【新興領域:9月焦點2】踩著風火輪上路的基因療法新創Taysha,成立不到1年就提IPO
在新冠病毒疫情的推波助瀾下,今年無論是公開市場與早期投資的私募市場中,健康醫療領域投資活動熱絡,前八月中就有5個月的鉅額交易件數超過10件,是前所未有的現象。
本文主要盤點與分析2020年8月全球健康醫療領域中投資金額超過5,000萬美元的投資交易,並進一步分析值得關注的亮點案例,掌握其業務、獲投情況與值得關注的原因。
【8月健康醫療亮點案例】
▶ Gene Therapies:啟動不到一年就IPO的基因治療新創
▶JD Health#B輪8.3億美元#京東旗下的健康醫療板塊
▶Freenome#C輪2.7億美元#液體活檢技術
▶Waterdrop(水滴)#D輪2.3億美元#線上健康保險互助公司
▶Lepu Bio(樂普生物)#B輪1.9億美元#腫瘤免疫療法、標靶治療
▶Instil Bio#C輪1.7億美元#腫瘤浸潤淋巴細胞(TIL)療法對抗實體腫瘤
▶Kronos Bio#PE輪1.55億美元#研發小分子微陣列的癌症標靶篩選平台
▶Sinovent(信諾維)#B輪1.7億美元#標靶藥物研發
▶Atomwise#B輪1.23億美元#利用AI開發新藥物
▶Dyne Therapeutics#B輪1.15億美元#研發治療重度肌肉疾病藥物
▶Connect Biopharmaceuticals#C輪1.15億美元#免疫抑制劑開發
▶Lyra Health#D輪1.1億美元#線上心理治療平台
▶Dizal Pharma#1.0億美元/輪次未揭露#腫瘤與免疫療法藥物
▶Synthego#D輪1.0億美元#AI基因剪輯/重組
▶Amwell#公司輪1.0億美元#遠距醫療平台
對健康醫療領域有興趣的讀者,邀請你與我們一窺八月份值得關注的亮點新創!
請連結👇
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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atomwise 在 AppWorks Facebook 的最佳解答
➡Calling All Aspiring AI & Blockchain Founders: AppWorks #18 is now taking applications! http://bit.ly/2DsDsoL
#Healthcare is emerging as a prominent area for #AI research and applications.
And nearly every area across the industry will be impacted by the technology’s rise. Image recognition, for example, is revolutionizing diagnostics. Recently, Google DeepMin’s neural networks matched
the accuracy of medical experts in diagnosing 50 sight- threatening eye diseases.
Even pharma companies are experimenting with deep learning to design new drugs. For example, Merck partnered with startup Atomwise and GlaxoSmithKline is partnering with Insilico Medicine.
However, AI faces both technical and feasibility challenges that are unique to the healthcare industry.
For example, there’s no standard format or central repository of patient data in the United States.
But big tech companies like Apple have an edge here, especially in onboarding a large network of partners, including healthcare providers and EHR vendors.
Take a look at CB Insight's report about "Top Healthcare AI Trends To Watch"
https://www.cbinsights.com/res…/report/ai-trends-healthcare/
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AI 與大數據輔助藥物開發,新藥開發進入 3.0 時代
作者 TechNews | 發布日期 2017 年 09 月 29 日 14:50
根據 TrendForce 最新研究指出,透過導入大數據與 AI 人工智慧的機器學習技術,全面強化電腦輔助的藥物篩選與設計,縮短新藥開發時程與提高成功機率,新藥開發邁入 3.0 時代。
從大數據與 AI 人工智慧導入新藥開發的發展來看,TrendForce 生技產業研究副理劉適寧指出,現階段著力的重點在於新藥探索(discovery)階段,其發展奠基於扎實的基礎研究知識、生醫領域大數據的可取得性、AI 演算法與軟體開發能力等基礎之上。
劉適寧表示,現有新藥開發方法所產出的潛在新藥,臨床試驗失敗的原因據統計約有 17% 是來自安全性或有效性不佳,原因就在於以細胞、組織與動物模式的前臨床試驗,以及早期人體臨床試驗做為支持藥物作用標的選擇與人體實質療效的預測性不佳。
傳統電腦輔助藥物篩選與設計,著重於結構及潛在藥物活性分子與受體之間的原子層級的交互作用;有別於新藥開發 2.0 時代的高通量篩選以及傳統電腦輔助藥物篩選與設計,新藥開發進入 3.0 時代,在大數據的輔助下,將分子層級例如基因體(genome)、轉錄體(transcriptome)、蛋白質體(proteome),以及巨觀層級電子醫療數據、臨床文獻等龐大的資訊匯入,並導入機器學習技術,進行藥物潛在作用標的與疾病關係的驗證,以及各類藥物如化學小分子藥、蛋白質藥、雙標靶藥物等開發。
歐美大量成立 AI 輔助新藥開發新創公司
多間歐美廠商已嗅到這趨勢,標榜以 AI 輔助新藥開發的新創公司如雨後春筍般創立,例如 Exscientia、Atomwise、Insilico Medicine 等,吸引全球如 Pfizer、Sanofi、Merck & Co、GSK、Allergan 等諸多大藥廠與這些新創公司合作,此外,AI 在生醫應用領域知名的 IBM Watson 亦未缺席,各家藥廠商皆希望以 AI 強化在產品開發的核心競爭力。
劉適寧指出大數據與 AI 在生醫領域的應用在台灣尚在起步階段,特別在新藥開發領域,一方面產業對新藥探索(discovery)階段著墨少,一方面需要結合扎實的基礎研究知識、大數據、AI 演算法開發,門檻雖不低,卻是提升台灣新藥產業實力的利器。
資料來源:http://technews.tw/2017/09/29/ai-help-medicine-development/
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