近日，AI 制药公司 Terray Therapeutics 宣布完成 1.2 亿美元 B 轮融资，本轮融资将用于推进其内部免疫学项目的临床试验，并进一步完善公司的生成式 AI 平台 tNova。
据悉，本次 Terray 的融资由英伟达风险投资部门 NVentures 和新投资者 Bedford Ridge Capital 领投，这是英伟达对于 Terray 的第二次投资。
2023 年 11 月， 英伟达就已经对 Terray 进行了较高风险的股权投资。当时，Terray Therapeutics 拥有一批高质量的实验数据，想要进一步训练自己的小分子化学基础模型，用生成式 AI 来解决复杂的药物发现问题，但稀缺的计算资源是他们面临的一大障碍。英伟达承诺，将为 Terray 提供 NVIDIA DGX™ Cloud 平台，利用 NVIDIA AI 软件堆栈和 NVIDIA 的全栈计算专业知识，协助 Terray 优化和扩展其基础模型的开发。
对此，NVenture 负责人 Mohamed (Sid) Siddeek 表示：「生成式 AI 正在对生物技术行业产生巨大影响，我们希望帮助 Terray 在药物发现领域取得重要突破，并加速其相关项目进入临床阶段。」
日前，Terray 已发布其行业领先的化学基础模型 COATI，这是一种预训练、多模态的药物类化学空间编码器-解码器模型，旨在解决分子语言和计算语言之间的转换问题。具体而言，COATI 能够将实验数据中的化学结构转换为有用的数字表示，使 AI 能够更高效地处理数据，然后让分子的数字表示作为输入，以「解码」或生成我们所需要的具有某种特性的分子，从而实现生成式分子设计。
COATI 论文原文：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.3c01753#Abstract
由此看来，Terray 已经实现了 2023 年融资时设定的关键目标，如今，在英伟达的再次支持下，公司的未来发展可谓是潜力无限。
基于海量数据，完成干湿闭环 AI 药物发现
在药物研发领域，「双十定律」广为流传，即研发一款新药通常需要经历 10 年的时间，并且需要花费超过 10 亿美元的投入，这种长周期、高成本无疑是新药研发亟待突破的障碍。
AI 为制药行业带来了前所未有的机遇，通过学习海量数据中的潜在规律，如分子结构、蛋白质构象、分子与疾病之间的相互作用，进而确定药物在人体内的靶标、识别潜在的药物分子等，药物研发周期被大幅缩短。AI 制药公司 Exscientia 的创始人安德鲁·霍普金斯更是直言，未来所有药物都会以 AI 的方式设计。
而这也恰恰是 Terray 成立的初衷。为了应对药物研发中的诸多挑战，通过迭代方法，Terray 构建了世界上最大的化学数据集，这些数据随着每次设计和实验循环而不断增加价值，进一步用于探索分子和靶标。更重要的是，Terray 具备其他公司没有的优势，也就是将 AI 与湿实验结合，在数据侧形成了闭环，这种闭环让他们不局限于做模型预测，还能通过实验验证预测结果的有效性。
Terray 更多信息详见：
Terray 官网
为什么 Terray 能够拥有如此庞大的实验数据资源？为什么 Terray 在药物研发中使用了其他公司中少见的 AI+湿实验模式？
这就不得不提到 Terray 的联合创始人 Jacob Berlin 博士了。
Jacob Berlin
在哈佛大学本科期间，Jacob Berlin 就开始思考如何制造更好的药物。为深入小分子研究，他在诺贝尔奖得主 Bob Grubbs 的指导下，于加州理工学院获得了有机金属化学博士学位。随后，在麻省理工学院的博士后研究中，他不仅设计了大量分子，还意识到传统药物开发过程的低效。之后，他在莱斯大学进行了第二个博士后研究，专注于纳米材料和技术的超小型化，希望可以加快药物研发的速度，这成为了 Terray 的起点。
「Terray 的技术最初是在一张餐巾纸上构思的，当时我就意识到这未来将成为一家公司。因为我们构思的技术能够在几分钟内筛选数亿个分子，并记录它们与疾病原因的相互作用，这显然是一个药物开发技术，它并不适合学术界，因为学术界并不专注于开发、商业化、规模化生产和销售。」Jacob Berlin 表示。
「后来，我在 City of Hope 担任教授 8 年，期间我的实验室专注于纳米材料与合成化学的交叉领域，构建了湿实验室平台，并基于此创建了大量化学数据库，最初的构思被逐步实现，那一刻我就知道，是时候为这项技术找一个归宿了，于是我们就成立了公司——Terray。」
City of Hope 癌症治疗中心
随后，在 Terray 的成长过程中，AI 变得愈发重要。团队意识到，理解和利用其庞大的数据集，需要强大的数据科学和 AI 技术。2020 年，Amgen 公司的高级科学家 Narbe Mardirossian 加入 Terray，成为首席技术官。在他的领导下，Terray 组建了专门 AI 团队，成功构建了将化学数据转化为数学模型，再逆向转换为可用于药物开发的 AI 模型，也就是 COATI。
现如今，Terray 已经实现了技术的工业化。
Terray 的人工智能平台 tNova 结合了超高通量实验、生成式 AI、生物学、药物化学、自动化和纳米技术，能够以前所未有的速度和精度进行药物开发。根据其现有的候选药物库，研究人员每天可以测量数十亿个精确的化学数据点，并不断合成数百万个新候选药物的库，过去 3 年，Terray 已经测量了超过 50 亿个靶标-配体相互作用，大约是所有公开化学研究数据的 50 倍。
图源：Terray 官网
简而言之，Terray 将药物发现变成了以机器学习驱动的数据问题，更重要的是，他们还结合了湿实验室的真实数据，实现了干湿闭环 AI 药物发现，每个靶标的设计-制造-测试-分析周期只需不到一个月的时间！
与大多数药物开发公司不同，在 Terray，没有计算支持，湿实验室的工作无法顺利进行，反之亦然。事实上，Terray 最初成立就源于湿实验室的实践，研究人员在湿实验室中创建了大量数据，然后测试这些数据并建模，接着用实际的物理化学数据再次验证它们，从而形成一个高效的闭环，大大加速了药物发现的进程。
正如 Narbe Mardirossian 所言：「闭环系统绝对至关重要。老实说，Terray 可能是唯一一个让你在几周甚至几天内就能反复测试、假设并验证假设的地方。能够开发模型、进行预测，并在现实中验证这些预测，是每位计算化学家和机器学习科学家的梦想。」
对内招募人才，对外加强合作
然而，要实现湿实验室与 AI 的深度融合，Terray 必须依赖一个跨学科团队，比如招募化学、生物学、计算化学、机器学习、自动化等多个领域的人才。正是基于这种需求，不同领域的精英携带着多样化的专业知识汇聚 Terray，由此催生出一个不凡的团队。
Terray 更多团队人员信息：
https://www.terraytx.com/team
2022 年 3 月，Feroze (Fez) Ujjainwalla 博士正式加入 Terray 担任业务主管。作为一位拥有 26 年小分子药物发现经验的资深专家，Fez 曾在知名公司默克领导多个项目，并将概念性药物推进到临床开发阶段，他的到来填补了 Terray 在药物发现与临床治疗差距的认知，为公司带来了业界独到的视角。
同年 7 月，Terray 任命 Fiona Black 博士为科学顾问委员会成员。Fiona 博士专注于端到端产品解决方案与制造流程的跨学科技术开发，她曾表示：「大规模的化学-生物相互作用数据，结合机器学习方法，将会展现出颠覆性的创新潜力。」这也是她被 Terray 吸引的重要原因。
随着公司的不断发展，Terray 于 2022 年 11 月邀请 Bassil Dahiyat 博士出任独立董事。Bassil Dahiyat 曾在生物技术领域深耕 25 年，也曾因在蛋白质设计和治疗应用的杰出贡献，被麻省理工学院《技术评论》评选为「100 强青年创新者」。他深知，药物发现领域长期受到规模和资源的限制，而 Terray 平台所能提供的大规模实验筛选和先进的计算方法，恰好能帮助突破这一瓶颈，发掘出具有潜力的新药候选物。
在战略发展方面，Terray 于 2022 年 12 月邀请前 Alnylam 制药公司创始首席执行官 John Maraganore 博士担任董事会和领导团队的战略顾问。Maraganore 博士是一位资深的生物技术行业专家，曾领导开发了 ONPATTRO®、GIVLAARI®、OXLUMO® 和 Leqvio 这 4 种治疗药物并推动其商业化。他相信，数据驱动的平台将推动持续创新，而 Terray 正是通过大规模、高精度的实验数据生成来解决药物发现中的长期痛点，他对 Terray 的未来充满信心。
Fez、Fiona、Dahiyat 和 Maraganore 等众多杰出人才加入后，Terray 的跨学科团队协作布局被一步步完善，也逐渐巩固了其作为生成式 AI 驱动小分子药物设计的领导者地位，而他们的下一步计划就是推动 AI 制药的临床化试验。
临床试验是验证新药疗效和安全性的必要步骤，也是药物能否最终进入市场的重要关卡。为了更好地推动新药临床实验，Terray 特别任命拥有丰富临床开发和商业经验的 Sudha Parasuraman 博士为独立董事，Sudha 博士在免疫学、肿瘤学、血液学及罕见病领域拥有超过 20 年的专业积累。Jacob Berlin 表示：「在 Sudha 博士专业知识的支持下，Terray 的内部和合作项目将更好地向临床阶段推进。」与此同时，跨公司合作也是促进药物临床化的重要方式之一。
2022 年 10 月，Terray 与生物制药公司 Calico 达成合作。作为由 Alphabet 创立的公司，Calico 致力于用先进技术和模型研究与人类衰老相关的生物学问题，此次合作旨在发现和开发用于治疗包括癌症在内的衰老相关疾病的小分子疗法。根据协议，双方将利用 Terray 的 tNova 平台识别 Calico 选定靶点的小分子先导化合物，tNova 平台通过高密度微阵列技术和机器学习工具，能够系统地分析小分子与疾病靶点之间的生化相互作用，显著加速衰老相关疾病新疗法的开发。
Calico 更多信息详见：
https://www.calicolabs.com/
Calico 官网
2023 年 12 月，Terray 再次迈出重要一步，与全球知名生物制药公司 Bristol Myers Squibb 达成多靶点合作协议，共同探索特定疾病的小分子治疗药物。合作期间，Terray 将利用其 tNova 平台对 Bristol Myers Squibb 指定的靶点寻找和开发小分子化合物，而 Bristol Myers Squibb 将负责这些化合物的开发和商业化。
Bristol Myers Squibb 更多信息详见：
https://www.bms.com/
Bristol Myers Squibb 官网
通过不断引入人才和跨公司合作，Terray 在加速新药临床化进程中稳步前行。据悉，Terray 正在为包括狼疮、银屑病和类风湿性关节炎在内的炎症性疾病开发新药，公司预计到 2026 年初将会有药物进入临床试验阶段。
写在最后
2024 年 5 月，谷歌 DeepMind 推出的 AlphaFold 3 在全球科学界引起了重大轰动。作为人工智能在生物科技领域的重要进展，AlphaFold 3 以前所未有的精确度成功预测了所有生命分子（蛋白质、DNA、RNA、配体等）的结构和相互作用，与现有最佳的传统方法相比，AlphaFold 3 发现蛋白质与其他分子类型的相互作用至少提高了 50%。这一突破不仅代表了技术飞跃，也预示着生物科技行业正迈向一个全新的时代。
AlphaFold 3 更多详情：
https://blog.google/technology/ai/google-deepmind-isomorphic-alphafold-3-ai-model/
与此同时，AI 制药市场的活跃程度也在持续火热。中国经济周刊报道，2024 年上半年，全球 AI 制药领域的融资活动达到 69 起，投资额高达 33.36 亿美元，远超 2023 年同期水平。截至 2024 年 5 月，全球已有超过 70 条 AI 制药研发管线进入临床阶段，而 AI 生成的药物分子在 I 期临床试验中的成功率高达 80%-90%，这一水平远远超过了历史平均水平 50%。这种从研发到临床试验的加速，极大地提升了药物研发的效率和市场化进程，投资者们对 AI 制药领域的信心正在逐渐恢复。
值得一提的是，在这场 AI 医药的投资浪潮中，英伟达显得尤为积极， 其 CEO 黄仁勋更是直接表示，AI 医药将成为下一个黄金赛道。通过其投资部门 NVentures，英伟达狂投多家 AI 制药企业，并通过其先进的计算平台和技术，推动了整个行业的回暖与蓬勃发展。在技术和资金双重支持下，英伟达在 AI 制药领域的地位也保持遥遥领先。
图源：智药局
从 AlphaFold 3 的技术突破，到全球 AI 制药市场的火热，再到英伟达对该领域的深度布局，AI 制药行业展现出蓬勃的发展势头，新的治愈希望正在慢慢浮现，我们正处在一个前所未有的创新时代，AI 制药将为人类健康开辟出新的可能。
参考资料：
1.https://www.nvidia.com/en-us/case-studies/generative-ai-for-small-molecule-drug-discovery/
5.https://bydrug.pharmcube.com/news/detail/1ef833e66fb5f1653f19815c20e8a162
6.https://finance.sina.com.cn/roll/2024-07-24/doc-incfmyac7492110.shtml
