编者按：本文来自GGV纪源资本（ID：GGVCapital），口述：刘维百图生科CEO，编辑：张颖，创业邦经授权发布。

（图为百图生科CEO刘维在GGV纪源资本举办的大会上）

我的个人经历里，除了早期的创业，后来一直是做投资人，做了18年的早期技术投资，投了数百个项目，有的基金DPI达到了10倍以上。现在是早期技术投资的风口时代，是什么让我放弃了早期技术投资的生涯，全力以赴去做一个创业者？

后来想想，其实是这个愿景打动了我和另一位创始人，也是我们的董事长，李彦宏。这个愿景是：打造一个生物计算引擎驱动的突破性创新药物研发平台。

我们想利用生物计算等最前沿的技术，做真正的突破性创新药物 -- 那种全球首创的，基于自己发现的全新靶点、自己设计的全新药物构型，基于创新的成药机理，真正GlobalFirst-in-class的新药。我们希望这些新药能实现更高的精准度和有效性，从而解决大量未被满足的临床需求，让患者受益；也因为创新性，享受到药物权益转让市场的红利，得到全球资本的认同。

01

我不是生命科学行业的专业人士，敢迈出这一步来做一家药企，是因为过去十年里，作为技术投资人的一点积累。

在我担任百度风投CEO期间，我们把将近1/2的精力放在AI+生命科学领域，在全球范围内早期投资了数十个相关项目，包括作为早期投资人参与了Atomwise、Insilico、深势科技、星药科技、Engine Bio等一批AI药物设计赛道上的知名企业，向他们学习了很多经验教训；

也包括对更多在单细胞、单分子尺度的先进生物数据技术公司的投资：这让我们发现了大量没有被利用起来的先进技术——虽然这些公司普遍得到了资本和大药厂创新部门的支持，但这些前沿生物数据技术并没有得到充分的利用。

这一点很像多年前的激光雷达。虽然得到了大型车厂的关注，但并没有很快在主流车型上发挥作用：

激光雷达作为新的传感器带来了高维度的数据，但是对应也带来了高复杂的数据处理难度、带来了高噪音、带来了高成本和不符合车规标准等问题，而经典燃油车的架构，从数据总线，到传动控制系统的局限，都无法简单装上激光雷达就发挥优势。

直到专门的电动汽车厂商出现，他们整车的电传电控架构、高性能数据总线、传感器融合，和围绕自动驾驶的全面投入，才使得激光雷达的优势得到充分的发挥。

（图片来源：百图生科实验室真实拍摄）

“必须要有底盘级、架构级的变化，才能把前沿技术真正利用起来，打造突破创新产品”。这是我们从一次次前沿技术驱动的行业变革中学到的，是我们有决心创立百图生科的原因 — 我们要做一个“生物计算原生”的药企，能从底层技术架构上就面向海量生物数据的产生与处理、面向积极的新兴生物传感器和生物模拟技术整合的药企，能从更底层的企业文化、组织架构、研发管理等架构上，面向一个数据驱动的、从数据中学习经验从而支撑大规模并行研发和快速迭代的药企。

这样一家药企，必然有巨大的、长期的投入。

第一，要搭建端到端的药物发现链条，而不仅仅是做一个环节去提供服务。尤其是我们希望做一家Global First-in-class的药企，就意味着要自己通过大规模的队列研究和生物信息分析、高通量实验，建立自己的靶点发现能力，再到靶点验证、药物设计。

这样一个长链条的闭环，比只做已知靶点的me better药物的研发链条长的多、需要的技术能力和全球药物研发经验多的多。很高兴的是，过去10个月，从全球市场我们引入了大量新药人才加入公司，特别是一些一直希望从事更创新的药物研发、认可我们的前沿方向的技术人才。

第二，这个药企，要搭建一套前所未有的大规模生物计算引擎，实现高通量干湿闭环的打通，作为其底层基础架构。仅就计算方面而言，我们搭建的大规模知识图谱系统、超高速机器视觉系统、大规模预训练模型、各类蛋白质计算等需求，所消耗的存储和计算资源是非常可观的，EB乃至未来ZB级的数据体量、百亿起步的知识图谱关系数，对性能也有前所未有的新需求。

依靠我们多年来在AI和IT领域的积累，我们希望能将世界最先进的计算技术和工程能力引入进来，为我们自身和下一步行业的生物计算需求提供助力。

第三，作为生物计算驱动的药企，我们要在链条的多个环节上去研发先进的生物技术，才能实现高维度生物数据产生、高通量生物验证这样一些并非当前主流需求、没有足够技术供应的关键能力。这个过程中，我们所开发的基因编辑技术、类器官技术、微流控等生物芯片技术、新型传感器技术，和与之紧密耦合的各种提高状态控制能力、提升操作和数据质量的计算技术，需要大量的投入，才能将我们“感知”疾病组织生命体的READ过程、计算后“编辑”类器官等生命体的WRITE过程变成现实，才能与计算进行真正的闭环。

（图片来源：百图生科实验室真实拍摄）

这些领域的人才引入、联合开发合作，充分利用了我们多年来全球前沿投资孵化各类技术的基础，但也仍然有很多的挑战在逐渐克服，也希望成为很高的门槛、希望能帮助这些更前沿更早期的初创团队/研究机构找到好的落地场景、共同发展。

这些投入是巨大的，我们的决心也反映在我们的使命宣誓之上 -- Leveraging data to improve lives. Radically. 希望通过这样长期和坚决的投入，我们能有机会成为新一代的基因泰克。数十年前，基因泰克也正因为抓住了新一代技术变革的机会，坚决投入，塑造了一家伟大的研发型企业。现在又出现了这样的技术变革机会，再叠加中国丰富的人才和相关资源，我们相信能有一家甚至一批中国based的突破性创新药企崛起。

02

经过深入的研究，我们选择了复杂免疫疾病作为我们的第一个主战场，希望利用生物计算引擎，洞察复杂免疫系统的机理，研发能有效调控免疫系统的药物。

大家知道，肿瘤免疫药物近年来发展较快，已经为很多患者带来了临床收益。但仍然有大量的患者无药可用或从开始就不响应，或者较快的出现了复发、耐药，或者因免疫治疗的副作用而影响了生命。

究其原因，人体的免疫系统非常复杂、精密、动态、因人而异。依靠一个突出的单一靶点治疗复杂的肿瘤和自身免疫疾病，很多时候靶点并不决定性或者单一的存在而是有其他代偿机理、此消彼长的机制、抑制过度的副作用等问题，影响了单一靶向的“有效性”，很多时候这一靶点又存在于正常组织等不该被靶向的地方，影响了单一靶向的“特异性”。

（图片来源：百图生科实验室真实拍摄）

总之，在免疫系统中找到一个突出的强标签，作为开关，是治愈疾病的单一充分必要条件，这个假设未免太over—simplified了。

我们要做的，就是基于近年来大量科学研究所揭示、所证实的，人体的疾病发生来源于免疫系统未能有效工作，而对免疫系统的干预、补偿和控制需要一系列复杂的多“开关”调控，例如，通过同时靶向多个不同的靶点提高有效性，通过同时满足多个控制条件以实现药物定向释放或精准靶向来提高特异性。像一个复杂的机器人，能支持更复杂的规则和功能设计，从而实现更精准有效的靶向。

我们需要从大量的数据中去挖掘这样的靶点组合和控制参数网络。单细胞等技术的快速发展使我们对人体有了海量高维度的观测数据，基因编辑等技术也帮助体外模型带来了更强的数据生产能力。

但疾病的复杂性和动态性，又是在时间、空间、不同人的维度上高度异质的。不同的人，在不同的时间，不同的局部病灶，不同的肿瘤微环境，微环境里不同的细胞之间，不同的时间，不同的药物干预基础上，都有着不同情形。

而新的数据，不仅总量在这样的状态空间面前仍然远远不足，数据本身的误差和噪音也引入了新的复杂性。单纯寄望于在实际数据中直接观测到足够多、足够强的特征来建立对复杂疾病网络的认知，存在很大的挑战。

同样，我们需要在庞大的药物设计的可能性空间中去寻找合适的设计。在我们设计复杂的大分子药物，特别是那些非天然构型的、复杂构型实现复杂功能的药物时，状态空间之大、每个设计需要考虑和平衡的不同参数之多，也让穷举法、实验筛选法无法直接的解决问题，尽管高通量实验技术等大大的加速了遍历的进程，但在庞大的空间面前，仍然是沧海一粟。

这就是生物计算希望能赋能的突破口，也是大规模AI技术在对话、金融、自动驾驶等诸多行业落地的实践—利用海量的数据，学习与具体场景虽然弱关联但存在逻辑的知识，从而建立对一个具体场景问题的预测能力，并在高通量迭代验证中不断的提升认知。

在庞杂的免疫细胞作用关系中、在庞大的蛋白质相互作用关系中，大量并不是具体这个病人、这个病种、这个微环境、这个时间截面的数据，甚至是跨物种的数据，都能贡献一定的知识，助力我们去建立对具体问题的预测准确度。

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百图生科成立了一年左右的时间，仍然在核心技术平台的建设过程中，我们希望所建立的高通量干湿一体化的生物计算引擎，自有高维度数据采集能力、高通量验证能力、高效率抗体设计能力。利用这些能力，能从公众数据、自产数据中去基于高性能计算的底座提取规律，从而挖掘靶点、设计抗体序列。再在不断的验证迭代中提高准确性。

目前，我们的一些技术模块已经完成了第一阶段的研发，建立了初步的能力，因此我们已经正式基于这个还不成熟的引擎，建立了我们第一批药物研发资产，包括10个以上的药物设计管线，和10个以上不同形式的靶点挖掘项目。在这些项目背后，还整合了我们大量的生态合作伙伴的帮助，例如我们的免疫图谱卓越计划，与一批优秀的医院、临床PI建立合作，联合开展针对免疫问题的临床队列研究。

用一串数字做一个总结吧。1年时间，我们组建了100人的团队，建设着10000平米的高通量实验室，构建着超过1亿关系的知识图谱，应该说保持了一个较快的发展速度。但这种速度，在另一个数字面前，显得微不足道 -- 在我们关注的肿瘤、自免等领域，存在未被满足的医疗需求的全球患者总人数超过10亿。

（图片来源：百图生科实验室真实拍摄）

借用著名药企杨森公司的名言，“患者在等待”。我们成立百图生科时，也是受到了这样成功研发了无数药物的前辈药企的激励— 我们投资了这么多的创新技术，但很多技术没有充分利用，很多患者仍然在等待，我们应该行动起来。

感谢GGV纪源资本作为我们第一轮对外融资的领投方，所给予我们的坚定信任、支持、帮助和增值服务，与我们一起更加革命性和彻底性地推动数字化药物研发的过程，希望早日我们能真的为这些患者提供可能的解决方案。

仍有10亿患者在等待！这家公司下定决心做突破性创新药物