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必扬医药(Beyang Therapeutics),成立于2021年,是一家既年轻又成熟的Biotech公司。基于ExCEED(Experiment + Computation w/ Enhanced Evaluation & DMPK)技术平台,必扬专注于 计算模拟技术和药物发现实验技术的高度融合 ,寻找更快、更智能的方法来 发现新的和更好的药物 。

基于多年在行业深耕的经验和独特的创新视角,胡齐悦在2021年创立了必扬医药。他的初衷是:“我希望必扬作为创新药物的‘梦工厂’,以另外一种方式,汇聚有各自专长的人组成精炼小团队,研发出Best in Class的分子,加速药物研发进程。”从分子设计、成药性评价与生物学评价三个核心环节入手,必扬期望打造一个能不断产出高质量分子的创新药“梦工厂”,助力中国创新药走出国门、迈向海外。

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计算机土壤上的
创新药“梦工厂”

全球高手组队打造“梦工厂”,专注创新药

必扬的团队来自世界各地,精炼且资深。

胡齐悦在Pfizer(辉瑞)La Jolla实验室工作十多年后,选择回国加入恒瑞医药。在中国创新药的发展萌芽阶段,继续深耕近十年后,成立了必扬医药。公司创始团队成员均拥有超过20年新药研发与计算模拟结合的实践经验,累计对20余个临床阶段候选药物或已上市新药的研究与开发做出过重要贡献,例如Adebrelimab、Axitinib、Crizotinib、Sunitinib、Sylatron等等。

必扬的“梦工厂”模式不仅在于小而精的团队本身,还在其强大的创造能力

必扬的优势体现在,具有挑战性的靶点与适应症选择,以及临床前项目管线的推进和有明显差异化的数据。

成立不到三年,已经有一款以滴眼治疗眼底疾病的项目管线正在推进临床注册申报研究,该适应症临床可用药物匮乏,且无治疗指南推荐药物,未满足临床需求巨大。同时,另一款治疗高危型白血病复发难治亚型的项目也即将进入临床注册申报研究,该适应症标准疗法为化疗,尚无针对性靶向疗法获批,亦存在非常明确的未满足临床需求。

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无论是眼科项目还是肿瘤项目,均在临床前研究中,通过与所选适应症/靶点上最好的药物头对头比较,充分证明其Best in Class潜力。

出生自带计算机技术基因:CADD+AIDD

三年前,速石写过一篇文章,盘点了的现状。到今天,依然可以得出这个结论:我们离主要靠计算机发现药物,通过一大堆机器人完成实验测试,然后将它们送给患者的世界还相距甚远。

但这并不意味着,我们不能继续往前。

正是计算机技术的应用让创新药研发这件事情变得扁平化,把中国与世界的距离拉近。

必扬从诞生的一刻起就自带计算机技术基因 (CADD+AIDD)。

胡齐悦在辉瑞就专注于计算机辅助药物研发的工作,在恒瑞任职期间,带领团队充分发挥计算模拟与实验的协同作用,并将计算模拟的应用从小分子领域进一步拓展到包括抗体、重组蛋白、ADC和RNA等生物大分子形式。

胡齐悦表示, 相比Me Too,做Best in Class会更需要计算机技术的帮助 ,或者说,借助这样的技术可以把这件事做得更好 。 比如分子设计,一般靠的是研究人员经验 ,他知道什么样的化学结构可以跟靶点有很好的结合。一个人即使再有经验,也不可能穷举所有可能性,这时候可以借助计算机的力量把已知可能的分子都设计出来,通过一个评价体系来排序并选择。

而一个奇思妙想的结构,有时能点燃创造的火花。

而像成药性评价,如果通过AI机器学习的算法模拟实验数据训练预测模型可以节省人力、物力以及实验资源,并能更快获得最终的实验结果。

02

专注核心
借助外部的力量

Biotech的主业,始终是前沿靶点和技术,解决未满足临床需求。必扬的“梦工厂”模式,最重要的就是专注于自己的核心目标,同时充分借助外部的力量。

随着整个制药行业的发展与成熟,CRO、CMO、第三方研究所等专业机构的出现,为行业的发展带来了全新的商业模式,很多非核心业务都可以被拆分出来,实现“分布式”分工协同,让必扬的发展更轻松与高效。

比如,做新药研发云平台的速石科技就是必扬的合作伙伴之一

过去一年,必扬在速石平台的使用趋势如下图:

最高达到 1500+ 核心并发,最低值是 0 。

真正做到:需要的时候就在那。无需预测,想用就用,用完即走。

给必扬带来的好处在于:

首先,轻松无负担。无需增加自有资产,占用公司现金流;

其次,使用方式灵活。需要的时候购买,用完即走,不需要培养一个专门的团队;

第三,减少前期摸索时间与降低试错成本

还在美国工作的时候,胡齐悦就已经知道云的优势了。

在恒瑞时他曾经也想上云,但即便在大型药企,从无到有地搭建一套可用研发环境依旧是复杂的:从争取公司资源,到招聘专业人才,包括后续一系列采购设备、设计底层架构、打通网络、部署系统、管理维护集群等工作。

考虑到这些繁琐耗时的工作都需要他付出相当大的精力,就一直没往这个方向投入。

而在本地机器购买完成的那一刻起,就开始了固定资产的贬值。

创立了必扬后,作为一家企业的创始人,面临的问题就更多更现实了。

专门准备一个机房,招一堆人来搭建整个环境和底层架构,再专门找IT维护。他直接表示:“这个对于多数Biotech不实际”。而且每年可以投入到机房的费用是一定的,但是需要做计算的事其实是在增长的,这种模式也非常不灵活,很难匹配一家高速增长的企业需求。

在胡齐悦看来,速石提供的新药研发云平台是一条捷径或者说高速路,而这对药物研发企业具有很重要的价值 。

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面对多样的药物研发场景和BIO/AI工具,如 分子对接、虚拟筛选、蛋白质折叠等 ,速石能为像必扬这样的用户提供三大核心价值:

1. 标准药物研发环境的规划与搭建。

速石站在医药公司整个新药研发体系与架构视角进行标准药物研发环境的规划与搭建,为企业提供一整套即开即用的CADD/AIDD研发平台,一体化产品端到端交付到用户手里。

有效降低用户的前期投入与摸索成本,任何起步的公司都可以尝试,没有使用门槛,且对企业的未来扩张有极强的兼容性与弹性。

2. 药物设计研发流程的构建与验证,BIO/AI应用的适配和衔接。

速石深入药物研发业务场景,为用户提供药物研发流程自动化的构建与验证,对上层BIO/AI应用运行提供支持与优化,同时与底层资源联动,给用户更灵活、更高效使用资源的能力。

一方面把用户原来手动做的工作自动化,大大提升用户的工作效率;另一方面为用户提供应用与资源层面的最佳实践参考,解决了研发场景里普遍存在的资源利用率不高、成本难以把控等问题。

3. 处理研发与IT领域的交叉问题。

做计算机辅助药物研发,遇到的通常是介于药物研发与计算机IT领域的交叉问题,定位困难,解决复杂,非常消耗用户精力。速石能帮用户预判部分问题,通过自动化减少部分问题发生,定位并解决部分问题,帮助用户专注更重要的药物研发工作。

此外,速石的新药研发平台还能支持市面上所有主流新药研发应用,和 AlphaFold 、 RoseTTAFold 等常用AI框架的快速搭建,并提供开源/自有分子库构建与治理,如 Zinc 、 Drugbank 、 Maybridge 、 Enamine 等等。

速石常见BIO应用实证:

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思路拓展:
一个假设性问题

我们问了 胡齐悦 一个假设性的问题:

“如果没有预算,你会怎么使用我们平台?”

或者换一种表达方式:“ 如果没有资源限制,你会如何使用计算机技术来辅助药物研发? ”

他回答:“会用得更多。”

多跟少之间的权衡点具体有哪些?

第一, 研究的全面性。

面对资源限制,企业 首要考虑的是该研究项目的必要性与重要性 ,然后计算需要投入的时间与资源量。 这可能会严重影响研究的全面性 。

以设计分子为例,药物研发人员会从现有的资源与认知出发,制定研究计划,无法考虑超出资源之外及认知之外的可能性。

随着研究边界的不断拓展, 可能会因为有限的资源与认知,对某一个项目带来致命的、决定性的负面影响 。而研发人员永远无法知道错过了什么。

第二,应用与资源的适配。

资源限制会对研发人员使用应用的方式提出要求,他们需要 能根据任务特性挑选更合适、性价比更高的机器 。

如果只选用大机型执行任务,将会浪费大量资源,而如果错误选择了小机型,很可能中途会面临任务失败。

如何找到应用与资源类型、资源规模的最佳适配,需要不断地学习和实践。

第三,时间与金钱的取舍。

从事药物研发,研发速度不是唯一的考量。要提升研发的深度与广度,实现整体效率的提升,充足的资源必不可少,但这也意味着企业需要付出更多的成本。 企业需要在效率与成本间做抉择,甚至需要根据外部环境的变化做动态调整 。这也是大部分企业都在面临的难题。

Take Away

  1. 高手组团,小而精且灵活,计算机技术加持, 专注有挑战性的靶点与适应症 ,我们有理由期待必扬医药将在创新药研发这条路上越走越远。毕竟 “梦工厂”是为大家制造梦想的地方,而生命/健康是人类永恒的追求 。

  2. 对计算机技术辅助药物研发的信心,也就是CADD/AIDD到底能在创新药研发过程中起到多大的作用,必扬作为一家Biotech给国内的医药公司们成功打了个样。而 我们提供给必扬以及创新药公司的价值,就是 让他们尽可能专注自己的研发业务,其他事情都能交给我们 。

  3. 生物制药这个行业,05、06年开始一直往上走,到2015年达到顶峰,直到2021年开始往下走了。但中国医药从“仿制药”转型“创新药”这个大方向是不会变的, 只是泡沫退去之后,不再有冒险和神话,只留下专业、理性和冷静做事的人和公司 。

关于必扬

苏州必扬医药科技有限公司是一家创新的制药公司,利用其专有的ExCEED平台来加速针对未满足临床需求的新药发现和开发进程。创始人和管理团队平均拥有超过20年新药研发经验,曾任职于辉瑞、默克、阿斯利康、先灵葆雅和恒瑞。他们在药物靶点选择、CADD、AIDD、生物筛选和优化以及DMPK方面具有丰富的经验。他们共同参与促成了20 多个临床候选分子的开发,其中多个药物(Adebrelimab、Axitinib、Crizotinib、Sunitinib、Sylatron等)已获得 FDA 和 NMPA 的批准,于中美两地上市。

必扬建立了专有的计算机加速药物发现整合平台ExCEED,该平台利用新的分子生成和优化方法 MMPT 和计算机 DMPK 模拟预测来指导临床前候选分子的发现和开发,能够大幅拓展可探索化学空间,打破制药专家固有思维的桎梏,从而提高药物研发效率,获得更优质的分子。公司专注于眼科、肿瘤等具备临床未满足需求的疾病领域,旨在打造全球新药研发界的“DreamWorks”(梦工厂),充分发挥团队在药物发现阶段的优势,自建管线与合作授权开发(License-out or Co-development) 并行。

关于fastone云平台在各种BIO应用上的表现,可以点击以下应用名称查看:

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