获7500万美金融资，RecursionPharmaceuticals计划治疗100种分子遗传疾病

在许多情况下，药物的最后化疗效果和设计目的不会有所进出。例如，辉瑞制药研发的万艾可，最初以化疗心血管疾病为目的，但却因其几乎有所不同的疗效在市面上甚广热门。如果制药公司能先行一步升级机器人显微镜技术和图像处理软件，同时通过实验找到潜在新药靶标，这对他们在准确制药上的协助是毋庸置疑的。

RecursionPharmaceuticals就是一家运用计算机视觉技术来处置细胞图像，通过分析细胞特征来评估疾病细胞药后反应结果的公司。他们用于先进设备的光学技术和人工智能技术展开高通量的细胞模型实验，致力于在上百种疾病的细胞模型中展开上千种候选药物的检测，最后找到对应有所不同疾病的新药。据动脉网理解，该公司可对细胞展开超乎寻常的精细检查。

他们利用软件对一个细胞的上千种特征展开测量，比如细胞核的尺寸、形状或者有所不同细胞内区域间的距离等。这种仪器的细胞研究不仅推展了医疗行业对疾病的理解，探寻和临床，并且加快了制药模式的改变，使患者深感获益。运用细胞的显微镜图像特征来展开药物检验的企业并不少见，而RecursionPharmaceuticals的独有之处是融合机器自动化和人工智能技术，大规模地分段多个实验。现在，Recursion的实验室每周可以展开3万个实验。

Recursion的首席执行官ChrisGibson博士指出在旋即的将来他们可以每周展开几十万个实验。研究指出，大约10％的美国人受到少见疾病的后遗症，其中大部分病症源自缺乏适当的化疗方法。

RecursionPharmaceuticals回应，他们早已找到15种化疗少见疾病（所指在美国患者数多于20万的疾病）的候选药物。这些疾病大多为遗传病，目前将近有七千种罕见病注册立案。RecursionPharmaceuticals于2013年在美国犹他州盐湖城正式成立。

2018年6月，该公司已从Square1银行取得2000万美元的信用贷款。团队力量构建精准化疗RecursionPharmaceuticals牵头创始人兼任CEOGibson博士回应，公司正在希望通过合作构建精准化疗。

他深信，积极开展低掌控、低的组织生物数据的搜集和应用于是构建这一目标的核心。2005年，ChrisGibson在美国莱斯大学取得管理研究习的文学学士以及生物工程和生物医学技术的科学学士。2009年，ChrisGibson在美国犹他大学开始了生物工程和医学的博士自学，并在2013年取得学位证书。

研究期间，Gibson博士主要积极开展了有关工程和生物学方面的心血管自学。在导师DeanLi博士的帮助下，他创建了以提升新的生物识别效率的分析系统，为后来RecursionPharmaceuticals的创业基础奠定伏笔。2013年，Gibson博士在斯坦福研究生商学院取得了Ignite证书。

斯坦福大学Ignite证书是一个为企业家，商业家及创业领导者获取的学术项目，参与者们可以自学到商业涉及的技能，借此提供商业化新的企业的经验。此外，Gibson博士也是CureHHT的董事会成员之一。HHT全称作遗传性出血性毛细血管扩展症，是一种造成多个器官血管畸形的遗传性疾病。

CureHHT基金会也是世界上唯一一个注目患上该疾病患者的提倡性的组织。作为RecursionPharmaceuticals的科学指导之一，YoshuaBengio博士曾说道过：“Recursion利用深度自学探究了数百万个高分辨率细胞图像，它们所不具备的潜力和影响不足以增进医学广度下从未见过的生物考古。”YoshuaBengio博士是一名来自加拿大魁北克的计算机科学家，他致力于人工神经网络和深度自学方面的研究，企图解读人工智能产生的原理。累计于2017年9月，他的研究成果在GoogleScholar上有数多达80000次提到。

Bengio博士于1991年获得加拿大麦吉尔大学计算机科学博士学位，曾是麻省理工学院和AT＆T贝尔实验室的博士后研究员。他与英国计算机心理学家GeoffreyHinton，Facebook人工智能实验室负责人YannLeCun合称作神经网络领域的三巨头。

自1993年以来，他作为教职员工在蒙特利尔大学教学，只想投放学术，企图培育成千上万个科学家和工程师。同时，他也是蒙特利尔自学算法研究院（MILA）的主要负责人、加拿大高级研究学院机器与大脑自学项目的牵头主任。

2017年，Bengio博士被颁发加拿大官员荣誉勋章，并被任命为加拿大皇家学会院士。加拿大官员荣誉勋章是加拿大勋章的分支之一，主要授予给为加拿大人民作出杰出贡献、服务的社会成员。同年，他也荣获Marie－Victorin魁北克奖。

Bengio博士目前是“机器学习研究期刊”的编辑，“神经计算期刊”的副主编，“机器学习基础和趋势”的编辑以及“机器学习期刊”和“IEEE神经网络学报”的副编辑。Recursion公司的战略与合作作为RecursionPharmaceuticals的牵头创始人兼任CEO，ChrisGibson博士制订了公司的业务战略——通过大大定位和探究少见病症患者所服用的药物，大力前进创意制药，以取得适当的商业价值。

Gibson博士回应：“实验生物学与生物信息学的融合需要使我们更加高效地工作。同时，我们于是以希望在制药领域中创建更好的合作关系，以很快构建RecursionPharmaceuticals的业务战略为目的。

”2016年11月，RecursionPharmaceuticals获得1500万美元A轮投资，投资方为分别是FelicisVenturs，DataCollective，AMECloudVentures，LuxCapital，EPICVentures和ObviousVentures。根据Recursion公司的报导，这笔融资将帮助公司研发“平台2．0”。

一方面，研究人员每年研究的罕见病病种可从过去的数十个升到数千个。另一方面，新的平台可以协助他们理解罕见病领域中的未知药物、生物活性化合物和那些被不了了之的制药资产。

2017年10月，RecursionPharmaceuticals获得6000万美元B轮投资，投资方分还包括以DataCollective坚决的10家风投企业。Gibson博士回应，B轮的融资大力支持了公司在药物定位道路上的不断前进。他们将运用这笔资金与大型制药公司创建合作，建构公司内部的化疗渠道，扩展新兴的化疗领域。

Gibson博士深信：“Recursion在数亿个生物阻碍问题上将持续减少大量、高维的数据集。同时，我们也不会作好打算对基因、蛋白质和化学物质之间的万亿种关系展开可信的生物分析。

”2017年11月，RecursionPharmaceuticals宣告与Splunk公司月合作。Recursion运用Splunk的技术将生物科学和机器学习结合，从成千上万的细胞培养物图片以及数万亿DNA链中的分解数据展开分析和核对。RecursionPharmaceuticals目标在2025年构建100种分子遗传疾病的化疗。

SplunkIT市场高级副总裁RickFitz回应，Splunk十分荣幸需要协助Recursion把机器数据转换成化疗遗传疾病的方法。Splunk在其解决方案中获取机器学习功能，充份挖出数据的价值，协助企业解决问题，在某些情况下甚至能挽回生命。如何应用于AI图像技术找到新药、拓展疗法？虽然目前RecursionPharmaceuticals还没任何产品上市，但它在药物研发中有有数15种对应少见病症的疗法。

牵头创始人兼任CEOGibson博士回应，他们找到，一些潜在的疗法早已被其它医药公司应用于临床试验。“从盈利角度上来说这是件令人失望的事，但是从科学角度上来说，这证实了Recursion公司技术的有效性，”Gibson博士回应。“我们需要运用独有的图像分析在医疗领域中有效地研发新疗法。”Recursion公司的技术平台利用近期的生物技术建构了上百种仿真罕见病的细胞模型，通过先进设备的光学技术对这些仿真罕见病的细胞模型照片。

如同少见病患者不会展现出出有患病症状一样，罕见病的细胞模型也不会在细胞结构上展现出出有特定的特征，而这些特征可以从显微照片中发掘出来。研究期间，Recursion的图像分析软件不会对显微照片上将近1000种细胞结构特征展开分析，借此找到与疾病相关的细胞特征。

然后，该软件能根据这些细胞的特征，协助研究人员在包括有2000种未知化合物的数据库中找到可以缺失这些细胞特征的疗法。1．化学药物引导制药行业RecursionPharmaceuticals回应，他们的药物找到还包括定位可反败为胜简单表型化合物和需要在向量疾病特异性化验中维持活性的化合物。他们利用公司的特色技术开发了“智能药库”，以构建功能多样性最大化以及积极开展高效平行检验为主要目的。

其检验过程如下：－Recursion从公司的父库中扫瞄出有多种可分解高纬度表型信号的细胞种类，同时通过研究辨别细胞的运动机制和毒性变化。－根据表型／功能多样性的最大化特征创建一个“智能药库”，其中还包括一小部分母库，以提升药物检验效率为主要目的。－在数百种疾病模型中检验出有“智能药库”的细胞，并对其展开研究和深度试验。

－与合作伙伴一起制定方案，联合优化不具备低维度和毒性信号的细胞系列。2．以药物找到为最终目标RecursionPharmaceuticals在全基因组范围内展开客观的诱导基因检验，为其合作伙伴在数百种疾病模型中获取专业的生物看法。Recursion公司的分子生物学家和计算机团队将功能基因组学和简单的AI技术融合在研究项目中，以符合合作伙伴的市场需求为目的，积极开展涉及的目标辨识和检验。“目前的AI领域有不少抹黑，许多人允诺的东西并会成真为，”牵头创始人兼任CEOGibson博士特别强调。

“但行业里有一些确实的机遇，能对行业展开强化，帮助它进化。利用计算机引擎，这个行业将不会获得很快发展和提高。”眼下的这一系列变革激动人心，Gibson博士期望在他60岁时临床新药的成功率能减少4倍。这样的顺利将更进一步前进新的商业模式，在医药产业中构成相反循环。

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