AI医疗新玩家ReviveMed获得150万美元种子轮,代谢组学会是好切口吗?

詹妮妮 · 2018-04-19
AI+医疗,这是很有可能改变百万人命运的结合

近日,MIT团队ReviveMed获得了由Rivas Capital领投,TechU、Team Builder Ventures和WorldQuant跟投的150万美元种子轮投资,这笔资金将被用于扩充工程师和数据科学家的团队。

简单来说,ReviveMed想解决的是这样的问题,有时候药品研发出来了,却没能和它对症的疾病联系起来。他们想以代谢组学作为切入口,借助机器学习的方法,详尽地分析身体内部复杂的生物力学,找到这种联系。

医疗和AI可谓是个大风口,人工智能能否实现商业化落地,是任何一个新入场的项目都必须直面的问题。这个团队建立的初衷,是想解决代谢组学研究面临的实际问题。“蛋白质和代谢物的相互作用可以告诉我们,疾病到底给身体带来了什么”,创始人Leila Pirhaji表示,“人体内有4万多种代谢物,DNA和RNA很容易测量,但代谢物太多了,一个个实验测量非常麻烦。”

而这种大量测试的需求,恰好与其他“大噪声数据”面临的问题极为相似,那么AI就很有发挥空间了。

很多制药公司和研究机构已经做了大量的代谢物实验,也知道了不少相互作用,但这些实验无法彻底了解代谢物和它们的影响。ReviveMed要做的,正是把这些积灰的信息挖出来,把这数百万的相互作用数据整合为一个巨大的“hair ball”,他们为此开发了一个模型,利用机器学习来研究和分析它。

这就是所谓的“hairball”

ReviveMed也已经取得了一些成果,在一次试验中,他们发现了亨廷顿氏舞蹈症的新疾病机制,新的治疗靶点,也由此找出了可能影响机制和靶点的现有药物。这其中的秘诀,就是区分不同的代谢产物,并将其与药物、蛋白质和疾病影响联系起来。代谢物就这样,在没有任何直接测试的情况下,搭建了疾病和药物之间缺失的桥梁。

当然,药物最后还是要经过实验才能推向市场。而ReviveMed想做的商业模式是为制药公司提供服务,降低研发成本,提高回报。制药公司还可以提供一些并无特殊用处的实验数据,换来的是找到那些高研发成本药物的实际效用。

想一想,Robitussin能够预防阿尔茨海默氏症,辉瑞难道不愿意为了得知这条消息而付钱吗?同时,Pirhaji认为,公司并不依赖大型制药企业提供数据,因为原始数据虽然分散,但大多公开,现有的系统也正是在这样的基础上建立的。

数据驱动医药发展确实有利可图,现有的数据规模十分庞大,也给ReviveMed这样的公司奠定了发展的基础。商业模式上存疑的一个问题是,很多实验室和制药公司希望的是拿自己的数据换数据,达成共享;ReviveMed的服务到底能不能吸引他们付费,将需要后续的谈判和运营来验证。



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