Generate:Biomedicines 表示其 Generate 平台应用机器学习生成各种蛋白质复合物，包括针对特定表位的抗体和能激动细胞表面受体的功能性抗体。诺华已同意使用该平台为多个未指定的疾病领域发现和开发蛋白质疗法，双方于今日宣布了这项高达 10 亿美元的合作。
Generate:Biomedicines 的首席执行官 Michael Nally 称，诺华将应用其生成式人工智能平台，通过合作，该平台开发者基于从头蛋白质生成的疗法有望获得超过 10 亿美元。
双方旨在通过将 Generate 的同名平台（该平台将机器学习与高通量实验验证相结合）与诺华在靶标生物学、生物制剂开发和临床开发方面的专业知识和能力相结合，以比传统疗法更快的速度和更低的成本创建基于蛋白质的药物。
Michael Nally 告诉 GEN Edge，这次合作源于其公司（位于马萨诸塞州萨默维尔的波士顿郊区）与诺华（其研究部门诺华生物医学研究所位于约 1.5 英里以南的剑桥）之间正在进行的对话。
“我们就在他们很多实验室的附近，所以我们认识很多相同的人，”Nally 说，“他们从蛋白质角度遇到的一些挑战，我们的技术可能有独特的解决方案。我们觉得这是我们各自能力的融合，试图为患者解决一些非常重要的问题。”
他说，这些能力包括诺华在疾病领域生物学、临床和制造方面的深厚专业知识，以及 Generate 在蛋白质分子设计方面的技能。Generate 的开发方法，被称为“生成生物学”，旨在促进测试和学习哪种蛋白质对哪种疾病靶点效果最佳。
“我们的技术，我认为，已经有了实质性的进步，我们看到了一个更强大、更可重复的基础设施，不仅可以同时优化多个参数，还可以找到针对真正困难靶点的基于蛋白质的治疗方法，”Nally 说，“这就是令我们兴奋的地方——解决诺华团队已经发现的、传统技术难以给出好答案的一些问题。”
Nally 解释说，挑战不在于寻找靶点，而在于使靶点具有足够的成药性以进行进一步开发。
“他们有一个潜在的假设，但他们可能没有最佳的分子来验证这个假设。想想 Generate 自大约六年前成立以来大部分时间所做的，就是在分子设计领域，跨越不同的蛋白质模式，提出不仅适合该任务的分子，而且具有可制造性和可开发性的相关特征，这样当我们推进这些事情时，我们会发现最终可能成为对患者重要的药物的东西。”
Generate 的“生成生物学”平台将蛋白质科学专业知识与结构生物学相结合，使用机器学习算法分析数以亿计的已知蛋白质和肽，寻找氨基酸序列、结构和功能之间的统计模式、数据科学和计算基础设施。所有这些都补充了 Generate 自己的专有实验数据。
Generate 用自然界中发现的整个蛋白质结构和序列纲要训练其 Generate 平台，用专有实验数据补充该数据，以了解线性氨基酸序列编码蛋白质结构和功能的一般规则。
Generate 称，利用这些知识，它可以创造全新的蛋白质和模式，扩大其治疗疾病的能力——据该公司称，这一过程大大提高了药物发现的成功率，并减少了药物发现所需的时间。该公司预计其方法可以比传统的基于蛋白质的优化过程节省两年时间。
Generate 平台还可以生成旨在结合所需靶标上特定表位的抗体，允许按需在计算机上生成有效的抗体。它还可以生成功能性和激动性抗体，以及针对整合膜蛋白、多蛋白复合物和其他长期难以击中的靶标的抗体。
虽然 Generate 和诺华表示他们的目标是通过基于人工智能的优化和从头生成来开发潜在的一流和最佳分子，但两家公司并未透露他们计划合作的靶标数量，也未透露他们计划发现和开发的治疗的治疗领域。Generate 的管线专注于三个疾病领域：免疫学、传染病和肿瘤学——而诺华的治疗领域还包括免疫学和肿瘤学，以及神经科学、心血管、肾脏和代谢紊乱。
“这次合作的美妙之处在于我们能够利用他们在互补领域的专业知识，”Nally 解释说，“诺华有选择具有靶标级排他性的靶标的能力。没有治疗级排他性。所以当他们审视他们的研究足迹时，就是要找到传统技术难以找到合适答案的相关靶标。”
“我们正在研究的技术与蛋白质模式和蛋白质疾病领域无关。所以，无论是神经科学靶标还是心血管靶标都没关系，因为该技术在这些不同领域都适用，”Nally 补充道，“我们只需要相关的专业知识来提出正确的假设。”
这就是诺华有望提供帮助的地方。除了在药物发现和开发方面的专业知识外，这家制药巨头在人工智能方面也有多年的经验，可以追溯到 2019 年，当时它选择微软作为其战略人工智能和数据科学合作伙伴，建立一个“人工智能创新实验室”，旨在“改变药物的发现、开发和商业化方式”。
“它专注于我们所谓的生成化学和人工智能驱动的药物发现，”诺华首席执行官 Vasant (Vas) Narasimhan 医学博士在去年的一次媒体活动中谈到微软的合作时说，“我们现在的目标是随着该领域技术的不断改进，加大投资。”
“许多这些自然语言处理能力可以让我们加速和简化研发的许多部分，”Narasimhan 预测。
在 4 月 29 日发表在公司网站上的一篇文章中，诺华的全球人工智能和计算科学负责人 Bülent Kızıltaş 博士宣称：“我们的最终目标是将整个药物发现过程从人工智能支持转变为人工智能增强，最终转变为人工智能驱动，其中大部分工作将在计算机上进行。
“这将进一步使我们的药物化学家和生物学家能够专注于需要真正人类智慧的元素，”Kızıltaş 补充道，“这是一个非常令人兴奋的前景。”
诺华已同意向 Generate 预付 6500 万美元现金——包括 1500 万美元用于购买 Generate 的股权——以及超过 10 亿美元与实现里程碑相关的款项。诺华还同意向 Generate 支付高达两位数的分层特许权使用费。
诺华此次合作的价值与最近另一项专注于蛋白质疗法的诺华合作相当。
4 月，诺华与 Arvinas 签署了一项全球开发和商业化许可协议，用于 Arvinas 的第二代 PROTAC®雄激素受体（AR）降解剂 ARV-766，旨在治疗前列腺癌。诺华还同意收购 Arvinas 的临床前 AR-V7 项目。作为回报，诺华向 Arvinas 预付了 1.5 亿美元，并同意支付高达 10.1 亿美元的开发、监管和商业里程碑款项，以及分层特许权使用费。
Generate:Biomedicines 于 2018 年由 Flagship Pioneering 的领导团队共同创立，该风险投资/加速器公司最著名的分拆公司是 Moderna（其首席执行官 Stéphane Bancel 是 Generate 的董事会成员）。
这些 Flagship 的领导包括其创始人兼首席执行官 Noubar Afeyan 博士，他担任 Generate 的董事会主席；Molly Gibson 博士，Flagship 的创始合伙人，是 Generate 的首席创新官；Avak Kahvejian 博士，一位普通合伙人，最近在 GEN 的“Close to the Edge”采访系列中讨论了他的职业生涯；以及 Geoffrey von Maltzahn，另一位普通合伙人。Generate 的第五位联合创始人 Gevorg Grigoryan 博士是该公司的首席技术官，也是达特茅斯学院计算机科学、生物科学和化学的研究副教授。
Generate 于 2020 年完成 A 轮融资 5000 万美元（全部由 Flagship 资助）后从隐身状态中脱颖而出。一年后，Flagship 领导了该公司 3.7 亿美元的 B 轮融资，还有几家机构共同投资者参与。
Flagship 与包括安进（Amgen）和英伟达（NVIDIA）的风险投资部门 NVentures 在内的众多其他投资者一起参与了 Generate:Biomedicines 去年完成的 2.73 亿美元 C 轮融资，自 2020 年以来，其股权融资总额达到 6.93 亿美元，这还不包括通过合作获得的预付资金。
该预付资金的总额并未公开，因为只有与安进的首次合作的 5000 万美元预付金额已被披露。安进和 Generate 于 2022 年同意通过合作在多个治疗领域和多种模式下为五个靶点发现和创建蛋白质疗法，该合作价值高达 19 亿美元以上。
今年 1 月，安进扩大了合作，选择了第六个项目，作为回报同意向 Generate 支付未披露的预付费用，并在未来支付高达 3.7 亿美元的里程碑款项和高达两位数的特许权使用费。
Generate 与两家顶级癌症研究和患者护理机构的战略合作的合作价值尚未提供。
2023 年 4 月，Generate 与德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心同意使用 Generate 平台共同发现和共同开发多达五个晚期癌症（包括小细胞和非小细胞肺癌）的蛋白质疗法。七个月后，Generate 与罗斯威尔帕克综合癌症中心启动了一项合作，为多达三个肿瘤靶点（包括卵巢癌和其他实体瘤）发现和开发嵌合抗原受体（CAR）T 细胞疗法和防护技术。
今年早些时候，Generate 登上了 CNBC 的“Disruptor 50”名单，该名单列出了“颠覆经典颠覆定义”的私营公司，其排名第 25 位。
