药物开发的未来是否在于对一种酶的“面部识别”技术？这是一家名为X-37的初创公司的期望，该公司致力于利用人工智能和Atomwise所开发的深度神经网络进行药物开发。X-37的首席执行官David Collier博士表示：“我们认为这是一种将彻底改变药物发现的方法和技术。”
为了加快这种技术的发展，X-37日前完成了1450万美元的A轮融资，用于扩大药物开发计划的数量。该公司的目标是确定可投放市场的候选药物，并于2022年启动人体试验。X-37成立于2018年，总部位于加利福尼亚南旧金山，由Atomwise和Velocity Pharmaceutical Development共同创立。目前，该公司拥有8名员工。
Collier博士说，公司正在把酶作为研究目标，酶被认为在许多特定的疾病中很重要，但是医药公司在开发小分子靶向疗法时遇到了麻烦。以PIM3为例，这是一种在癌症中起作用的酶。但是另外还有两种结构相似的酶——PIM1和PIM2。Collier博士说，我们的想法是，在不影响其他两种酶的情况下阻断PIM3，否则的话可能会引起不良的副作用。
为了弄清楚哪些小分子可以阻断这种酶，X-37使用了Atomwise的技术来检查酶的结构，然后筛选包含数百万个小分子的虚拟文库，以查看哪些是与这种酶结合的良好候选物。Collier博士把这项技术比喻为脸部识别。Collier博士说：“这不是识别面部的凹凸和曲线，而是识别要靶向的酶口袋上的结构。”
除了PIM3，X-37还在开发的重点项目包括治疗自身免疫性疾病的ZAP-70，针对癌症治疗的SHP2，以及针对抗凝治疗的XIIa因子。此外，X-37还将确定其他高价值药物靶点，利用Atomwise基于结构药物设计的人工智能平台，针对药物靶点生产新的化合物，进而与大型医药公司合作，并将成果推向市场。
将人工智能的速度和规模与药物发现的传统经验相结合，这是X-37与其他药物发现公司的不同之处。首先，由经验丰富的化学家、数据科学家和生物学家进行靶点的选择和每个靶点上最具吸引力的药物结合位点的鉴定。然后运用Atomwise的关键技术AtomNet——这是一个深度学习平台，对小分子药物进行发现与设计。据估计，当下的高通量筛选机器人能在每天完成10万个化合物的筛选，而Atomwise的算法能将这一数字猛增到每天1000万-2000万个，提高两个数量级，从而加速了药物发现过程。
参考资料：
[1] New Atomwise offshoot X-37 raises $14.5M to shepherd AI-designed drugs retrieved November 18 2019 from https://www.fiercebiotech.com/medtech/new-atomwise-offshoot-x-37-raises-14-5m-to-shepherd-ai-designed-drugs
[2] X-37 Announces $14.5 Million Series A retrieved November 18 2019 from https://www.x37.ai/news/x-37-announces-series-a
