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重点布局CNS领域,AI Biotech「费米子科技」获超亿元B轮融资

纵观整个行业,国内将AI药物管线推进临床的AI+新药公司还寥寥无几;反观海外,AI+新药领域已经逐步从概念跨向管线验证阶段,多款AI药物管线已经步入临床,还有很大追赶空间。
2022-07-18 08:22 · 投资界讯

投资界(ID:pedaily2012)7月18日消息,AI+新药研发公司广州费米子科技有限责任公司(以下简称“费米子”)已完成超亿元B轮融资,本轮投资方包括讯飞创投、正轩资本,老股东熊猫资本及挑战者创投继续跟投。本轮融资资金将主要用于推进公司核心管线在临床1期的研究及紧接的有效性概念验证(POC)、其他管线的临床前开发,以及公司AI药物研发平台和团队的进一步升级。

费米子是一家AI Biotech公司,聚焦于中枢神经系统 (CNS)、自身免疫及难治型肿瘤领域,定位基于AI技术开发差异化的BIC/FIC管线,即“Best-in-class”和“First-in-class”。由该公司自主开发的Drug Studio AI药物研发平台,集中解决药物组织靶向与高选择性等难题,通过快速设计、规模筛选与精细计算,能够高效获得综合参数最优的可成药分子。

基于上述平台,费米子目前已经打造了10条药物管线:其中4条已在早期药物发现阶段成功实现对外授权;另外6条自研管线中,针对慢性疼痛开发的FZ002项目在今年4月已经递交中 美IND——预计近期将获批在国内外开展临床研究;另外,今年还会同步推进另外2条产品管线的IND申报。

其中核心管线FZ002项目为已获初步POC的非成瘾性镇痛靶点,将成为全球第二、国内首个进入临床的同靶点药物。针对该项目,目前费米子已经与国内TOP10药企签订了2项国内权益TS。

所谓POC,即在临床研究中验证其科学原理和对疾病治疗的安全有效性(Proof of Concept),它是创新药研究工作成功的标志,这项工作通常在探索性临床研究阶段(临床IIa期,或在患者中进行的I期阶段)。

费米子创始人兼CEO邓代国指出,公司定位于AI Biotech,重点聚焦在最前端的药物发现到POC验证这个区间,基于“License out”模式实现高效率的商业转化。

近几年,国内AI+新药领域的发展一直“热火朝天”,投融资热度在近几年节节攀。值得关注的是,越来越多AI制药企业开始从CRO模式转向Biotech模式。对此,邓代国指出,单点技术服务或CRO服务价值太低、商业落地性太差,新药研发核心商业价值在链条后面,走向端到端、按结果付费是必然。他也指出,这对团队综合能力要求更高,包括专业技术能力的全面性,也包括商业价值与技术价值的结合能力。

邓代国指出,在这个细分赛道,费米子的差异化优势主要体现在两个层面:技术层面,围绕靶标超高选择及组织靶向,减少脱靶,提高目标组织精准分布、提高安全性;商业层面,更早、更直接围绕靶标的商业目标,有针对性地进行技术开发。

具体来看,在特定的领域集中挖掘知识和数据,让AI技术与商业竞争更加垂直以形成更强的核心竞争力,是费米子在药物立项上的主要考量。费米子创始人兼CEO邓代国认为,AI对于药物研发而言只是一种工具,对于AI+新药公司而言,最大的挑战不在于使用了何种技术,而是在于管线的差异化设计,在于管线是否有足够的商业竞争力和商业价值。基于此,费米子将药物研发重心放在了CNS领域。

据他介绍,费米子选择重点布局CNS领域的原因有二:其一,相较于其他疾病领域,CNS领域现有疗法有限而且存在巨大未满足的临床需求;其二,团队有多数成员是研发CNS药物出身,在该领域有一定“know how”和积累;其三,费米子的技术优势体现在集中解决高选择性、组织靶向等难题,有助于解决现有疗法的不足。

以FZ002所对应的慢性疼痛治疗药物为例,它是全球六大药物种类之一。在国内整个止痛药市场中,由于政府对精麻类药物的限制极严,非成瘾性镇痛药物占据主流;过去10年,美国有超过40万起因过量使用阿片类药物导致的死亡,为此,欧美各国针对阿片危机采取了一系列严厉管控措施。也因此,非成瘾性镇痛药物市场潜力巨大——2020年,全球疼痛药市场规模约为716亿美元,急需被替代的阿片类止痛药市场规模接近200亿美元。

费米子在CNS领域开发的两条进展最为靠前的FZ002及FZ008,分别针对慢性和急性疼痛患者开发,未来或有机会一分疼痛药领域的百亿市场蛋糕。邓代国表示,相较于传统阿片类止痛药,以及布洛芬等非甾体类抗炎药,FZ002具有三个差异化优势:首先,组织上主要分布在外周神经,可提高药物安全性;其次,具备超高的亚型选择性,能减少脱靶带来的副作用;最后,针对非成瘾性靶标,且已经有POC验证临床数据。

理想来看,纵观整个行业,国内将AI药物管线推进临床的AI+新药公司还寥寥无几;反观海外,AI+新药领域已经逐步从概念跨向管线验证阶段,多款AI药物管线已经步入临床,还有很大追赶空间。

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