納米技術 AI賦能蛋白質組學 珞米生命科技 完成近千萬美元融資 早起看早期

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生命科學正在從基因組進入到蛋白質組時代。


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文|海若鏡

封面來源 |IC photo

36氪獲悉,近日AI蛋白質組學公司「珞米生命科技」(Nanomics)完成兩輪共近千萬美元融資,Pre-A輪由碧桂園創投領投、Taihill Venture跟投,天使輪領投方線性資本持續加碼。本輪融資將用於進一步擴大團隊、乾濕實驗室搭建和產品開發。

Nanomics致力於自主研發「AI蛋白質組學」行業的高通量自動化技術平臺,結合實驗和計算,融合納米工程、微流控、自動化、質譜、人工智能,賦能生物標記物發現、蛋白質-蛋白質相互作用、藥物發現、納米遞送載體優化、液體活檢等應用場景。
其核心技術平臺Kepler Pro覆蓋蛋白質組學的整個乾濕實驗環節:通過高通量微流控平臺(NanoFactory)建立納米探針-蛋白質關係庫, 利用智能自動化樣本處理工作站(NanoRobot)實現高通量標準化採集數據,再經過AI驅動生信平臺(NanoOmics)完成大數據分析,並指導濕實驗開展和迭代。
早在2001年,Nature、Science在公佈人類基因組草圖的同時,發表了對蛋白質組學的展望《And Now For The Proteome》,認為蛋白質組將成為21世紀最重要的生命科學方向和戰略資源。相比於人體的2萬個基因,蛋白質組數據量達到數百萬,對個體健康狀況體現更直接,臨床價值更高,覆蓋的人群也更廣。
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 圖 | 蛋白質組處於中心法則下游,數據量超過百萬 (圖片來源:ARK Investment)
回顧2021年可以說是蛋白質組學里程碑式的一年。基因組學全球領軍企業Illumina宣佈進軍蛋白質組學領域、歐美蛋白質組學公司Seer、Olink、Nautilus、Quantum-Si等密集登陸納斯達克、谷歌旗下DeepMind公佈基於人工智能的AlphaFold2預測95%人類蛋白質結構、華爾街知名對沖基金在ARK 2022 Big Ideas呼籲關註蛋白質組學和多組學,預測未來5年市場容量將達到3,000億美元。可以說,生命科學正在從基因組進入到蛋白質組時代。
Nanomics創始人吳昊在芝加哥大學獲得分子工程博士學位,師從美國三院院士,擁有多學科複合背景,在納米醫學工程、核酸遞送載體、微流控、公司孵化、和醫療AI上有相關經驗,曾在美國著名早期生命科技風險投資公司ARCH Venture Partners從事前沿生物科技公司孵化,也曾在芝加哥聯合創立液體活檢公司和醫療AI獨角獸公司擔任研發科學家等職位。聯合創始人沈樂博士為芝加哥大學研究副教授,在分子病理學和多組學方向具有20年研究和轉化經驗。
Nanomics在短時間內組建了一支交叉學科背景的團隊,核心成員來自美國芝加哥大學、英國斯旺西大學、北京大學、中科院和醫療AI獨角獸。公司位於杭州醫葯港的近1,000平米新實驗室也已經投入運行,並且和清華大學、三甲醫院等展開合作。
在接受36氪採訪的時候,吳昊博士表示,過去10年,高性能質譜的快速發展,單個蛋白質的檢測成本已經從10,000美元降低到0.1美元。但蛋白質組數據量包含超過百萬,擁有多種變體和翻譯後修飾,不同蛋白質豐度差距超過10個數量級,且蛋白質不能像基因一樣擴增。
要真正開啟蛋白質組學時代,除了質譜的進步,行業還缺乏一套能夠像分析基因組一樣大規模訪問和分析整個蛋白組的工程化解決方案,以實現蛋白質組學的“NGS時刻”。這也是制約整個蛋白質組學實現臨床轉化的核心瓶頸。
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圖 | 過去20年基因和蛋白質檢測成本的對比(數據來源:Nature Reviews, Chemistry)
“突破口在於上游工具的打造,就像基因組的Illumina和10X Genomics”,吳昊博士認為。不同於做蛋白質組學下游應用的公司,Nanomics從高技術壁壘的蛋白質組學上游工具切入,其自主研發基於納米工程和微流控的技術平臺,可以系統性地設計、合成和篩選數萬種具有獨特物理結構的納米探針,實現從單一樣本中同時捕捉和檢出豐度跨越10個數量級的上千種蛋白質。並且通過篩選不同納米探針的組合,該技術平臺有望高通量地搜尋和訪問整個蛋白質組物理空間。
Nanomics也在利用深度學習算法,發掘尚未知曉的納米-蛋白組知識圖譜,以優化、擴充和迭代納米探針庫和發現未知蛋白-疾病關係。結合自動化工作站和高性能質譜,Nanomics正在建立一個關於人類蛋白質組的大數據庫,包括各類疾病相關的生物標誌物、翻譯後修飾、藥物-靶點作用、和蛋白質-蛋白質相互作用。

https://www.xinseohelper.com/170922-16/20220414082640/image_4.jpg圖 | Nanomics的蛋白質組學平臺 (圖片由公司提供)

關於商業模式,Nanomics現階段通過提供上游試劑耗材、自動化工作站和AI蛋白質組學軟件產品,以幫助生命科學公司、高校和醫院的研究人員在生物標記物和藥物發現上作出更優決策。未來,公司將通過共建管線(而非自建)的方式,將蛋白質組學推向藥物發現和精準醫療市場。
國際上,多家蛋白組學公司已展開診斷和製藥臨床轉化。瑞典血漿蛋白質組學公司Olink Proteomics 2021年收入9,500萬美元,已經和輝瑞和Regeneron等藥企開發新靶點和發現生物標記物;成立於2018年的AI+糖基化蛋白質組學公司 InterVenn已經開展首個卵巢癌診斷LDT服務,2021年8月完成2億美元C輪融資;蛋白質組學藥物篩選公司Vividion Therapeutics以20億美元被拜耳收購。
對於自身定位,吳昊博士表示,Nanomics並不是一家典型的Biotech公司,而是融合了實驗和計算的高通量數據挖掘平臺,打造賦能生命科學軟硬件工具,成為加快診斷和製藥的研發進程的引擎。本輪融資後,Nanomics將加速試劑耗材、高通量智能實驗艙、和AI生信軟件平臺的研發生產,有望成為新一代高通量蛋白質組學、翻譯後修飾、蛋白質-蛋白質相互作用、和納米遞送載體優化的破局者。

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