36氪首发 | 聚焦“难成药靶点”的新药“革新工厂”，AI制药企业「予路乾行」获天使轮融资

36Kr了解到，AI药企雨露岸已于今年5月完成天使轮融资，投资方为杭州时令投资管理有限公司，此轮融资主要是引入战略股东，帮助公司业务发展。据悉，公司新的募资计划已经启动，将主要用于团队建设和新的创新药物研发管道布局。

至于鲁愚赣星，则定位为以分子模拟和建模技术驱动新药研发的跨学科科技型企业。其核心技术是分子模拟计算平台，包括基于机器学习的分子力场引擎和并行分子动力学模拟技术。旨在从蛋白质靶点结构及其与药物分子相互作用的动力学机制来设计和优化先导化合物，为药物研发提供新的突破点。

据鲁愚赣星创始人郑铮博士介绍，国际计算机药物研发技术大致可分为两大技术流派:基于第一原理的物理方法和以AI算法为代表的统计方法。其中，物理模型是自下而上的解析式模型，具有精度高、对已知信息依赖性小、但计算成本高等特点。仅通过将训练数据输入到训练模型中并等待训练模型的收敛，就可以应用AI算法。与前者相比，AI算法的开发成本明显较低，但存在的问题是训练模型的精度受到训练数据质量和生物系统多样性的限制。

因此，两种类型的算法开发呈现出完全不同的开发模式。前者(物理模型)往往开发周期较长(数年)，但开发完成后，算法迭代的频率要求相对较低，开发难度较高。目前国内具备物理模型开发能力的团队屈指可数。后者(AI模型)的特点是开发难度相对较小(目前国际上AI药物设计软件产品种类太多)，但迭代频率高，需要不断引入新的数据库进行更新和训练。然而，它对数据库之外的系统扩展的适用性较差，并且高度依赖于先前研究系统的覆盖范围。

为此，根据AI模型的开发特点和算法开发模式的变化，鲁豫赣兴将AI模型引入物理引擎，替换开发成本最高的分子力场部分，并结合AI模型在动态过程中针对不同靶体系的构象变化特点，预学习药物与靶点的结合位点和路径，从而提高计算速度。简单来说，就是将AI模型和Physics 模型结合，降低Physics 模型的开发成本，同时保持Physics 模型对不同生物系统的适用性，提高运算速度，从而保留两个技校的优势——精度高、对数据依赖少、速度快。

经过几十年的发展，计算机设计技术已经深入嵌入到药物研发的所有流程中，并以分子水平的药物设计和分析为主要应用场景，在许多药物研发环节中发挥着重要作用。此外，行业对计算机药物设计技术的主要需求已从超大规模虚拟筛选、新兴化合物的优化等方面逐步扩展到药物作用机制的探索和复杂大分子药物及其给药系统的设计。这不仅对相关计算机算法的运算效率和精度提出了更高的要求，也给算法在未知复杂分子系统中的推广能力带来了巨大的挑战。

为此，尤鲁赣星通过对各种药物和靶点系统做大量的研究和测试工作，开发并整合了一套药物分子研发平台，将视野从药物与靶点的界面扩展到药物结合后靶点功能构象的动态表现。通过对比未结合药物空腔蛋白的动态性能，分析结合过程中药物与靶标的热力学性质，综合评价和预测药物分子的体外活性。

具体来说，其技术平台的操作流程从靶标的结构建模和生理过程中的动态构象还原入手:通过分析靶标在构象变化过程中形成的稳定构象状态，选择潜在的药物结合位点进行高速虚拟筛选算法和高精度分子模拟算法进行高低搭配运算，从而获得可靠的新兴化合物；然后通过干湿实验相结合，阐明了分子水平的药效机制，最后结合分子骨架跃迁原理，设计了先导化合物全新的分子结构。

基于这一技术，鱼露甘未来发展的一个关键目标是拓展占已知靶标比重较大的“难造药靶标”市场，利用公司的技术优势，准确快速地归零+难造药靶标的结构和生理性质，探索结合位点，设计能与之有效结合的药物分子。在郑铮博士看来，将“难造药靶”变成“热点靶”，是未来AI技术在药物研发领域最广阔的应用前景和最具想象力的市场空间，也是企业的差异化竞争策略。

据了解，尤鲁感兴的模型是美国AI制药上市公司Relay Therapeutics的标杆，Relay Therapeutics是一家以计算机药物设计为核心驱动力的药物研发公司，薛定谔公司也是公司的大股东之一。Relay Therapeutics是以薛定谔公司的算法产品为基础，整合市场上其他优势算法产品，结合自己开发的AI模型，形成一套覆盖药物研发临床前阶段的计算平台。同时通过计算和实验进行药物研发。“这与公司目前和计划中的中长期模式高度相似。”

目前，公司已与国内外多家药企合作，开展多条药物管道的联合研发工作，将在一年内助推一种药物进入临床试验阶段。同时，通过联合研发模式，一个“非药物靶点”相关疾病的药物研发管道将进入专利申请阶段。商业上，在年初与南靖瑞初达成三个神经退行性疾病R&D联合项目的基础上，目前公司又增加了一个金额数千万的R&D联合管道。同时，与一家CRO企业达成了LNP技术合作与发展协议。

众所周知，新药的研发是一个巨大的市场。据EvaluatePharma统计，2019年，全球医药研发投入达1789亿美元，2013-2019年复合增长率为4.64%；预计2024年将达到2130亿美元，2019-2024年复合增长率为3.23%。

在这个市场上，国内大部分AI制药公司的管道还处于研发阶段，临床推广AI制药管道的相关公司很少。据郑铮博士介绍，Me-too或FIC/BIC药物R&D管道的开发费用差不多，药物R&D管道的合同价格一般为1000万元。未来五年，AI药企有望拓展难药靶点相关药物的研发空间，2025年AI药物R&D市场规模有望达到100亿元。“虽然近期可能形成突破的管道数量有限，但管道收入依然可观，而且随着R&D效率的提升和合同‘里程碑’任务的完成，未来收入还会翻倍。”