晨伫生物——做好原创医药的‘先锋军’
公司完成对诺贝尔奖获得者AI药物研发项目——晨伫生物的投资。该公司由2013年诺贝尔化学奖得主亚利耶·瓦谢尔教授及其学生白晨教授联合创立。
诺奖得主、创始人——亚利耶·瓦谢尔教授
就职于美国南加州大学,是计算机模拟生物分子功能的先驱，开发了用于分子模拟的计算机程序，这些程序在不同的领域中得到了广泛的应用，比如新药的开发等。2013年，亚利耶·瓦谢尔与美国科学家马丁·卡普拉斯、迈克尔·莱维特因给复杂化学体系涉及了多尺度模型而获得2013年诺贝尔化学奖。
晨伫生物企业介绍
晨伫生物是一家以药物靶点的作用机理研究为驱动力、尖端人工智能技术赋能的创新药物研发公司。
晨伫生物将多尺度模型应用于药物发现领域，建立了独创的基于靶标蛋白动力学信息的药物研发平台，该平台将世界领先的蛋白质结构解析技术、诺奖级的计算生物学技术、尖端的人工智能技术、高性能计算技术、生物信息学技术、实验生物学技术有机地结合，形成一套从结构测定到先导化合物设计，再到化合物药效验证的完整流程。
晨伫生物创新技术
众所周知，药物研发是一个漫长的系统工程，其包含了发现和开发两大阶段。药物发现包括三个步骤，分别是疾病相关治疗靶点的确认，先导化合物的发现及先导化合物的优化，最终获得候选药物，进入药物的开发阶段。其中，先导化合物的发现至关重要。
计算机辅助药物设计（CADD）技术的出现加速了先导化合物发现进程，然而，随着广泛的高通量虚拟筛选，现有的化合物数据库中骨架的新颖性越来越差，获得具有完全自主知识产权的分子越来越难。
因此，新药研发行业既有传统意义上的研发效率低、周期长、成本高、失败率高的痛点，同时CADD技术出现后也面临着分子骨架新颖性低、缺乏自主知识产权的保护等难点。
人工智能辅助的药物设计技术（AIDD）能够有效弥补计算机辅助药物设计（CADD）过程中面临的先导化合物的选择性不够、结构新颖性差的问题，但现有的AIDD技术在创新药物的设计过程中仅考虑靶标-配体结合能、配体结构相似性等信息，动力学信息的缺乏限制了AI的上限，而这些不完整的训练数据，使得当前的AI只能片面评价分子成药性，效率较低。
晨伫生物运用获得了诺奖的计算生物学方法获得这些AI训练的关键性信息。研究靶标蛋白工作过程的机理，获得动力学信息；将动力学信息引入到AI训练中，使得AI模型质量更优秀；动力学信息的引入扩展了AI制药的上限，增加所设计分子的成药性，大大提高研发效率，节省成本。
厚积而薄发，晨伫生物通过整合多尺度模拟技术、高性能计算和人工智能，构建了AI创新药物设计平台，能够增强传统计算机辅助药物设计的药物开发的能力。目前公司已完成多个疾病相关靶标蛋白的机理研究及相应的药物设计，并将快速推进药物分子的化学合成和临床前验证。
