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BenchSci:用AI推动抗体和试剂挑选,每年节约300万美元的耗材本钱【海外事例】

作者:王婷婷 2020-05-02 08:00

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近来,生物医药公司BenchSci宣告完结2200万美元B轮融资,由F-Prime Capital领投,Inovia Capital、Real Ventures 、Golden Ventures 、Gradient Ventures跟投。伴跟着资金的注入,BenchSci宣告推出其新的AI辅佐试剂挑选的产品,并扩展了与Novartis 的合同,该商场估量每年价值超越102亿美元


 首席履行官Belenzon标明,融资资金将用以推动AI技能开发新药的进程。相关于一般需求12周才干完结一个抗体的挑选,BenchSci的AI抗体挑选技能能够在30秒内完结。削减了挑选不恰当抗体的几率,它每年可节约高达300万美元的耗材本钱。

 

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BenchSci 成立于2015年,坐落加拿大安大略省多伦多市,是一家专心于生物医药范畴的文献查找草创公司,给研讨人员供给了一个抗体查找引擎的渠道。旨在经过运用AI剖析许多试验数据来补偿计算机主动进行数据剖析这个方面的缺乏。协助研讨人员寻觅可在任何共同试验条件下运用的抗体。

 

BenchSci经过阅读许多科学文献并运用依据机器学习的智能计算机程序对悉数抗体细节进行索引。这样能够有用地对试验计划进行规范化,前进研讨人员的研讨功率。为了以更快的速度促进科学新发现,BenchSci把渠道免费供给给UHN等学术安排中的悉数研讨人员。

 

现在在全球20强制药公司中的15家和3600多个学术中心优化了试剂收购并取得了试验的成功。在F-Prime和谷歌人工智能基金Gradient Ventures的支撑下,BenchSci运用机器学习发掘收购数据中的信息来评价药品研制的状况。

 

客户能够收到毛病率、生产率和冗余度相关的陈述,这些陈述的信息来自不同的部分、医治区域、地理位置。然后,客户能够经过BenchSci的人工智能试剂挑选渠道来处理功率低下的问题,这使得科学家能够为他们的试验挑选最佳试剂和恰当的设计规范。

 

BenchSci的主创团队


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Liran Belenzon (CEO)(左站立)

Elvis Wianda (CDO)(右站立),

Tom Leung (CSO)(左)

David Chen (CTO)(右)

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BenchSci的创立团队由四名成员组成,BenchSci的开创初衷源于首席科学官Tom Leung其时在T.Like从事表观遗传学研讨时所发作的挫折感。与生命科学中的许多其他研讨人员相同,Leung由于无法检测到抗体靶蛋白而导致试验失利。


“它令人懊丧,在经过数周的生长细胞样品收集后依然失利了,这个试验的失利,不是由于我在程序中做错了什么,而是由于抗体不能很好地检测出我正在寻觅的蛋白质,” Leung说。


“这成果促进我以为,科学家有必要有一种更好的方法来评价抗体产品的质量,然后再购买抗体来进行试验。”


为了完结这个方针,Leung把LinkedIn信息发送给David Chen,David Chen是神经科学方面的博士首要研讨机器学习。Leung还经过T's生命科学作业开展协会( University of T's Life Sciences Career Development Society)与在医学生物物理学系攻读博士学位的Elvis Wianda树立了联络。自此三人敞开了探究运用机器学习来剖析科学论文的项目,并到达了以现有的抗体查找引擎和谈论网站无法到达的精确度。

 

2016年, Liran Belenzon敦促这家草创公司请求“ 构思损坏试验室”(Creative Destruction Lab ,CDL),其时他是Rotman管理学院的MBA提名人,正在为该试验室招募草创公司。Belenzon参加了Rotman的CDL课程,该课程为商务学生供给了树立前期科技公司的实践经验。 这给了他直接与BenchSci协作的时机。 终究,他参加BenchSci公司并担任首席履行官。

 

跟着Belenzon的到来,BenchSci背面的三位科学家Tom Leung,David Chen 和Elvis Wianda就能够凭仗经验丰富的企业家思想来掌舵公司。


人工智能辅佐抗体和试剂挑选


BenchSci 于2017年7月发布了查找引擎测验版,上线以来累计剖析了超越400万种商用抗体。其最新的测验成果显现,查找相同的商用抗体,用 BenchSci 的查找速度比传统的人工挑选前进了24倍,挑选抗体的本钱削减了75%。

 

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BenchSci的试剂的挑选有以下几个长处:

1、前进了在抗体挑选过程中的功率和削减了过错发作的概率;

2、能在30秒内快速地挑选试剂;

3、每年削减高达600万美元的耗材硬本钱;

4、缩短科学家的研讨时刻。

 

在20家制药公司和3600家学术安排中,有15家公司的31000多名科学家运用BenchSci的人工智能渠道来挑选抗体、规划试验,仅在硬本钱方面,每年就节约了高达200万美元。

 

BenchSci的图像辨认技能,即运用AI从已宣告的试验论文中提取抗体的相关信息,而不仅仅是知道供货商称号,产品称号或SKU。 该体系运用生物信息学将抗体链接到实例,一起供给对来自231个供货商的770万种产品的目录数据的拜访,让客户了解到这些抗体的运用趋势。

 

科研人员和药企在研讨过程中往往面对许多问题,比方抗体的挑选,试剂的糟蹋,检索信息的杂乱等,这些问题都在推迟研讨的进程,怎么处理这些问题是BenchSci需求首要考虑的。从抗体的供货商,到抗体的挑选,BenchSci简直收纳了悉数和试剂相关的文献,大大缩短了研讨人员的查找时刻,便于他们更快的发现新药物。

 

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最近的一篇文章报导,仅人类表皮生长因子受体蛋白就有5000多种抗体。BenchSci科学担任人Casandra Mangroo说:“科学家们知道,每种抗体在不同的试验状况下都会起不同效果。”“即便供货商进行了某种方法的测验,他们不或许在每一种试验环境中测验每种抗体的适用状况。”

 

BenchSci用户能够拜访世界上最大的抗体数据库,包含19家供货商680多万件产品的供货商目录数据,以及供给抗体在运用、物种、细胞系等方面的广泛运用趋势。

 

一起BenchSci的查找页面直观且简略易用,这样的页面能便使用户快速的进行操作,及时精确的找到自己想要的东西。比方:经过蛋白质方针查找以及以分钟为单位挑选试验特异性抗体。

 

BenchSci具有全面的开放式和关闭式拜访数据,这些数据来源于1000万种科学出版物的实在的试验数据,包含关闭拜访的论文、其他安排的独立验证,一起BenchSci与Springer nature 和Willie等抢先科学出版社树立协作关系。

 

BenchSci的未来


早在2018年的时分,BenchSci就与Proteintech进行了商业上的协作,Proteintech是一家抗体和人类蛋白质制作商,直接向科学家出售,以坚持最高水平的质量操控,然后取得一致性的认可。他们宣告树立新的协作伙伴关系,经过战胜生物医学研讨人员所面对的挑选抗体的要害应战来加速科学开展。

 

BenchSci运用机器学习辨认开放式和关闭式的数据,会集拜访Proteintech已发布的数据,并答应研讨人员经过重要的试验变量进行查找。这样的组合更能加速研讨人员的研讨功率。

 

现在,许多抗体制作商都排队支撑BenchSci的作业,同享其目录和相关的试验验证的数据,以将其合并到公司的数据库中。Rimm说,虽然这些试剂制作商对通用验证规范优柔寡断,但许多人依然认识到抗体需求更好的质量操控。Rimm说:“该体系自我监管,是一个能够让竞赛商场能够进行评分的体系,许多供货商相互竞赛,使他们能够展示出更多经过验证的抗体。”

 

协助研讨人员做出抗体的挑选能够削减时刻的糟蹋,可是抗体的挑选仅仅问题的一个方面。研讨人员还依靠其他许多试剂,包含分子探针,蛋白质特异性抑制剂和活化剂以及用于测序和PCR扩增的引物。 Leung期望终究将BenchSci的AI渠道转向更广泛的产品。

 

AI助力医学研讨已成趋势


BenchSci联合开创人兼CEO Liran Belenzon标明:“假如没有AI技能,许多问题处理起来就会很费事乃至无法得到很好的处理。这时分就需求开发并运用一系列先进的技能,首要包含数据科学、生物信息学以及机器学习等范畴的算法。让这些技能能够协助生物医学专家能够更快地找到牢靠的抗体,一起削减资源的糟蹋。”

 

AI技能是新年代互联网的产品,也是年代的标志。不断地把AI技能运用到不同的作业里边,能够为人们的日子带来便当。BenchSci把AI技能和生物医学研讨结合起来,便当客户去收集相关的文献和材料。

 

有需求就有商场,BenchSci能在短短的五年融资七轮也并不是偶尔,年代在前进,咱们只要跟紧年代的脚步,不断更新自己的见识才干让自己生长。

对该公司感爱好的朋友请联络融资帮手小云:DongMai_Investent


注:文中假如触及企业数据,均由受访者向剖析师供给并承认。假如您有资源对接,联络报导项目,寻求协作等需求请填写需求表

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