36氪获悉， 近日，AccutarBio完成新一轮融资，由IDG资本和依图科技的联合投资，加上之前真格天使轮投资，总共融资1500万美元。官方表示，这是迄今为止中国AI制药领域最大融资之一。

AccutarBio（冰洲石生物科技）是36氪此前持续关注、报道的一家AI制药领域的初创公司公司。AccutarBio利用AI技术提高筛选药物准确性和效率，打造算法平台，加速新一代药物开发。

很多与人类息息相关的癌变，其实都是蛋白质结构的突变、缺失等结构信息来解释。这些肿瘤细胞内部结构的异常点就是所谓的致癌靶点，设计专门针对这些靶点的治疗药物，进入体内与致癌靶点结合，杀死肿瘤细胞而不影响周围的正常组织细胞。近几年生物科学领域蛋白质晶体结构数据已经超过10万量级，已经可以解释相当一部分病症的靶点。而针对这些靶点的药物筛选，成了目前制约抗癌药物研发的难点。

药物和靶点的结合就像钥匙和锁孔的关系，有效的药物像一把专为靶向蛋白配置的钥匙，有时患者可能同时使用数种药物才能抑制肿瘤转移。数据显示，肿瘤的靶向药物有数百种之多，即使只是两两组合，组合也多达数万种之多，要筛选出最有效的治疗方法非常困难。目前，靶点药物的筛选往往通过大量实验完成，这个过程往往要以年计量。对于专利一般只有17年有效期的药企来说，往往需要12-13年左右的时间进行研发，提前完成实验每年带来的经济效益很可能要在数亿甚至数十亿美元。

有生物学背景，又对计算机有研究，博后师从诺贝尔奖得主 Gunter BLobel的范捷敏锐发现，这类实验可以通过计算的形式完成，耗费的时间也有可能从数年降低至几月、几天甚至几个小时。这也是AccutarBio目前希望解决的问题。

去年年底接受36氪采访时，Accutarbio透露，AccutarBio已经利用人工智能方法基于蛋白晶体学数据进行药物设计，并在美国申请2项专利；下一阶段的任务主要是实现平台能力实验验证，如果这个研究进入到临床应用，新药开发的前期海量筛选和粗选的阶段会大大缩短。

AccutarBio已在上海、纽约布局了AI计算实验室、生化实验室。团队表示，在一场全球顶级制药公司的现场测试中，AccutarBio提出的3D Molecular 算子和深度化学结构网络(Accutar ChemiNet)的计算预测比该制药公司采用的现有内部方法在预测准确率上获得了显著的提高，相关算法的采用将为该药厂大幅提升制药效率和成功率。目前，AccutarBio计划将Accutar ChemiNet进一步推广。

AccutarBio不仅在探索制药领域的新技术，同时也积极参与前沿科学研究工作。目前，AccutarBio和来自哈佛大学、洛克菲勒大学、斯坦福大学等学府的诺贝尔奖得主、美国国家科学院院士、霍华德-休斯研究员（HHMI）等多位全球著名学者保持紧密合作。清华大学医学院基础医学系副系主任李海涛教授表示，Acctuar在药物和靶点结构预测领域超过世界知名软件的分析结果，对其研究工作带来很大推动作用。

AccutarBio CEO范捷博士2004年获得加州伯克利大学生物统计学硕士，2010年博士毕业于美国纪念斯隆凯特琳癌症中心医学院，师从美国国家科学院院士Nikola Pavletich教授（注：著名结构生物学家、清华大学副校长施一公教授也曾在同一实验室任博士后研究员）。范捷博士于2010-2015年在洛克菲勒大学任博士后研究员，博士后合作导师Gunter Blobel是1999年诺贝尔奖获得者，创立了信号肽学说，目前任拉斯克奖（Lasker Award）评审委员会委员，拉斯克奖也被认为美国的诺贝尔奖，有86位拉斯克奖得主也获得过诺贝尔奖。

世界卫生组织的数据显示，2012 年全球新增约 1 400 万例癌症病例， 未来20年时间有可能会达到增加近五成至2400万左右。据分析机构数据，2015年全球抗癌药物市场容量超过1000亿美元，畅销抗癌药Rituxan、Avastin等年销售额均在65亿美元以上。巨大的商业价值也吸引越来越多的公司投入其中，2016年抗癌药物已经成为全球在研新药中占比最高的。

以AI为代表的计算技术在癌症治疗的研究中日益扮演重要的作用。主流的科技大公司早有涉足。IBM沃森已经与美国和加拿大多家肿瘤中心合作，帮助医生找到适合患者的肿瘤基因的治疗方案。微软则有数支团队在做癌症治疗个方向的研究。Google在研制可以在体内检测癌症的纳米颗粒,并可将检测结果发送至可穿戴腕表。Intel在2013年就与多家癌症研究所合作，创建“癌症数据库”，辅助医生根据患者的个人情况进行治疗。英伟达也在积极搭为数据科学家发现和治疗癌症提供人工智能的平台 CANDLE。

此外，值得关注的是，本次的资方中包含了AI公司依图。当前，人工智能领域成长期的公司纷纷成立战投部门，或者战略投资更早期的初创公司，这或许会成为接下来AI领域的一个新趋势。