近日，生物醫(yī)藥公司BenchSci宣布完成2200萬(wàn)美元B輪融資，由F-Prime Capital領(lǐng)投，Inovia Capital、Real Ventures 、Golden Ventures 、Gradient Ventures跟投。伴隨著資金的注入，BenchSci宣布推出其新的AI輔助試劑選擇的產(chǎn)品，并擴(kuò)大了與Novartis 的合同，該市場(chǎng)估計(jì)每年價(jià)值超過(guò)102億美元。

       首席執(zhí)行官Belenzon表示，融資資金將用以推動(dòng)AI技術(shù)開(kāi)發(fā)新藥的進(jìn)程。相對(duì)于通常需要12周才能完成一個(gè)抗體的選擇，BenchSci的AI抗體選擇技術(shù)可以在30秒內(nèi)完成。減少了選擇不恰當(dāng)抗體的幾率，它每年可節(jié)省高達(dá)300萬(wàn)美元的耗材成本。

       BenchSci 成立于2015年，位于加拿大安大略省多倫多市，是一家專注于生物醫(yī)藥領(lǐng)域的文獻(xiàn)搜索初創(chuàng)公司，給研究人員提供了一個(gè)抗體搜索引擎的平臺(tái)。旨在通過(guò)使用AI分析大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析這個(gè)方面的不足。幫助研究人員尋找可在任何獨(dú)特實(shí)驗(yàn)條件下使用的抗體。

       BenchSci通過(guò)瀏覽大量科學(xué)文獻(xiàn)并使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能計(jì)算機(jī)程序?qū)λ锌贵w細(xì)節(jié)進(jìn)行索引。這樣可以有效地對(duì)實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，提高研究人員的研究效率。為了以更快的速度促進(jìn)科學(xué)新發(fā)現(xiàn)，BenchSci把平臺(tái)免費(fèi)提供給UHN等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中的所有研究人員。

       目前在全球20強(qiáng)制藥公司中的15家和3600多個(gè)學(xué)術(shù)中心優(yōu)化了試劑采購(gòu)并取得了實(shí)驗(yàn)的成功。在F-Prime和谷歌人工智能基金Gradient Ventures的支持下，BenchSci使用機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘采購(gòu)數(shù)據(jù)中的信息來(lái)評(píng)估藥品研發(fā)的情況。

       客戶可以收到故障率、生產(chǎn)率和冗余度相關(guān)的報(bào)告，這些報(bào)告的信息來(lái)自不同的部門(mén)、治療區(qū)域、地理位置。然后，客戶可以通過(guò)BenchSci的人工智能試劑選擇平臺(tái)來(lái)解決效率低下的問(wèn)題，這使得科學(xué)家能夠?yàn)樗麄兊膶?shí)驗(yàn)選擇最佳試劑和恰當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。
 

BenchSci的主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)

       BenchSci的創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)由四名成員組成，BenchSci的創(chuàng)始初衷源于首席科學(xué)官Tom Leung當(dāng)時(shí)在T.Like從事表觀遺傳學(xué)研究時(shí)所產(chǎn)生的挫敗感。與生命科學(xué)中的許多其他研究人員一樣，Leung由于無(wú)法檢測(cè)到抗體靶蛋白而導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)失敗。

       “它令人沮喪，在經(jīng)過(guò)數(shù)周的生長(zhǎng)細(xì)胞樣品收集后依然失敗了，這個(gè)實(shí)驗(yàn)的失敗，不是因?yàn)槲以诔绦蛑凶鲥e(cuò)了什么，而是因?yàn)榭贵w不能很好地檢測(cè)出我正在尋找的蛋白質(zhì)，” Leung說(shuō)。

       “這結(jié)果促使我認(rèn)為，科學(xué)家必須有一種更好的方法來(lái)評(píng)估抗體產(chǎn)品的質(zhì)量，然后再購(gòu)買抗體來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。”

       為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，Leung把LinkedIn信息發(fā)送給David Chen，David Chen是神經(jīng)科學(xué)方面的博士主要研究機(jī)器學(xué)習(xí)。Leung還通過(guò)T's生命科學(xué)職業(yè)發(fā)展協(xié)會(huì)（ University of T's Life Sciences Career Development Society）與在醫(yī)學(xué)生物物理學(xué)系攻讀博士學(xué)位的Elvis Wianda建立了聯(lián)系。自此三人開(kāi)啟了探索使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析科學(xué)論文的項(xiàng)目，并達(dá)到了以現(xiàn)有的抗體搜索引擎和評(píng)論網(wǎng)站無(wú)法達(dá)到的精確度。

       2016年， Liran Belenzon敦促這家初創(chuàng)公司申請(qǐng)“ 創(chuàng)意破壞實(shí)驗(yàn)室”（Creative Destruction Lab ，CDL），當(dāng)時(shí)他是Rotman管理學(xué)院的MBA候選人，正在為該實(shí)驗(yàn)室招募初創(chuàng)公司。Belenzon參加了Rotman的CDL課程，該課程為商務(wù)學(xué)生提供了建立早期科技公司的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 這給了他直接與BenchSci合作的機(jī)會(huì)。 最終，他加入BenchSci公司并擔(dān)任首席執(zhí)行官。

       隨著B(niǎo)elenzon的到來(lái)，BenchSci背后的三位科學(xué)家Tom Leung，David Chen 和Elvis Wianda就可以憑借經(jīng)驗(yàn)豐富的企業(yè)家思維來(lái)掌舵公司。
 

人工智能輔助抗體和試劑選擇

       BenchSci 于2017年7月發(fā)布了搜索引擎測(cè)試版，上線以來(lái)累計(jì)分析了超過(guò)400萬(wàn)種商用抗體。其最新的測(cè)試結(jié)果顯示，搜索相同的商用抗體，用 BenchSci 的搜索速度比傳統(tǒng)的人工篩選提高了24倍，挑選抗體的成本減少了75%。

       BenchSci的試劑的選擇有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

       1、提高了在抗體選擇過(guò)程中的效率和減少了錯(cuò)誤發(fā)生的概率；

       2、能在30秒內(nèi)快速地選擇試劑；

       3、每年減少高達(dá)600萬(wàn)美元的耗材硬成本；

       4、縮短科學(xué)家的研究時(shí)間。

       在20家制藥公司和3600家學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)中，有15家公司的31000多名科學(xué)家使用BenchSci的人工智能平臺(tái)來(lái)選擇抗體、規(guī)劃實(shí)驗(yàn)，僅在硬成本方面，每年就節(jié)省了高達(dá)200萬(wàn)美元。

       BenchSci的圖像識(shí)別技術(shù)，即使用AI從已發(fā)表的實(shí)驗(yàn)論文中提取抗體的相關(guān)信息，而不僅僅是知道供應(yīng)商名稱，產(chǎn)品名稱或SKU。 該系統(tǒng)應(yīng)用生物信息學(xué)將抗體鏈接到實(shí)例，同時(shí)提供對(duì)來(lái)自231個(gè)供應(yīng)商的770萬(wàn)種產(chǎn)品的目錄數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，讓客戶了解到這些抗體的使用趨勢(shì)。

       科研人員和藥企在研究過(guò)程中往往面臨很多問(wèn)題，比如抗體的選擇，試劑的浪費(fèi)，檢索信息的復(fù)雜等，這些問(wèn)題都在延緩研究的進(jìn)程，如何解決這些問(wèn)題是BenchSci需要首先思考的。從抗體的供應(yīng)商，到抗體的選擇，BenchSci幾乎收納了所有和試劑相關(guān)的文獻(xiàn)，大大縮短了研究人員的搜索時(shí)間，便于他們更快的發(fā)現(xiàn)新藥物。

       最近的一篇文章報(bào)道，僅人類表皮生長(zhǎng)因子受體蛋白就有5000多種抗體。BenchSci科學(xué)負(fù)責(zé)人Casandra Mangroo說(shuō)：“科學(xué)家們知道，每種抗體在不同的實(shí)驗(yàn)情況下都會(huì)起不同作用。”“即使供應(yīng)商進(jìn)行了某種形式的測(cè)試，他們不可能在每一種實(shí)驗(yàn)環(huán)境中測(cè)試每種抗體的適用情況。”

       BenchSci用戶可以訪問(wèn)世界上最大的抗體數(shù)據(jù)庫(kù)，包括19家供應(yīng)商680多萬(wàn)件產(chǎn)品的供應(yīng)商目錄數(shù)據(jù)，以及提供抗體在應(yīng)用、物種、細(xì)胞系等方面的廣泛應(yīng)用趨勢(shì)。

       同時(shí)BenchSci的搜索頁(yè)面直觀且簡(jiǎn)單易用，這樣的頁(yè)面能方便用戶快速的進(jìn)行操作，及時(shí)準(zhǔn)確的找到自己想要的東西。比如：通過(guò)蛋白質(zhì)目標(biāo)搜索以及以分鐘為單位選擇實(shí)驗(yàn)特異性抗體。

       BenchSci擁有全面的開(kāi)放式和封閉式訪問(wèn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來(lái)源于1000萬(wàn)種科學(xué)出版物的真實(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括封閉訪問(wèn)的論文、其他組織的獨(dú)立驗(yàn)證，同時(shí)BenchSci與Springer nature 和Willie等領(lǐng)先科學(xué)出版社建立合作關(guān)系。
 

BenchSci的未來(lái)

       早在2018年的時(shí)候，BenchSci就與Proteintech進(jìn)行了商業(yè)上的合作，Proteintech是一家抗體和人類蛋白質(zhì)制造商，直接向科學(xué)家銷售，以保持最高水平的質(zhì)量控制，從而獲得一致性的認(rèn)可。他們宣布建立新的合作伙伴關(guān)系，通過(guò)克服生物醫(yī)學(xué)研究人員所面臨的選擇抗體的關(guān)鍵挑戰(zhàn)來(lái)加速科學(xué)發(fā)展。

       BenchSci使用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別開(kāi)放式和封閉式的數(shù)據(jù)，集中訪問(wèn)Proteintech已發(fā)布的數(shù)據(jù)，并允許研究人員通過(guò)重要的實(shí)驗(yàn)變量進(jìn)行搜索。這樣的組合更能加快研究人員的研究效率。

       現(xiàn)在，許多抗體制造商都排隊(duì)支持BenchSci的工作，共享其目錄和相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)，以將其合并到公司的數(shù)據(jù)庫(kù)中。Rimm說(shuō)，盡管這些試劑制造商對(duì)通用驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)猶豫不決，但許多人仍然認(rèn)識(shí)到抗體需要更好的質(zhì)量控制。Rimm說(shuō)：“該系統(tǒng)自我監(jiān)管，是一個(gè)可以讓競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)可以進(jìn)行評(píng)分的系統(tǒng)，許多供應(yīng)商相互競(jìng)爭(zhēng)，使他們可以展示出更多經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的抗體。”

       幫助研究人員做出抗體的選擇可以減少時(shí)間的浪費(fèi)，但是抗體的選擇只是問(wèn)題的一個(gè)方面。研究人員還依賴其他許多試劑，包括分子探針，蛋白質(zhì)特異性抑制劑和活化劑以及用于測(cè)序和PCR擴(kuò)增的引物。 Leung希望最終將BenchSci的AI平臺(tái)轉(zhuǎn)向更廣泛的產(chǎn)品。
 

AI助力醫(yī)學(xué)研究已成趨勢(shì)

       BenchSci聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Liran Belenzon表示：“如果沒(méi)有AI技術(shù)，很多問(wèn)題處理起來(lái)就會(huì)很麻煩甚至無(wú)法得到很好的解決。這時(shí)候就需要開(kāi)發(fā)并利用一系列先進(jìn)的技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)科學(xué)、生物信息學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的算法。讓這些技術(shù)可以幫助生物醫(yī)學(xué)專家能夠更快地找到可靠的抗體，同時(shí)減少資源的浪費(fèi)。”

       AI技術(shù)是新時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)物，也是時(shí)代的象征。不斷地把AI技術(shù)應(yīng)用到不同的行業(yè)里面，可以為人們的生活帶來(lái)便利。BenchSci把AI技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)研究結(jié)合起來(lái)，方便客戶去搜集相關(guān)的文獻(xiàn)和資料。

       有需要就有市場(chǎng)，BenchSci能在短短的五年融資七輪也并不是偶然，時(shí)代在進(jìn)步，我們只有跟緊時(shí)代的腳步，不斷更新自己的見(jiàn)聞才能讓自己成長(zhǎng)。