5月14日，AI+生成式蛋白质设计企业Nabla Bio宣布完成2600万美元A轮融资，由Radical Ventures领投，所有现有投资者均参与。
同日还宣布将与阿斯利康、百时美施贵宝和武田三家跨国药企进行药物开发相关战略合作，前期付款和里程碑付款价值超过5.5亿美元。
2021年，这家年轻的企业从哈佛大学基因编辑泰斗George Church的实验室中分离，由全球顶级风投 Khosla Ventures 和 Zetta Venture Partners 资助成立。
目标将领先的生成式模型应用于基于蛋白质的疗法设计，主要针对过去的不可成药靶点，合理设计并开发具有选择性和功能性的药物。
曾击败AlphaFold2和RoseTTAFold
该公司建立在联合创始人Surge Biswas及其团队在2019年到2022年间在Nature发表的一系列基于蛋白质语言模型的工作之上。
2019年，Biswas团队发表了他们的第一篇重要论文，研究了一种基于计算机深度学习的可以预测生物分子结构和特性的蛋白质工程方法UniRep。
UniRep 预测蛋白质的结构和功能特性
三年后，该团队开发了端到端的循环几何网络计算模型RGN2，在孤儿蛋白和设计蛋白的准确性上击败了AlphaFold2和RoseTTAFold。
RGN2的组织与应用
在几乎以实验室原班团队成立了Nabla Bio后，企业开发了一个集成的AI+湿实验室平台。
该平台可实现原子级精确的药物设计和药物功能的高通量测量，并瞄准了制药界的技术难题 —— 多次跨膜蛋白（multipass membrane proteins）。
该技术涉及到离子通道、转运蛋白和G蛋白偶联受体（GPCR）等一系列热门靶标。
向多次跨膜蛋白 发起挑战
跨膜蛋白是目前最主要的药物靶点，占现阶段已知药物靶点的60%以上，在抗体药靶点中，膜蛋白更几乎占90%以上。
然而由于跨膜蛋白具有疏水亲脂的跨膜域，必须借助细胞膜的磷脂双分子层这一特殊环境来维持正确结构、保持生物活性。
所以蛋白质跨膜次数越多其具有的疏水亲脂跨膜区越多，在宿主细胞中表达水平越低，制备难度越大。
多次跨膜蛋白就像一座冰山，只有一角暴露在细胞膜上方，这使得抗体很难站稳脚跟。
Nabla Bio试图通过巧妙的实验方法解决这些挑战：在计算机上设计抗体，以正确的构象与正确蛋白质的正确部分结合。
其生成式蛋白设计平台，已通过精确设计构象和靶标选择性抗体结合剂，解锁了数百个以前无法触及的靶标。
“我们的技术，有望将相关药物靶点数量增加一倍。”Nabla联合创始人Frances Anastassacos说“这背后的巨大潜力，也是几家领先的制药公司与我们合作的原因。”
同时Nabla还开发出微米级的容器化技术，能在3-4周内对数千到数百万种候选药物的几种不同的人类相关特性进行多重评估，并使用这些数据为下一轮建模和设计决策提供信息。
除此之外，Nabla平台的广泛适用性，远远不止多次跨膜蛋白的药物设计。
还能用于设计新型细胞因子、复杂的多结构域抗体和受体陷阱，这些受体陷阱具有比市场上领先的药物更高的体外活性和可开发性。
AI+蛋白质企业 也想做“卖水人”生意
Nabla Bio本轮筹集了2600万美元A轮融资，与竞品公司相比，这个数字显得有些相形见绌。
毕竟，就在上个月，初创AI制药企业Xaira Therapeutics 单轮融资就超过了10亿美元；（详见：单轮超10亿美元！AI制药最强初创诞生？背后大佬如云）
而与Nabla Bio技术路径相似的AI+蛋白质企业Generate：Biomedicines 自 2020 年成立以来筹集金额已接近 7.5 亿美元。
但Nabla的高管们并没有受竞争影响，甚至向媒体透露已经拒绝了相当数额的额外资金。
“很多时候，你不需要数十亿美元来构建变革性技术”首席执行官Surge Biswas表示。
同时，与其他竞争者不同，Nabla目前并不准备开发自己的管线药物，一定时间内Nabla将是一家以合作伙伴关系为中心的公司，商业模式更接近于CRO。
从目前Nabla的合作情况看，这显然是可行的。
本次与三家MNC的合作，虽然没有透露财务细节，但总价值超过5.5亿美元的前期付款和里程碑付款足以让这家初创企业渡过艰难的起步期。
据悉，Nabla未来将持续与具有成熟药物开发经验的药企合作，针对一些最具挑战性、高影响力的靶点提供高质量的候选药物。
这些合作能为技术平台提供宝贵的数据，并抵消了很大一部分研发费用，使Nabla快速和可持续地发展。