打动黄仁勋的两位化学教授，融了2亿美元

近日，人工智能药物研发公司Iambic Therapeutics宣布完成B轮融资的5000万美元超额认购。

这次认购使得该公司的B轮融资达到了1.5亿美元，融资总额也累积到了2亿美元，

该融资用于新融资的这笔资金将用于进一步扩大其 AI 发现的临床肿瘤学项目管线。

同时笔者发现，Iambic Therapeutics背后的两位创始人均是理论化学教授，此前没有任何产业界经验。

当前AI制药注重管线的情况下，投资人更愿意投有资深药物研发经验的创始团队，为何两位两个理论化学教授“下海”创办的AI药企，能够拿到2亿美元融资？

1、真空中的球形鸡

相信不少人听过一个笑话，一位农场主发现自己养的鸡生病了，找一个理论物理学家帮忙。物理学家通过计算找出了原因，但是这个解只对真空农场中的球形鸡有效。

意思是理论物理学家使用了一个过分简化的模型去模拟真实世界，这也成为调侃实验和理论巨大区别的常用梗。

有趣的是，公司的两位联合创始人Tom Miller 和 Fred Manby 此前都是理论化学家。

公司创始人兼首席执行官Tom Miller曾在加州理工学院担任终身教授超过10 年。研究的方向是开发理论和计算方法来理解各种分子过程，包括酶催化、太阳能转换、生物系统的动力学，共发表了 130 多篇同行评审文章和专利。

另一位联合创始人兼首席技术官Fred Manby，曾在英国布里斯托大学担任超10年的化学教授，研究的重点是量子化学，他曾经参与开发国际上广泛使用的专业级电子结构量化计算软件Molpro。

由于缺乏实验验证，两位理论化学家通过计算得出的结论一定程度上也处于“真空”中。

尽管他们研究的东西很经典，在计算机上运行良好，但怎样才能把更多的物理知识放进去，以获得更好的准确性？

最终，他们找到了自己真正想做的事情，渴望以某种方式利用他们开发的工具来创建一家企业或公司。

2020年初，Iambic Therapeutics成立于美国圣地亚哥，当时这家公司的名字还叫Entos。

这一年，Fred Manby和Tom Miller都申请了一年的休假，但回归的日子却一再被延后，直到2022年他们放弃了终身教职，全职参与公司的各项事务。

也就是说在创办Iambic之前，两位创始人的职业生涯都是学者，没有行业经验，没有药物研发经验，也没有在公司工作过。

为此他们聘请了不少来自医药界的资深人士，例如生物学高级副总裁John Adams曾在Arena Pharmaceuticals工作21年，而后这家公司以67亿美元被辉瑞收购。公司首席医疗官、化学副总裁、药物开发副总裁等高管都有数十年的行业经验。

值得一提的是，著名的医药界“鲁迅”，诺华NIBR化学生物学和治疗学主任Derek Lowe加入了他们的科学顾问委员会。

Derek Lowe拥有近35年的药物研发经验，在他非常著名的“in the pipe”专栏上，曾经多次炮轰AlphaFold和人工智能在应用中夸大其词，让其成为技术怀疑论者中的意见*。

要让Derek Lowe为公司背书，也势必得接受其严格的审视，毕竟他不会为一家公司随便说好话。

在观察这家公司4年后，尽管他对AI技术仍然很谨慎，但Lowe认为他们和任何人一样有好的机会。

“人们想要从人工智能中得到的是新药，而且速度很快，”Lowe说。“这就是我们现在所处的时刻。我们刚刚到了开始用现代技术对其进行测试的地步。我只是不知道会发生什么。我只是希望我们能回头看看，说这就是它开始的地方。

2、技术平台

Iambic打造了一个名为Insight的结合人工智能和物理学的研发平台，以用于创建更可靠、更准确的模型，以更深入地探索化学领域，该平台主要分为4个部分。

NeuralPLexer：用于预测蛋白质-配体复合物，包括对结合的构象反应，揭示新的作用机制，变构和隐蔽口袋

OrbNet：AI加速量子化学，用于计算蛋白质配体结合能量

PropANE：先导化合物参数优化模型，可以训练数十种药物特性

Magnet：生成分子设计

公司的分子设计软件Magnet能够一次性1024 个分子，并且与湿实验室相结合，通过测试结果来改进预测分子，一个设计-制造-测试周期通常需要 9 天。

这也是Iambic非常强调的打造一个预测和工作流模式，而不是将AI仅仅作为附加的预测模型。实验数据的本质在于为其算法提供燃料和重新训练，从而在下一次做出更好的预测。

甚至为了在几秒钟更快地得到测试结果，Iambic每年向云计算厂商支付的费用就达到几百万美元。

英伟达也成为Iambic的投资人，双方开始合作研发AI+生物医药模型。Iambic的预测蛋白质-配体复合物模型 NeuralPLexer 已经部署到英伟达的BioNeMo NIM上。

由于没有药物研发的经验，Imbic最初根本没想过成为一家biotech，而是期望开发人工智能软件来进行化学预测，以SaaS的形式出售给药企、丰田、宝洁、陶氏等各行各业与化学分子相关的公司。

不过随着研发的深入，Iambic认为自己有能力开设内部管线。官网显示，Iambic主要专注于实体瘤，并且管线也具有衔接和组合性，例如选择针对乳腺癌的HER2和CDK2/4靶点。

公司进展最快的管线IAM1363，目前处于1/1b期临床阶段，这是一种酪氨酸激酶抑制剂 (TKI)，可选择性靶向 HER2 和 HER2 突变体。

公司声称这款AI辅助设计的药物对 EGFR 的选择性超过 1000 倍，并且临床前测试显示比辉瑞的妥卡替尼的脑渗透率高10倍。该药物从立项到临床仅用了约2年，而业内普遍时间需要6年。

此外，IAM-C1 是一种首创的小分子抑制剂，专门针对 CDK2 和 CDK4，它能够选择性抑制 CDK2/4，同时保留其他密切相关的CDK，即将进入临床阶段。

截止目前，Iambic的团队已经拓展到70人。新融资的这笔资金将用于进一步扩大其 AI 发现的临床肿瘤学项目管线。

不过，即使是有关系亲近的Iambic，Derek Lowe对于AI制药的评论也并没有心慈手软。

他表示，目前他没有看到Iambic能用AI解决药物研发最棘手的问题：选择正确的靶点，以及如何加快临床试验。这两个环节占用了大部分的时间和金钱，而不是临床前的分子设计和优化。

“还是必须得在临床上给病人测试并收集数据，“Lowe说，“AI无法模拟药物真正的结果。”

【本文由投资界合作伙伴微信公众号：智药局授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（editor@zero2ipo.com.cn）投资界处理。