AI大分子制药公司百奥几何已完成千万美元天使轮融资，投资方为高榕资本；另外，团队也发布了首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。

据介绍，百奥几何成立于2021年，致力于开发几何深度学习、深度生成模型等下一代人工智能技术，用于大分子药物研发。目前，公司正打造人工智能大分子药物设计和高通量大分子药物湿实验验证两大基础平台，通过干湿实验闭环，快速完成候选药物设计以及提高候选药物在临床阶段的成功率。

百奥几何创始人唐建博士毕业于北京大学信息科学学院，曾在微软亚洲研究院担任研究员以及在美国卡耐基梅隆以及密歇根大学进行博士后研究，现为加拿大蒙特利尔大学算法研究所（Mila)的副教授、终身教授；另外，图灵奖获得者、深度学习三巨头之一、加拿大蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio也将担任公司的科学顾问。

唐建在图表示学习领域做了很多开创性的工作，也是国际上最早把深度学习运用于图结构数据的少数几名学者之一。 早在2018年，唐建在研究中意识到，图表示学习最杀手级的应用或将诞生在生物医药领域，“生命科学或生物医药领域有大量的图结构数据，像每个分子都是原子跟原子之间的图结构，蛋白质则是氨基酸和氨基酸之间的图结构”。

据此，他带领团队把图表示学习和几何深度学习技术运用到药物研发领域，在分子性质预测、结构性质预测上，并开发了专门针对药物研发的开源机器学习系统TorchDrug（主要针对小分子），旨在推进人工智能在药物发现方向的开源共享，加速整个药物研发的进展。

去年开始，团队开始重点开发针对大分子的药物研发的开源系统。唐建认为，虽然小分子领域目前发展更成熟，但大分子对AI而言是个更好的领域——大分子领域数据量大，而且现在有新的生物技术来带动AI的发展；另外在国际上，AI大分子药领域已出现实际“deal”（有药企买单），商业化能力得到初步验证，是切入的好时机。

“当前我们正处在AI以及生物技术革命的交汇点。一方面，几何深度学习技术（如AlphaFold2）在分子建模方面取得了巨大突破；另一方面，以合成生物学为代表的生物技术能够对基因进行快速读、写、以及编辑，给AI创造了大量的数据。两种革命技术的深度融合为生物大分子设计带来了巨大的机会。”

目前，百奥几何已基本完成人工智能大分子药物设计平台建设，在抗体结构预测、抗体优化、抗体序列设计、酶活性预测等任务上取得了积极进展；未来，公司希望打造一个通用的大分子设计平台，可以延伸应用到基因治疗、细胞治疗等领域。

至于未来的商业化构想，唐建表示，“我们的目的比较明确，不仅仅是提供AI服务，而是真正成长为一个biotech”；另外，公司也会搭建生物大分子合成、表达提纯以及验证平台。据悉，公司构想的高通量大分子药物湿实验验证平台正联合生物医药领域知名高校和实验室建设中，进行前沿工作，希望通过干湿实验闭环，加速候选药物设计进程，以及提高候选药物在临床阶段的成功率。

与此同时，团队也联合英伟达、英特尔、IBM等公司联合发布了首个针对大分子药物研发的开源机器学习平台TorchProtein。该平台开源了深度学习对大分子建模的一个通用框架、基于蛋白质三维几何结构的第一个预训练大模型、以及专门用于评价深度学习对蛋白质建模效果的标准数据集。 

值得关注的是，近年来，基于AI开发大分子药成为一个重要趋势，其关键技术前提在于AI能预测蛋白质结构与相互作用。2021年AlphaFold2的Transformer模型、端到端训练的引入使得这项任务的准确性又上了一个高度，投资人普遍都在关注AI在大分子新药发现领域的进展，就有华深智药、分子之心、信华生物等代表性企业纷纷获得大额融资。

唐建表示，在AI大分子赛道，大部分团队都是“分析氨基酸序列”的思路和技术路径；百奥几何主要是分析结构——利用几何深度学习或者是图表的学习去分析结构，来对蛋白质或者抗体建模，“而这块的技术相对来说还是比较难的，需要相应的经验积累”。

投资逻辑方面，高榕资本创始合伙人岳斌表示，“计算领域的突破，正在重构药物发现的过程。我们相信，人工智能可以帮助大分子药物研发取得很大的进展。唐建博士将图表示学习和几何深度学习技术运用到药物研发领域，做了非常多开创性的工作，也在抗体优化、抗体结构预测任务上取得了国际领先的技术。期待百奥几何通过下一代人工智能技术，加速药物研发进程，解决重大疾病挑战。”