治疗白癜风哪里好 https://wapjbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/注：本文不构成任何投资意见和建议，以官方/公司公告为准；本文仅作医疗健康相关药物介绍，非治疗方案推荐（若涉及），不代表平台立场。任何文章转载需得到授权。
“Apictureisworthathousandwords,well,thenamovieisworththousandsofpictures.”如果说一张照片胜过千言万语，那么一部电影胜过千张照片。这是RelayTherapeutics的董事会主席AlexisBorisy对自家公司评论。
Relay是一家以分子动力学模拟见长的AI药物发现公司，旨在将蛋白质结构和运动的深刻理解应用于药物发现。该公司将基因组数据、计算科学以及实验科学深度融合，致力于改变药物发现的过程。
随着年人类基因组计划的完成，人们对遗传变异、蛋白质功能障碍和疾病病理学之间联系的理解不断进步；且得益于计算能力和实验技术的更新迭代，科学界对疾病的分子理解呈指数增长，开创了当前的精准医学时代。精准医学旨在对经过遗传学验证的靶点（即可能与疾病生物学机制有关的遗传变异）进行特异性和有效的药物治疗，即靶向治疗。
然而迄今为止，一些靶蛋白一直难以使用传统的方法进行药物开发，例如基于结构的药物设计（SBDD）。随着结构生物学的发展，从20世纪后期开始，SBDD成为了一种重要的药物研发策略。不过，SBDD虽然非常适合解决一些药物发现问题，例如正构位点激酶抑制剂，但它对蛋白质片段静态图像的依赖限制了准确理解蛋白质在自然状态下的动态行为的能力。蛋白质具有特定的氨基酸序列以及独特的分子结构，且不断运动。静态的、刚性的晶体结构不能准确地代表蛋白质在其生物学背景下的动态性质，这在一定程度上阻碍了药物的设计。
于是在基因组数据激增、实验技术快速发展、计算能力和速度飞速进步的新世纪，RelayTherapeutics应运而生。这家诞生于年的AI药物发现公司正在将行业内对于蛋白质靶点的理解从过去的静态视图转变为基于蛋白质运动的动态视图，形成一种新的范式，并将这些基于蛋白质运动的新见解应用于药物发现和设计，该公司称之为基于运动的药物设计（MotionBasedDrugDesignTM，MBDD）。
DynamoTM药物发现平台
RelayTherapeutics的DynamoTM药物发现平台集成了一系列广泛且定制的前沿实验和计算方法，与公司的专家团队经验相结合，将蛋白质运动作为药物发现和设计的核心，并不断整合新的实验和计算技术以赋予平台更多可能性。
该平台的实验技术提供对结构生物学和化学生物学的深刻理解，包括冷冻电镜（CryoEM）、室温X射线晶体衍射、核磁共振（NMR）和氢氘交换质谱（HDX-MS）、数据约束下的分子动力学、定制DNA编码文库、DMPK模型数据等；计算技术提供基于物理的分子动力学模拟和人工智能/机器学习能力，包括长时间尺度分子动力学（MD）模拟、自由能计算、ADME/PK模型、主动学习、AlphaFold2等。
年4月，RelayTherapeutics斥资万美元收购AI药物发现公司ZebiAI，该公司是将大规模实验性DNA编码文库应用于机器学习药物发现（ML-DEL）的先驱，此次收购将增强DynamoTM平台的潜力。除此之外，ZebiAI的股东有资格获得万美元的里程碑付款。
Anton2超级计算机天才计算机科学家：
其中，最为关键的当属Anton2超级计算机的部署，用于对蛋白质进行分子动力学模拟，该部署源自RelayTherapeutics从年8月开始与D.E.ShawResearch建立的合作，该公司是一家在DavidE.Shaw博士科学领导下运营的计算生物化学研究公司。据了解，Anton超级计算机执行分子动力学（MD）模拟的速度比当时最快的通用超级计算机快倍，其非凡的性能及其对科学和制药研究的重要贡献使其两度获得高性能计算领域的最高荣誉GordonBell奖。
而DavidE.Shaw博士则是计算机领域顶尖的“天才”级人物。他是斯坦福大学计算机博士，不到30岁就进入哥伦比亚大学任教，并开展大规模并行计算研究。之后他投身华尔街，加入摩根士丹利，利用计算机技术进行量化交易。年，DavidE.Shaw博士创办了以自己名字命名的对冲基金DEShawCo，采用专有算法进行证券交易，赚得盆满钵满。DEShawCo.曾被《财富》杂志誉为“华尔街最引人入胜、最神秘的力量”，而DavidE.Shaw博士本人也因在高频量化交易方面的先驱作用在年被《财富》杂志称为“KingQuant”（量化投资之王）。
后来，也许是内心的“极客”（狂热于技术）本质使他从金融行业重新回归科学界。年，DavidE.Shaw博士开始转向计算生物化学的全职科学研究，特别是蛋白质的分子动力学模拟，并创办了前文提及的计算生物化学研究公司D.E.ShawResearch。年，第一代Anton超级计算机问世。据了解，D.E.ShawResearch也是RelayTherapeutics的投资者之一，而DavidE.Shaw博士则是Relay的联合创始人之一，同时他也是AI药物发现龙头Schrdinger最早的投资人。Relay的每个项目都有D.E.ShawResearch科学家的参与，尤其是在开发基于动力学的假设和识别先导化合物的药物发现阶段。
▲DavidE.Shaw博士
DynamoTM药物发现平台在三个关键阶段加速新药研发进程：
■靶点调制假设（ModulationHypothesis）：首先通过蛋白质工程合成全长靶蛋白；再利用一系列蛋白质可视化方法，如冷冻电镜、室温X射线晶体衍射等，获得靶蛋白动态构象的丰富实验数据；然后将实验数据导入计算平台，以生成全长蛋白质在长的、生物学相关的时间尺度上的分子动力学模拟，从而确定潜在的结合口袋和靶点。
■苗头化合物识别（HitIdentification）：计算和实验能力的整合使得该平台能够设计以生理相关活动为基础、配体为中心的计算筛选。并将这些筛选数据输入机器学习组件，以快速识别药物发现过程中的苗头化合物。
■先导化合物优化（LeadOptimization）：将先进的机器学习模型和分子动力学模拟与药物化学、结构生物学、酶学和生物物理学能力紧密结合，以预测和设计能实现最理想特性的化合物，包括效力、选择性、生物利用度和类药性质。
开发策略：
作为一家AI药物发现公司，Relay拥有清晰的开发策略，针对已经过验证但过去难以成药的靶点开展药物发现工作：目标靶点是已知的疾病驱动因素、可利用公司的DynamoTM平台进行开发、具有明确的患者筛选策略、预期可快速进入临床概念验证。
产品管线与计划
虽然Relay认为公司的DynamoTM平台有潜力适用于广泛的疾病相关蛋白质靶点，但公司目前专注于精准医学靶点，特别是针对肿瘤和遗传病的小分子疗法。
目前Relay拥有三款处于临床开发阶段的产品：RLY-和RLY-是公司Innovator产品组合（针对先前未解决的药物发现问题进行挑战）的一部分，以及RLY-是Challenger产品组合（针对已获批但存在不足之处的疗法发起挑战）的一部分。
FGFR2抑制剂RLY-：
RLY-是一种选择性成纤维细胞生长因子受体2（FGFR2）口服小分子抑制剂。FGFR2是一种在某些癌症中经常发生突变的受体酪氨酸激酶，是FGFR家族的四个成员之一，这组蛋白具有高度相似的蛋白质序列和特性。当前一些非选择性泛FGFR抑制剂已在携带FGFR2基因融合的肝内胆管癌（CCA）患者中证明了临床概念验证，但由于这些疗法同时对FGFR1和FGFR4具有抑制性，会不可避免地引起高磷酸血症和腹泻等副作用。
药融云数据
