生物技术公司BigHatBiosciences获7500万美元B轮融资
7月 20 日,BigHat Biosciences宣布已获得7500 万美元B轮融资,由 Section 32领投,新投资者AmgenVentures、Bristol Myers Squibb、Quadrille Capital、Gaingels、GRIDS Capital等跟投。到目前为止,该公司融资已达到1亿美元。
这笔资金将用于扩展公司研发的实验室平台Milliner的功能,以及将治疗计划推向人体临床试验,同时积极招聘药物发现和开发人才,加快与合作伙伴的战略合作关系。
BigHat Biosciences由剑桥大学的 Mark DePristo 和首席科学官 Peyton Greenside 于 2019年创立,是一家的生物技术公司,使用机器学习和合成生物学为患者开发更安全、更有效的抗体疗法。BigHat由跨越机器学习、分子生物学、药物开发和医学的专家团队领导,同时得到了一批世界领导人的支持,其中包括诺贝尔奖获得者和将赫赛汀推向市场的内科科学家。
该公司表示,使用传统技术开发这些先进分子可能很困难、成本高且速度慢,但其支持 AI 的抗体设计平台 Milliner提供了先进的技术,实现快速可靠地创建这些突破性疗法。
在A轮融资后,BigHat 的 Milliner平台的规模扩大了十倍,提高了每周设计、合成和表征超过 400种抗体的能力。2022年3月,BigHat收购了FrugiBiotechnology,将定制的无细胞蛋白质合成(CFPS)技术整合到其平台中。此外,还纳入了哺乳动物细胞系能力和功能测定。
BigHat 将使用 Milliner设计更安全、更有效的抗体疗法,以治疗一些棘手疾病。该公司表示,它的每个治疗计划从公司的发现平台中生成,或由合作伙伴提供的抗体和设计蓝图开始。然后,通过连续的“设计-构建-测试”周期,将初始分子转化为Milliner 平台上的抗体疗法。
BigHat 的机器学习模型设计了数百个变体。在实验室中,这些变体在每个周期中使用最新的合成生物学技术完成构建和测试。
这些测试包括生物物理特性和对每个变体的疾病活动的影响,使用基于细胞的或其他复制体内疾病过程的功能测定。这些新数据用于更新 AI/ML模型,以便在多个周期内,这些模型学会创建与设计蓝图相匹配的抗体。
除了 500 万美元的种子轮和 1900 万美元的 A 轮融资外,BigHat 还获得了美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的小型企业创新研究(SBIR) 资助。
BigHat联合创始人兼首席执行官Mark DePristo表示:“BigHat平台的规模和灵活性,使我们能够与治疗发现过程中的任何公司合作,并开展内部治疗项目,以解决各种疾病的未满足需求。““结合内部计划和合作伙伴关系,我们能够将尽可能多的资产推向市场。同时获取大量数据以不断改进我们的AI/ML 模型和湿实验室技术。”