近日，一家位于波士顿的 AI 制药公司 DeepCure 宣布其专有技术平台 Inspired Chemistry™ 在化学合成方面取得了重要突破，在一项验证研究中，该平台利用自动化操作流程同时合成了 Nirmatrelvir 及其另外 56 种类似化合物分子。Nirmatrelvir 的商品名为 Paxlovid，这是辉瑞开发的一款抗新冠病毒口服小分子药物。
新闻稿中指出，Inspired Chemistry™ 平台可供早期使用合作伙伴使用，预计将帮助研究人员快速合成和测试更多样化和更复杂的分子，从而推动药物发现工作。
对此，DeepCure 的首席执行官 Kfir Schreiber 表示：“我们正处于药物发现的新黄金时代，有令人兴奋的机会针对具有新机制和类别的靶点识别小分子化合物。然而，要真正发挥这种潜力，仍然需要大量的实验数据指导这些新分子的设计。AI 和 自动化合成对于快速且经济高效测试数千种分子、探索不同的化学空间、了解新的结构-活性关系以及优化功效和安全性至关重要。”
DeepCure 是一家成立于 2018 年的 AI 药物发现公司，由 MIT 的研究人员创办，正在是通过 AI 和自动化创新小分子的发现方式，加速开发突破性疗法。根据 crunchbase 的数据，这家公司成立以来累计筹集了超 7000 万美元的融资，最近的一次融资是今年 4 月完成了 IAG Capital Partners 领投的 2400 万美元 A-1 轮融资，此前在 2021 年获得了 4000万美元的 A 轮融资。
DeepCure 由三名麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的校友创办，目标是利用 AI 重新构想药物开发科学，基于 AI 为每个与疾病相关的蛋白质靶点筛选更好的化合物分子和更快的治疗方法。该公司正在开发一个 AI 平台，用于识别针对炎症和自身免疫性疾病难成药靶点的新药。
Kfir Schreiber 是该公司的联创兼首席执行官，毕业于 MIT 媒体实验室，也是首届 Minsky 杰出人工智能研究人员奖学金获得者，曾在大型研发项目中管理过超 1 亿美元资金；联创兼首席科学官 Joseph Jacobson 是 MIT 媒体实验室的副教授，拥有 103 项美国专利发明，也是 E-Ink、Gen9、Kovio和 IgC Bio 等公司的联创；另一个联创兼首席技术官 Thrasyvoulos Karydis 是深度学习和人工智能领域的专家，拥有多年领导硬件和软件项目的经验，在与大型制药公司建立和领导合作方面同样经验丰富。
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长久以来“小分子药物发现依赖于化学家手工合成，然而，手工合成的高成本和长时间限制了药物发现研究人员可以设计和测试的分子数量。随着 AI 在药物发现工程中的深入和进一步验证，领域内也日渐认识到基于 AI 的解决方案可以生成数百种小分子化合物，而科学家手工只能合成其中的少数。也因此科学家们一直在尝试自动化合成小分子，不过这些尝试还存在化学多样性、复杂性、产量或成本等方面存在不足。”Thrasyvoulos Karydis 说。
在此背景下，DeepCure 表示，借助人工智能，科学家们可以设计出越来越复杂的小分子结构，而自动化对于将这些化合物从屏幕上的设计转化为可以测试的实际分子并开发成新的疗法至关重要。因此，必须建立一套药物完全由 AI 设计、合成和测试的研发流程，实现这一点主要依赖其自动化学合成平台 Inspired Chemistry。
根据官网的介绍，Inspired Chemistry 底层技术结合了化学自动化、软件和流程设计等技术，可通过加速设计-制造-测试-分析 （DMTA）周期快速自动合成化合物。除了用于设计小分子的 AI 的软件外，该平台还集成了药物发现工作流程中使用的现成仪器和自动化操作装置，包括液体处理器、MS 触发的纯化仪器、开盖器、振荡器等。
据悉，Inspired Chemistry 平台目前可以运行大约 28 种不同类型的反应。该公司还建立了一个称之为自动反应开发的过程，可以帮助科学家们确定合成这些分子的正确条件，收集有关药物合成反应最佳条件的数据。“由于使用自动化操作装置进行这项工作，因此能够为每种反应类型生成一致的数据，并开始构建一个数据库，此后可以使用该数据库训练模型，从而优化反应条件。”
新闻稿中还提到，Inspired Chemistry™ 平台能够自动同时合成数千种具有复杂特征的分子，比如说包括多个手性中心的分子。需要说明的是，该系统输出的内容是一份可以在各种分析中测试的小分子列表。这并不是一种组合化学，也不会为了通量牺牲化学多样性。
Paxlovid 是近期概念验证试验的一个“完美”测试解决方案，该分子具有六个手性中心，需要 10 个合成步骤，其中包括五个纯化步骤。 在试验中，Inspired Chemistry 平台设计并合成了 Paxlovid 及其另外 56 种类似物。研究团队声称，成功合成产生了 30 毫克纯度为 98% 的正确 Paxlovid 立体异构体，以及 1 毫克的 56 种类似物。这表明，这些功能非常适合需要从苗头化合物中快速生成多样化和复杂化学物质或者探索先导分子周围大化学空间的药物发现项目。
“我们使用 AI 平台重构药物发现流程，以高精度搜索巨大的化学空间。通过结合深度学习算法、云计算基础设施和涵盖一万亿种化学成分的专有数据库，利用技术平台筛选出更高价值的候选药物。我们的目标是以更快、更便宜的方式提供更好的药物，从而改变小分子药物发现领域。”
Inspired Chemistry™ 平台的优势在于利用自动化高通量、多步骤合成解决了手动化学合成这一药物发现的关键瓶颈，能够快速自动化制造和测试更复杂、更多样化的小分子。近期成功合成 Paxlovid 及其类似物进一步证明了 DeepCure 能够使用全自动流程递送复杂化合物。
Thrasyvoulos Karydis 接受采访时也表示，由于化学合成是药物发现过程中最大的瓶颈之一，公司平台的自动化化学方法不仅有助于内部管线的开发，也有助于公司在基于 AI 的药物发现市场中脱颖而出，帮助其他药物发现公司将自动化化学应用于药物项目中，包括一些非常复杂的小分子，我们非常愿意合作解决这个问题。
根据官网的资料，现阶段，该公司已经优化了药物发现的所有阶段，包括早期苗头化合物识别、苗头化合物到先导化合物、先导化合物优化、专利策略和 IND 申请准备，从而缩短了开发最高质量候选药物的周期。
目前，该公司已经搭建了多条针对炎症和自身免疫性疾病的内部项目。在未来 6 到 12 个月内，还计划与早期合作伙伴合作，这些合作伙伴对 Inspired Chemistry 进行测试非常感兴趣，同时计划继续寻找生物技术、制药甚至学术界的合作伙伴。
该公司也表示，已经提交了多项专利申请，保护其平台的各个方面，包括使用的软件和流程。 接下来，将会继续为 Inspired Chemistry 添加新功能，包括添加更多类型的合成反应，预计到 2025 年底能够运行多达 100 种反应，以及加强软件和仪器之间的集成等等。
“公司最初的目标是将基于人工智能的分子设计从商业库的多样性限制和外包手动化学合成的长迭代周期中解放出来。不过，不止于此，我相信，自动化合成不仅有利于药物发现，而且还有利于从 OLED 显示器到更安全的家用和农产品等数千种应用中。”
