“All in AI”的赛诺菲，又双叒出手了。
6 月 26 日，Formation Bio 宣布，已完成 3.72 亿美元的 D 轮融资。此次融资由 a16z 领投，赛诺菲、红杉资本、Thrive Capital 等跟投。
而就在一个月前，Formation Bio 与赛诺菲、OpenAI 达成合作，三方共同构建一款 AI 驱动的药物开发软件。
重磅合作 + 大额投资，足见赛诺菲对这家 AI 制药公司的重视。
不仅如此，Formation Bio 还是 Sam Altman 的心头好，他于 2021 年以个人名义领投了公司 1.5 亿美元的 C 轮融资。
同时打动赛诺菲这样的跨国药企和以 Sam Altman 为代表的硅谷投资人，得益于 Formation Bio 站在生物技术与人工智能的交叉点上，瞄准了当下少有人涉足的领域：临床试验。
作为药物开发流程中花费最高、耗时最长且最为关键的环节，临床试验却长期没有得到实质性改善，成为制约行业发展的一大因素。
Formation Bio 的诞生，正是为了改变这一情况，而从各路资本的热情程度来看，市场对此信心十足。
华人创立，不止于AI
2016 年，Formation Bio（原名为 TrialSpark）在纽约成立，创始人为计算生物学家 Benjamine Liu 与软件专家 Linhao Zhang。
图 | Benjamine Liu（左）和 Linhao Zhang（右）
公开信息显示，Benjamine Liu 小时候从台湾移居到美国，本科就读于耶鲁大学，之后分别在剑桥和牛津攻读研究生和博士学位。
与 Liu 走的学术路线不同，父母是上海人的 Linhao Zhang 从德克萨斯大学奥斯汀分校毕业后，曾创立了一家公司，之后在 Salesforce、Oscar Insurance 做过工程师，后来加入了一家基金会。
在牛津大学期间，Liu 对如何提高药物开发效率非常感兴趣，尤其是如何减少临床试验所耗费的成本和时间。
他发现，跨国药企和 Biotech 通常会聘请 CRO 来进行推进药物开发，但受制于商业模式（如按小时计费），这类外包研发往往会导致更长时间、更昂贵的临床试验。
为了解决这一问题，liu 希望利用平台技术实现临床试验的自动化，通过简化相关流程来加速临床开发。
抱着这一初衷，Formation Bio 诞生，致力于借助人工智能等数字化手段为药企构建临床试验技术工具，降低药物开发的相关成本。
例如，公司通过定制化大语言模型，使得包括医学写作、协议开发、生物统计学、报告生成、监管情报在内的程序实现了自动处理，AI 可以在几分钟内生成不良事件报告，而人工需要几小时。
更进一步地，公司没有仅仅停留在技术领域，他们还聘请了许多制药领域的专家，希望从整个药物开发系统上进行重构。
据悉，Formation Bio 的团队曾参与 45 种获批药物和 75 项监管申报，在患者招募、试验技术/软件、场地管理等方面积累了深厚经验。
目前，公司已经支持了十余个治疗领域的 300 多项临床试验，通过了解药物开发的细节，改善技术平台、团队建设和运营流程。
瞄准行业痛点，两条腿走路
在过去的 40 年里，药物开发的成本和时间都在显著提升。
如今，Ⅱ 期临床试验可能花费 2000 万-5000 万美元，Ⅲ 期试验则可能花费 1 亿美元以上。
不仅如此，漫长的临床开发时间也对药物专利期限带来挑战，许多创新药物上市不久后就面临专利到期的情况。
对此，Formation Bio 设置了不同方案来应对这一行业痛点。
一方面，公司从研究机构、生物技术公司和药企那里收购、合作或授权临床阶段的资产并推进研发。
Formation Bio 从 Asana BioSciences 和德国默克购入了三条临床管线，包括用于治疗慢性手湿疹的 SYK/JAK 抑制剂 gusacitinib、治疗特应性皮炎造成的瘙痒的钠通道阻断剂 ASN008 以及治疗膝关节骨关节炎的 FGF18 药物 sprifermin。
另一方面，公司创新了与大型制药公司的合作方式，构建了“资产负债表外”发展路径，使合作药企能够以保值的方式，尝试开发更多药物。
展望未来，公司设置了短期、中期和长期三个目标。
短期内，Formation Bio 将专注于工作流自动化任务，例如为临床试验的特定群体制作定制化问卷，或快速使用人工智能生成相关报告等。
中期来看，公司希望构建“AI 研发科学家”（类似于 AI Agent），能够为药物开发团队提供决策支持，并最终引导高质量的研发策略。
在更长远的将来，公司的愿景是建立 AI 模型，以更好地预测毒性、耐受性等指标，甚至是预测疗效。
最热衷于 AI 的跨国药企
在宣布投资 Formation Bio 的声明中，赛诺菲 CEO 重申了公司“All in AI”的战略。
作为最热衷于 AI 的跨国药企，统计显示，近年来赛诺菲已陆续与超过 10 家 AI 药企建立了合作。
2021 年 11 月，赛诺菲向 Owkin 独家投资 1.8 亿美元，同时宣布了一项价值 9000 万美元、研究四种癌症的新疗法合作。该公司将机器学习和生物学相结合，建立 AI 疾病模型，以开发生物标志物并确定新的药物靶点。
2021 年 11 月，赛诺菲与百度合作开发 mRNA 疫苗，将百度的 mRNA 设计优化平台 LinearDesign 整合到产品设计管线中。
2022 年 1 月，与 Exscientia 共同开发至多 15 款肿瘤或免疫相关的小分子新药，赛诺菲支付 1 亿美元预付款、52 亿美元里程碑金额，成为 2022 年 AI 药物研发合作金额最大的一笔。
2022 年 3 月，天演药业使用其独特的安全抗体 SAFEbody® 技术，为赛诺菲开发四种掩蔽单克隆与双特异性潜在抗体。交易总额潜值超 25 亿美元。
2022 年 8 月，赛诺菲与 Atomwise 达成针对五个靶点的 AI 合作，总价值超 10 亿美元。
2022 年 11 月，英矽智能宣布，与赛诺菲达成一项将持续多年、针对多个靶点的战略研究合作，交易总额预计最高可达 12 亿美元。
2023 年 6 月，赛诺菲宣布法国初创公司 Hillo 的全新突破性合作伙伴关系，以将其数字孪生 AI 解决方案应用于赛诺菲的联网胰岛素笔。
2023 年 6 月，Alphabet 的拆分公司 SandboxAQ 宣布与阿斯利康和赛诺菲签约成为其药物发现和开发工具的用户。
2023 年 10 月，百图生科（BioMap）宣布与赛诺菲开启合作，双方将基于百图生科生命科学大模型，共同开发用于生物治疗药物发现的领先模型。
2023 年 12 月，利用 AI+ 量子物理驱动的生物科技公司 Aqemia 宣布，与赛诺菲开展一项为期多年的研究合作。
2024 年 4 月，真实世界数据（RWD）和肿瘤学分析领域企业 Cota Healthcare 宣布与赛诺菲达成战略合作，将利用 RWD 数据和 AI 提高包括多发性骨髓瘤在内的肿瘤学药物研发效率。
年初，赛诺菲 CEO 在《财富》杂志撰文，指出赛诺菲的目标是成为“第一家大规模由人工智能驱动的制药公司“，他进一步表示：“人工智能预示着药物发现的伟大时代，可以从根本上改变医学”。
文章来源：智药局
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