AI药企尤鲁赣兴已完成天使轮融资，药物研发找到新突破点

AI药企尤鲁赣兴已于今年5月完成天使轮融资，投资方为杭十领投资管理有限公司.本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。

至于鲁愚赣兴，它被定位为一个跨学科的技术型企业，利用分子模拟和建模技术来驱动新药研发。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。只有通过将训练数据输入到训练模型中并等待模型收敛，才能应用AI算法。与前者相比，人工智能算法的开发成本明显较低，但存在的问题是模型的准确性受到训练数据质量和生物系统多样性的限制。

所以两类算法开发呈现出完全不同的开发模式。前者（物理模型）往往需要较长的开发周期（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只有少数几个。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训练。但是对于数据库外的系统扩展适用性较差，并且高度依赖于以往研究系统的覆盖范围。

因此，借助AI模型的开发特点和算法开发模式的改变，鲁愚干兴将AI模型引入物理引擎，替换了开发成本最高的分子力场部分。同时，结合AI模型动态过程中不同靶标系统的构象变化特征，预学习药物与靶标的结合位点和路径，提高计算速度。简单来说，就是将AI模型与物理模型相结合，降低物理模型的开发成本，同时保持物理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：3354，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，鲁愚甘星通过对多种药物和靶点系统的大量计算模拟研究和试验工作，开发并集成了一套药物分子研发平台，并将视野从药物和靶点的界面扩展到功能构象变化的动态表现

具体而言，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，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。

基于该技术，雨露甘星未来发展的重点目标之一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、快速地模拟“难造药靶标“的结构和生理特性，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RelayTherapeutics的标杆，RelayTherapeutics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。RelayTherapeutics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，结合自身的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，公司在年初与南京瑞初达成三个神经退行性疾病联合研发项目的基础上，又增加了新的。

一条金额为千万级联合研发管线合作；同时，与某CRO企业已达成LNP技术合作开发协议。

众所周知，是个极其庞大的市场。根据EvaluatePharma 统计，2019年全球医药研发投入年达到1789亿美元，2013-2019年的复合增速为4.64%；预计2024年将达到2130亿美元，2019-2024年的复合增速为3.23%。

这一市场中，国内大多数AI制药企业管线仍处于研发阶段，将AI药物管线推进临床的相关公司也寥寥无几。郑铮博士认为，Me-too类或FIC/BIC类药物研发管线开发成本类似，药物研发管线合同价一般均是千万起步，未来5年内AI制药企业有望拓展难成药靶点相关药物的研发空间，预计2025年AI药物研发市场规模达到100亿元量级。“近期可能形成突破的管线数量虽然有限，但管线收入仍然较为可观，且随着研发效率的提升以及合同‘里程碑’任务的完成，未来收入将实现翻倍增长。“