一文看懂AI医疗七大最新进展 维智基因用AI驱动新药发现

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1、维智基因A轮融资3200万美元，用AI驱动新药发现

7月16日，美国加州旧金山利用机器学习算法开发新疗法的药物研发公司维智基因 (Verge Genomics) 宣布完成3200万美元的A轮融资。该轮融资由德丰杰风险投资公司领投，药明康德风险投资基金，ALS Investment Fund，Agent Capital和OS Fund等创新生物科技投资基金也参与了这一轮融资。

维智基因公司于2015年成立，致力于运用机器学习、神经科学和实验生物学等专业领域技术，从而加速药物研发进程。该公司在肌萎缩侧索硬化症（ALS）和帕金森病中率先研发出了领先的治疗项目，并与两家医药公司建立了合作关系。5月，Verge启动了一项计划，对帕金森病患者大脑中表达的基因进行单细胞测序，建立该领域最大的数据库之一。Verge与加州大学圣地亚哥分校和比利时法兰德斯生命科学研究所VIB合作推出了这项计划。

2、科大讯飞投资！乳腺癌智能检测初创公司完成千万元Pre-A 轮融资

国内一家正在开发乳腺癌智能检测设备的初创公司——Cyrcadia Asia宣布获得总值380万美元（约合2500万元人民币）的Pre-A 轮融资，以推进其医疗保健计划，支持其在2018年底完成Cyrcadia的产品开发并投放到香港和其他东盟市场。此次融资由知名人工智能科技上市公司——科大讯飞（iFlytek）投资。

Cyrcadia的可穿戴设备是一款革命性的传感器贴片，佩戴在女性文胸下，每月佩戴两小时，可通过手机应用程序监测乳房健康。据悉，该项专利技术运用了多年的人工智能研究和250项病患测试，结果证明，与实际病理学相比，昼夜代谢节律紊乱和组织浸润性乳腺癌发病之间具有高度相关性，尤其在亚洲具有特别优势。目前，亚洲女性筛查参与率低，癌症发病率正在增加，且大多亚洲女性人群乳房组织致密，使用传统成像技术判断的准确性较差。

Cyrcadia Asia于2017年在香港成立，致力于开发智能穿戴式文胸插入件，以提供准确的早期乳腺癌检测。该公司与美国Cyrcadia Inc签署了战略许可和合作协议，以实现Cyrcadia的乳腺癌检测产品的生产制造和商业化，以及在亚洲市场进行投放。据悉，该产品将于2018年夏天在Nypro的上海工厂启动。

3、Wision A.I.获数千万元A轮融资, 开发结直肠癌AI早筛产品

专注于内窥镜影像辅助诊断的AI企业Wision A.I.获得数千万元A轮投资，资方为北极光创投。本轮融资将主要用于人才引进和开展更多临床试验。Wision A.I.成立于2016年底，专注于通过AI为消化内镜医师提供实时辅助诊断，减少肠道息肉漏诊率。据悉，其在测产品主要用于结直肠早癌筛查。

通过数学医学和功能分析的方法，Wision AI将医学知识集成到灵活和可扩展的模型中，利用最新的CNN和GPU计算，在诊断成像中实现高灵敏度和特异性的检测。Wision AI致力于在各种临床环境中实现AI的临床价值，如胃肠病学，眼科学，神经病学，放射学等。团队主要成员来自布朗、哥伦比亚、斯坦福、复旦、中科大等名校，团队成员曾供职于谷歌、高盛、亚马逊等公司，目前共有11人，其中技术团队是由曾在高盛做量化交易的模型师领衔，非常重视算法开发，而并非单纯依赖深度学习和大数据。

4、Cyrus Biotechnology推出免疫表位预测软件

总部位于西雅图Cyrus Biotechnology公司有一款用于蛋白质建模和加速药物发现的知名软件Rosetta。近日，该公司宣布在其CyrusThart®平台上发布新的免疫筛查和预测工具。

新发布的表位预测软件基于IEDB数据库中挑选的一组已知MHC-II表位。这些数据用于训练现代机器学习算法以检测感兴趣的蛋白质中可能的新表位。然后用实验数据对算法进行细化以确认其科学有效性。已发表的研究成果证明了将这种表位预测方法与Rosetta中强大的蛋白质设计算法相结合的有效性。两个公开的案例显示了在小鼠和人体体外试验中能产免疫原性大大降低的积极证据。

Cyrus将在未来几个月内推出一种新型的全自动化免疫表位清除软件，作为CyrusThart®的扩展功能。这将是第一个被证明可以降低候选或已经上市的生物制剂的免疫原性的商业软件。

5、斯坦福大学AI系统可预测药物组合副作用

近日，来自斯坦福大学的科学家们开发了一个人工智能系统，用于预测药物组合可能会出现的副作用，而非简单地对这些副作用进行追踪。这个名为Decagon的系统可以帮助医生做出更加准确的药物选择，同时也可以帮助研究人员来寻找更好的药物组合，从而治疗那些较为复杂的疾病。

研究人员旨在通过研究药物如何影响我们体内的潜在细胞机制，来解决药物副作用复杂的问题。他们建立了一个庞大的系统，模拟了人体内超过19000种蛋白质的相互作用，以及不同药物对这些蛋白质的影响。随后，研究人员利用超过400万种已知的药物及其副作用之间的关联，建立了一个预测药物副作用的人工智能系统Decagon，根据药物如何靶向不同的蛋白质，来识别副作用产生的不同模式，并预测两种药物一起服用时的未知副作用。

Decagon的表现十分优秀，它准确预测了新型药物组合产生的副作用，比基线水平高出69%。并且，Decagon给出的预测结果和实际中的结果也是一致的。例如，Decagon预测胆固醇药物atorvastatin和血压药amlophdine一起服用可能导致肌肉炎症，而这一结果在2017年的一份病例报告中得到证实。另外，Decagon预测的十种药物组合副作用中，已经有五种在医学文献中得到了证实。

6、RETINA-AI推出首款眼科人工智能软件

RETINA-AI开发并发布了第一个人工智能适用于眼科保健的移动应用软件。这个应用程序名为Fluid Intelligence，在OCT视网膜扫描上检测黄斑水肿和视网膜下液，精确度超过百分之九十。

仅需一个按钮，RETINA-AI的Fluid Intelligence就能为眼科保健专业人士提供专业的视网膜护理指导。例如，如果验光师的患者患有黄斑变性，并且不确定是否是“湿性”，验光师可以拍摄视网膜扫描的照片并通过软件评估，识别该患者是否马上需要眼部注射治疗。为了提供这种临床评估，RETINA-AI的Fluid Intelligence采用云计算的机器学习AI算法。

7、Riverain Technologies通过合成数据训练临床AI产品

ClearRead CT™是唯一获得FDA批准的（2016年9月）放射学应用程序，通过使用合成数据培训深度学习解决方案。这款并发读取装置能够帮助临床医生检测实体，部分实体和磨玻璃结节——所有肺癌的早期指标。一项关键的临床研究表明，使用ClearRead CT的读取速度提高了26％，检测到29％的之前错过的结节。在放射学中使用人工智能的一个挑战缺乏大规模和高精度的成像数据集去优化机器学习解决方案。Riverain通过开发合成数据建模工具解决了这一挑战，该工具使用必要的支持数据开发大量培训集。