Variational AI 公司获得超额认购的 550 万美元融资，利用 AI 变革药物发现
打破药物发现障碍：生物制药领域的游戏规则改变者
Variational AI 是一家位于温哥华的初创公司，率先利用生成式 AI 进行小分子药物发现。该公司已获得超额认购的 550 万美元种子轮融资。本轮融资由 Nimbus Synergies 领投，Merck Global Health Innovation Fund、Quimby Investments、Threshold Impact 和 Defined Capital 参投，反映了人们对 AI 革命性改变药物研发能力的日益增长的信心。
Variational AI 的旗舰平台 Enki™ 旨在比传统的发现方法更有效地生成新的分子候选物。这笔新的资金注入将加速 Enki 的市场扩张，使生物制药公司能够简化早期药物开发。
为什么传统药物发现会失败——以及 AI 如何改变游戏规则
小分子药物发现是一个价值数十亿美元的产业，但它仍然严重依赖过时的筛选方法。大多数药物发现工作都是从筛选大量的分子库或调整已知的化合物开始，导致时间过长和损耗率高。
即使集成了 AI，传统的模型也主要侧重于在庞大的数据库中寻找目标，从而限制了它们产生新的药物候选物的能力。生成式 AI 提供了一个绕过这些限制的机会，能够设计出针对特定治疗靶点的新分子。
Enki™：重新定义分子创新的 AI 模型
Enki™ 的独特之处在于，它生成全新的分子结构，而不是搜索预先存在的分子结构。Enki™ 在包含近 600 个靶点的专有数据集上进行训练，为化学团队提供多样化、高质量的先导化合物，具有更高的效力和选择性。
Variational AI 的首席执行官 Handol Kim 表示：“好的药物始于好的分子，但大多数药物发现都始于同一个地方——筛选分子库或调整现有的支架。” “我们的基础模型从头开始生成多样化的先导化合物，帮助公司以更高的命中率和更低的合成失败率加速发现。”
在实践中，Variational AI 的合作伙伴在短短几周内合成并测试每个项目大约 20 个新的分子，实现了亚微摩尔级的命中率，超过 50%，合成成功率高达 90%。通过减少对迭代的“设计-制造-测试-分析”循环的依赖，Enki™ 能够实现更快、更具成本效益的药物开发。
AI 药物发现竞赛：Variational AI 如何在竞争中脱颖而出
AI 驱动的药物发现正变得越来越具有竞争力，初创公司和老牌公司竞相开发可行的解决方案。主要竞争对手包括：
- Insilico Medicine：一家资金雄厚的公司，正在推进 AI 生成的药物候选物进入临床试验。
- Aqemia、Cradle 和 Genesis Therapeutics：利用 AI 增强小分子和蛋白质靶向药物发现的公司。
- 其他 AI 驱动的药物发现公司，如 Biomatter、Valence Labs、InstaDeep 和 YDS Pharmatech。
尽管存在竞争，但 Variational AI 专注于用于小分子的生成模型，而不是更广泛的 AI 驱动的药物平台，这使其与众不同。通过使用比同类 AI 模型少几个数量级的计算和数据，Enki™ 为希望在早期发现阶段进行创新的生物制药公司提供具有成本效益的靶向解决方案。
未来的障碍：AI 在药物发现方面的主要挑战
AI 生成的药物能否通过最终测试？
虽然 Enki™ 的早期指标很有希望，但其最终成功取决于现实世界的验证。AI 生成的先导化合物必须超越计算预测，才能在临床前和临床上取得成功。数据依赖性是另一个风险：随着药物靶点的发展，维护相关且高质量的训练数据集至关重要。
监管迷宫：AI 药物发现会获得批准吗？
制药公司传统上是规避风险的，在将 AI 驱动的方法集成到其产品线中之前，需要进行广泛的验证。AI 生成药物的监管框架仍在发展中，这可能会带来采用方面的挑战。
金融战场：Variational AI 能够超越更大的竞争对手吗？
Variational AI 必须继续证明其相对于资金雄厚的竞争对手的明显优势，其中许多竞争对手已经获得了主要的合作伙伴关系。随着竞争的加剧，未能有效区分的公司可能会难以吸引长期投资和商业吸引力。
AI 在制药领域：可能重塑行业的预测
Variational AI 的成功突显了药物研发领域更广泛的转变。生成式 AI 有可能通过显着降低成本和缩短上市时间来重新定义早期药物发现。其影响不仅限于个别初创公司，这项技术可能从根本上改变药物开发的竞争格局。
1. 数周而非数年：加速效应
传统的药物发现通常需要数年时间才能确定可行的候选药物。Enki™ 的 AI 驱动方法将这一时间表压缩到几周，从而可能大幅削减研发成本并提高药物创新速度。在一个价值数百亿美元的市场中，即使是微小的效率提升也可能释放巨大的价值。
2. 制药领域的下一个重大转变：AI 驱动的商业模式
随着 AI 证明其生成可行药物候选物的能力，制药公司可能会转向将早期发现外包给专门的 AI 公司。这可能会引发一波收购、合作和对 AI 驱动平台的战略投资。
3. 投资者下一个押注 AI 药物发现的地方
投资者正在关注 AI 在药物发现方面的变革潜力。Variational AI 的超额认购融资表明市场信心强劲，表明更多资本将流入该领域。未来的融资规模可能会更大，竞争也更激烈。
4. 监管还是障碍？AI 生成药物审批的未来
AI 生成的药物将需要严格的验证才能获得广泛采用。监管机构必须建立 AI 驱动药物发现的标准，确定应如何评估和批准这些模型。监管环境将是 AI 驱动药物开发获得主流接受程度的关键决定因素。
5. AI 制药战争：引领竞赛的公司
能够访问高质量专有数据集的公司将在 AI 驱动的药物发现竞赛中占据显着优势。随着 AI 模型的改进，我们可能会看到一个快速的迭代周期，公司不断改进其分子生成能力。获胜者将是那些能够将 AI 预测与现实世界实验室测试无缝集成的人。
6. 制药领域的文化革命：AI 正在改变研发策略
AI 驱动的方法挑战了传统的药物发现方法，可能会导致制药研发领域的文化转变。随着 AI 驱动的决策越来越受信任，我们可能会看到新一波“AI 优先”的制药公司，这些公司的运营方式与传统的药物开发商截然不同。
Variational AI 会成为药物发现的未来吗？
Variational AI 代表了一类新兴的初创公司，它们利用生成式 AI 来颠覆传统的药物发现模型。虽然竞争激烈，挑战依然存在，但该公司专注于计算高效的生成分子设计，使其具有独特的优势。
对于投资者而言，Variational AI 提供了一个机会，可以在一项有望重新定义药物发现经济学的技术上抢占先机。然而，长期成功将取决于该公司验证其平台、获得战略合作伙伴关系和有效扩展其技术的能力。如果成功，Variational AI 以及该领域的其他公司可能会迎来 AI 驱动的药物开发的新时代，从根本上改变药物在可预见的未来被发现和开发的方式。