AI+GPCR新药开发｜Deep Apple完成5200万美元A轮融资

2023年12月14日，生命科学风险投资领域的领军企业Apple Tree Partners (ATP) 宣布为Deep Apple Therapeutics提供5200万美元的A轮融资，Deep Apple Therapeutics 由ATP创建和孵化，旨在通过对人工智能生成的虚拟文库进行虚拟筛选，快速发现针对高价值靶点的新型小分子疗法。

Deep Apple拥有强大的发现引擎，结合了超大型库的集合低温电子显微镜、深度学习和分子对接筛选，可以在不到12个月的时间内完成从靶点识别到先导物优化的过程--这只是行业标准时间的一小部分--并且可以探索传统发现方法无法触及的生物靶点信号。Deep Apple的发现引擎可广泛应用于各个疾病领域，尤其适合针对整体膜蛋白加速寻找新靶点。公司目前正在推进多个以GPCR调节剂为重点的项目，这是一类经过验证的靶点，可应用于代谢紊乱、炎症、免疫学和内分泌疾病。

Deep Apple药物发现引擎以其学术联合创始人的领先专业知识和技术为基础，他们分别是：斯坦福大学Georgios Skiniotis博士，他是低温电子显微镜和GPCR结构生物学领域的世界领军人物；加州大学旧金山分校（UCSF）Brian Shoichet博士，他是虚拟筛选领域的先驱；加州大学旧金山分校John Irwin博士，他是计算库领域的权威，创建了广泛使用的ZINC免费虚拟库，其中包含100多亿个可合成化合物。

Deep Apple创始首席执行官兼ATP风险合伙人Spiros Liras博士说：“ATP创建Deep Apple是为了在速度、成本和有效性方面彻底改变药物发现。我们汇集了创始人的独特能力，打造了一个真正的深度学习发现引擎，在人工智能驱动的蛋白质结构阐释和药物发现方法中脱颖而出。通过机器学习处理低温电子显微镜数据，我们可以揭示与信号伴侣相互作用背景下的生物相关构象--静态模型和经验筛选方法可能会遗漏的瞬时结合口袋。我们的虚拟大规模对接技术使我们能够迅速为正确的靶点找到正确的药物。”

Deep Apple能在数小时内针对正交和异位结合位点对数十亿种可合成化合物进行计算筛选，然后通过计算生成庞大的特定项目虚拟库，以发现具有理想对接和药物特性的专有化学型。对所选虚拟化合物进行的湿实验室检测会反馈到公司的深度学习模型中，从而不断提高预测性能。

Deep Apple首席科学官兼ATP风险合伙人Paul Da Silva Jardine博士说：“Deep Apple 完全采用虚拟筛选来确定药物靶点，我们以极快的速度针对难治性靶点实现了高质量的药物靶点。自去年开始运营以来，我们已经启动了多个GPCR项目，包括肥胖症和体重控制领域的非肽/非GLP-1项目，以及炎症和炎症性疾病领域前景广阔的项目。凭借我们发现平台的多功能性，GPCR只是冰山一角。”

Deep Apple产品管线

关于 Deep Apple Therapeutics

Deep Apple Therapeutics在广阔、未开发的虚拟化学空间中，以前所未有的速度为高价值靶点发现新型小分子。Deep Apple将集合低温电子显微镜（ensemble cryo-EM）、深度学习和使用公司专有的Orchard.ai™算法生成的数十亿化合物库的对接结合起来，探索受体构象。Deep Apple的深度学习发现引擎建立在创始人在计算建模、蛋白质和靶标结构确定、大规模分子对接以及阐明蛋白质动力学和构象转变方面的专业知识基础之上。这种以结构为基础、机器学习驱动的药物设计方法使公司能够快速开发新型候选药物，以解决炎症、代谢和内分泌疾病中经过验证的靶点问题。欲了解更多信息，请访问 deepappletx.com。

关于Apple Tree Partners

Apple Tree Partners（ATP）是生命科学风险投资领域的佼佼者，25年来一直致力于将新兴科学进展转化为新型创新疗法。ATP创建的公司处于不同的起步阶段，从预IP构想到资产剥离，从种子期到IPO及以后都对其进行投资。ATP战略的核心是提供灵活的资金和世界一流的风险合作伙伴和企业投资顾问团队，以建立可持续的、以研究为导向的企业，为改善人类生活提供疗法。欲了解更多信息，请访问

www.appletreepartners.com

参考资料：

https://www.appletreepartners.com/news/480

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