在医疗创投行业，一笔10亿级美元以上的融资，往往要在企业生长的中后期才气泛起。

而在近期，一家医疗创新企业刚刚走出隐匿模式，便宣告拿下超10亿美元融资，成为住手现在2024年全球*医疗种子轮，也让这家企业一跃成为独角兽。

要知道，种子轮往往是创业公司获得的*笔主要资金，由于此时项目十分初创，平均融资额大致在数十万至数百万美元之间。10亿美元以上融资额的医疗种子轮，极其希罕，现在全球仅两例（另一例是抗朽迈企业Altos Labs在2022年获得的30亿美元融资）。

此次拿下超10亿美元种子轮的企业名为Xaira Therapeutics，由生物手艺领域*的投资机构之一ARCH Venture Partners和Foresite Labs于2023年5月团结孵化。据官网先容，Xaira Therapeutics焦点营业偏向是行使AI重塑药物研发，现在专注卵白质组学偏向，即研究卵白质若何在康健和疾病中发生转变。

与营业偏向亲热相关，这家企业的团结确立者为2021年科学突破奖·生命科学奖（该奖被誉为“科学界的奥斯卡”）获得者、华盛顿大学卵白质设计研究所所长David Baker，其与团队研发的新手艺，能够设计在自然界中从未见过的卵白，包罗一些对于人类疾病具有干预性治疗潜力的新型卵白。

实在，在“AI 卵白质”，Xaira Therapeutics的融资不是孤例。据动脉橙数据库，2022年1月至2024年6月的两年半间，该赛道已发生不下100起融资事宜，总融资额超60亿美元，是现在医疗康健最受资源热捧的领域之一。

（数据泉源：动脉橙数据库）

频获融资背后，“AI 卵白质”赛道事实讲出了一个什么样的产业新故事？

超豪华阵容 超10亿美元加持，Xaira Therapeutics详细要做什么？

在当下，“AI 卵白质”正成为科技行业关注的焦点。

缘故原由在于，传统的卵白质研究方式存在着实验周期长、成本高昂等问题，而AI能够加速卵白质研究历程：一旦用于药物研发，可助力新靶点的发现，缩短研发周期和降低时间成本，而用于质料，则以天生逾越自然界的新卵白质质料，为农业食物等领域带来新增量。

（Al 卵白质行业的生长大事宜 图片泉源：智药局·《AI 卵白质行业研究报》）

正是在伟大的想象空间下，“AI 卵白质”赛道开启狂奔征途。但要想入局，并不容易——其一，要知足足够的研发资金；其二，要有壮大的团队。

前者，Xaira Therapeutics已经拿下超10亿美元；后者，Xaira Therapeutics更是拥有一个壮大的跨学科团队，成员席卷盘算机科学、生物信息学、数据科学、药理学、商业治理等行业靠山的专业人才。好比担任CEO的是Marc Tessier-Lavigne博士，其曾是基因泰克首席科学官，同时也是洛克菲勒大学和斯坦福大学前校长。

更主要的是，前文提到的团结确立者David Baker，是“AI 卵白质”领域大牛级的人物。据悉，Xaira Therapeutics的大部门手艺来自David Baker及其任职的华盛顿大学卵白质设计研究所。

因此，要深入领会Xaira Therapeutics，就需要知晓David Baker及其团队的研究功效。纵观David Baker的科研履历，其一直专注在卵白质结构展望和卵白质设计偏向。

● 在卵白质结构展望方 向，David Baker及其团队早在1998年便推出了Rosetta算法，并在第三届国际卵白质结构展望大赛中崭露头角。随着后续的不停优化，Rosetta在卵白质结构展望领域一直是*代表性的算法之一，并陆续开发出多种临床阶段卵白质生物制剂、多款IND 阶段分子和十多种临床前阶段生物制剂。

●在卵白质设计偏向，David Baker及其团队在2022年推出了深度学习工具ProteinMPNN，其借鉴了图像识别使用的神经网络，能够明确与特定结构相对应的序列，可以加倍精准、快速地设计卵白质分子，将设计卵白质的时间长度从“月”缩短至“秒”，比此前*的软件快200多倍。

据悉，Xaira Therapeutics所用的AI大模子，就整合了David Baker及其团队开发的AI大模子RFdiffusion，后者是该团队继ProteinMPNN后，推出的一种更先进、更通用的卵白质设计模子。

详细来说，RFdiffusion是行使扩散模子构建的创新型天生式AI系统，其类似Midjourney和Stable Diffusion等能将文本天生图像的模子，即可以天生新颖的、可定制的卵白质“骨架”（即卵白质的整体结构支架），然后将序列分层。据外媒报道，该模子可按需设计生物分子，有望刷新疫苗和药物开发领域。

不外，由于尚处初创阶段，Xaira Therapeutics并未透露太多研发希望和管线结构，外界还难以预判其未来的详细动作。

但可以一定的是，依附壮大的明星首创团队和巨额融资，Xaira Therapeutics一进场已经成为“AI 卵白质”赛道最重磅的选手之一。

资源热捧，“AI 卵白质”赛道希望几何？

“AI 卵白质”的创投大浪潮始于2020年。

彼时，由Google DeepMind团队开发的AlphaFold乐成展望出卵白质的三维结构，迈出了行使人工智能展望卵白质结构的*步，使“AI 卵白质”乐成破圈，并吸引众多创业者和投资机构入局。

“这是人工智能对科学领域*的一次孝顺，也是人类在21世纪取得的最主要的科学突破之一。”谈及AlphaFold，西湖大学校长施一公曾云云示意。

从手艺角度看，“AI 卵白质”赛道可以分为三大主要偏向，划分是AI卵白质组学、AI卵白质展望与AI卵白质设计，其区别如下：

● AI卵白质组学：卵白质组学是以卵白质组为研究工具，研究细胞、组织或生物体卵白质组成及其转变纪律的科学，AI与卵白质组学的连系，能够在靶点发现、生物标志物的发现和精准医疗领域有很大应用潜力。

● AI卵白质展望：通过机械学习和深度学习算法，‌基于卵白质的氨基酸序列信息，‌展望卵白质的三维结构、‌折叠方式和与其他分子的相互作用。

● AI卵白质设计：行使AI在没有人类直接干预的情形下，‌通过学习卵白质序列和功效之间的关系，‌设计出新的卵白质。

接下来，我们将从三个偏向看各自的代表企业与其希望。不外需要注重的是，卵白质展望和卵白质设计都是牢牢围绕“卵白质若何折叠”这一焦点命题睁开研究，以是一些创新企业在两个偏向上皆有结构。

生物3D打印「鼻祖」决定下场造药

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现在，在AI卵白质组学偏向，已经有珞米科技、Matchpoint、Olink、Somalogic、西湖欧米（按企业名称首字母排序）等为代表创新企业。

以西湖欧米为例，其确立于2020年7月，主要聚焦开发和应用以卵白质谱为主的多组学手艺，并通过该手艺正在推进甲状腺结节、阿尔茨海默病（暮年痴呆症）、肺癌等多种疾病的体外诊断试剂和方式的开发。

例如，针对甲状腺结节的检测，西湖欧米通过卵白质组连系AI手艺，开发出新型分子诊断产物“甲谱诺”。该产物能够将结节良恶性诊断的准确率提升到90%左右，从而辅助大部门原本难以判断良恶性的患者免受手术之苦。

又好比总部位于瑞典的Olink，该企业提供了一个以卵白质组学为中央的产物和服务平台，其中最著名的是其邻位延伸剖析（PEA）手艺——该手艺可在实验室安装的qPCR仪器和下一代测序仪上运行，带来高通量卵白质剖析能力。据悉，PEA手艺确立在跨越5300个卵白质生物标志物目的的重大文库上，已经在约1400份科学论文中获得应用，显示了其壮大的市场潜力和科研价值。

就在7月10日，全球科学服务领域的巨头赛默飞宣布对Olink举行收购，收购总金额高达31亿美元。赛默飞总裁兼首席执行官Marc Casper在声明中提到：“收购Olink凸显了卵白质组学在推进生命科学研究和精准医疗方面的深远影响。”

在AI卵白质展望偏向，涌现了百图生科、DeepMind、分子之心、GenesisTherapeutics、华深智药、Profluent Bio、深势科技、天壤（按企业名称首字母排序）等代表企业。

作为AI卵白质展望领域的先行者，继AlphaFold后，DeepMind于去年宣布了又一AI模子AlphaMissense。凭证外洋媒体的报道，AlphaMissense通过行使卵白质序列数据库和变异结构靠山，可以识别致病的错义突变（错义突变是可能损坏人类卵白质功效的基因突变）和未知致病基因，且可展望的局限比人类专家提升近千倍。

同时，在今年5月，DeepMind与AI 药物发现公司Isomorphic Labs配合宣布推出新一代AI生物分子结构模子AlphaFold 3，其开发确立在AlphaFold 2 的基础之上，能将展望局限从卵白质带到普遍的生物分子。

（AlphaFold3展望的分子结构 图片泉源：DeepMind）

海内企业天壤推出了xCREATOR事情台，其通过集成多样化的AI算法和盘算资源，为科研院所、企业等提供更高效、更便捷、更易用的卵白质结构展望与设计服务。用户无需编写任何代码即可举行卵白质展望和设计等各项义务，并对盘算效果举行可视化展示和剖析，适用于多肽、酶、抗体和各种功效卵白质。

借助事情台，使用者几分钟内就可以获得靠近实验剖析精度的卵白质结构。在已往，这个时间可能是数个月甚至数年，而且得借助造价昂贵的专业器械。

在AI卵白质设计偏向，已经跑出Arzeda、Cradle Bio、分子之心、Generate Biomedicines、RevolKa、天壤、天鹜科技、途深智合等（按企业名称首字母排序）企业。

外洋企业Generate Biomedicines是该偏向的代表企业之一，其由生命科学*风投公司Flagship Pioneering孵化，开发了名为Chroma的天生式人工智能模子，该模子确立在扩散模子（Diffusion Models）和图神经网络（Graph Neural Networks）的框架上，能够重新天生高质量、多样化和创新的卵白质结构。

在落地应用上，现在Generate Biomedicines已经拥有普遍的产物管线，涵盖免疫学、肿瘤学和流行症学。

再看海内企业分子之心，该企业自主研发了产业级AI卵白质天生大模子——NewOrigin（达尔文）大模子，该模子拥有百亿级参数，学习了海量高度专业、庞大的多模态数据，可凭证产业应用需求，“按需定制”功效性卵白质。

住手现在，分子之心已将NewOrigin大模子普遍应用于创新药研发、新质料、食物、化工、农业等领域，在大分子药物设计、极端环境下卵白质稳固性优化、酶活性优化、酶－特定底物对接、卵白质重新设计等多类型的高难度产业义务上取得重大突破，并在真实的生产系统中获得验证。

不难发现，在各个细分偏向，创新企业们已经取得主要突破，并正连续深入中。

后续，得益于更多企业的进入与新的可能性发生，“AI 卵白质”在行业端的应用会迎来更大希望，市场空间将不停拓宽。据MedMarket Insights测算，2023年AI卵白质市场规模已达14.83亿美元，预计到2031年市场规模将增进至178亿美元，年复合增进率约为36.5%。

（“AI 卵白质”市场规模展望 图片泉源：智药局·《AI 卵白质行业研究报》）

水大，鱼就可能大。在不停拓宽的想象空间里，“AI 卵白质”赛道势必走出全球性的巨头企业。

向挑战提议冲锋，“AI 卵白质”的未来正在到来

前路很美妙，但同时也要注重，“AI 卵白质”赛道仍面临着一些落地挑战。

好比《AI 卵白质研究讲述》就指出，数据质量问题是AI应用中的一个要害限制因素，由于卵白质结构的庞大性，以是需要大量高质量的数据来训练和验证AI模子。现在，只管如PDB（卵白质数据银行）公共数据库提供了大量结构信息，但这些数据往往存在误差和不完整性，这可能影响AI模子的准确性和泛化能力。

此外，哥伦比亚大学助理教授Mohammed AlQuraishi在接受《Nature Biotechnology》采访时示意，从设计具有特定分子功效的卵白质到领会它们若何在人和生物体内运作，在这一历程中，生物学的所有庞大性会成为限制性步骤。

固然，任何事都有两面性，挑战的背后即是时机——作为生命体中最为基础的组成部门之一，在AI加持下，卵白质相关应用或能在接下来数年内在更多细分领域落地，带来伟大商业可能性。

现在，包罗Meta（原‌Facebook）、英伟达等行业巨头已经跨越到“AI 卵白质”领域，意欲通过学习大量数据来研发设计卵白质的模子。而当越来越多的企业加入该赛道，相关研究功效的论文层出不穷，且连续加速，行业很有可能在某个时间节点迎来伟大突破。

信托，随着行业入局者们迎难而上，解决一个又一个挑战，“AI 卵白质”赛道将讲出更为性感的故事，从而为医疗创新行业带来更大可能。

在这个历程中，那些不停创新求索的企业，也终将获得属于它们的丰硕回报。

* 参考资料：

《AI 卵白质行业研究讲述》——智药局