物合成、新适应症发现、化合物筛选、晶型预测等诸多场景。
李彦宏在介绍百图生科的创立初衷时就表示，要利用生物+计算技术，把药物发现的“大海捞针”变成“按图索骥”，加速发现First-in-Class的创新药物。利用AI技术，缩短药物研发的时间，降低药物的副作用，减轻患者的巨大医疗负担。
“作品”才是实力证明
不过，AI研发新药到底行不行，最终还是要靠实际研发出来的新药“作品”的实际效果来说话。
目前，AI新药研发领域有三大主力，一是拥有深有药物研发经验的老牌大型药企，一是手握大量资本和技术的IT巨头，另外就是AI药物研发创新企业。
其中，以“AI+药物研究技术公司和大型药企”的组合模式取得的进展最为快速，不少已经小有成果。比如晶泰科技与辉瑞合作进行药物晶型预测与筛选，美国AI药物研发创企Insilico Medicine和药明康德合作等。
Insilico Medicine在去年宣布其利用人工智能打通从新靶点发现到新分子设计、到找到临床候选化合物的整个环节，发现了一种全新机制的用于治疗特发性肺纤维化(IPF)的临床候选新药，并成功通过多次人类细胞和动物模型实验验证。这一系列工作耗时18个月、耗费资金200万美元，相比传统新药研发省时省钱不只一点点。这一成果也让Insilico Medicine获得更多药企大厂的青睐。
从百图生科的定位来看，AI药物研发也是其重要布局，未来其将主要聚焦在肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化疾病的免疫机理研究领域。但是，从目前百图生科的动作来看，百图生科还只是处在招募生命科学和人工智能领域人才大牛，组建团队的阶段。从2020年9月从创立之日起，直到今年6、7月，百图生科发布多次招募需求。
新药研发，仅有AI人才是远远不够，顶尖的生物、化学、医学、生命科学领域专家不可或缺，百图生科还需要大牛的加持。
企查查信息显示，百图生科在去年投资了两家企业，一家是单细胞分析企业百奥智汇。一家是新型生物医药公司AIxplorerBio索智生物，来围绕AI药物研发平台共建和药物管线开发进行合作。
此次获得GGV纪源资本领投的上亿美元融资后，百图生科计划进一步加大生物计算引擎建设力度，加大人才引进力度，来推动首批药物研发管线达到新阶段。
不论是靠投资企业，还是靠自身孵化，百图生科还需要用“作品”来证明自己在AI新药研发赛道上的位置。
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