「天鶩科技」獲數千萬元Pre-A輪融資，成功交付多款AI設計蛋白質 | 36氪首發

36氪獲悉，AI蛋白質設計服務提供商「天鶩科技」近日完成數千萬元Pre-A輪融資，由金沙江聯合資本領投，本草資本、曉池資本和四川交研資本跟投。本輪融資主要用於加速蛋白質工程通用大模型的行業應用，助力產業升級。

天鶩科技成立於2021年9月，核心團隊主要來自於上海交通大學，創始人兼首席科學家洪亮教授在人工智能蛋白質領域深耕多年。2022年初拿到首輪融資後，天鶩科技的AI蛋白質大模型完成從0到1的驗證；發展至今，天鶩科技已向下遊客戶交付多款蛋白質設計項目。當前天鶩科技團隊規模近40人，由生物、計算及市場商務等專業人才構成。

據公司介紹：天鶩科技研發的AI蛋白質設計大模型——AccelProtein™，採用Transformer架構和掩碼語言模型。通過在7.8億條覆蓋各種環境下生物體蛋白質序列的複雜數據上進行訓練，該模型掌握了蛋白質序列與其功能之間複雜的語義聯繫，實現了從“序列到功能”的端到端預測，而非遵循蛋白質預測從“序列到結構，再到功能”的常規路徑。因此，使用“AI大模型自動設計+少量實驗驗證”，可對蛋白質序列進行設計和改造，所設計的多款蛋白質在穩定性、活性、親和力等指標上表現出色。

建立AI大模型，數據集的建立、挖掘和利用十分關鍵。對此，天鶩科技CTO劉灝認爲，核心在於如何理解產業需求，理解待解決的生物學問題需要怎樣的數據和AI能力。隨着科學界的發展，蛋白質領域的公開數據集愈發豐富，同時天鶩科技創始團隊通過多年科研和產業合作，也積累了豐富的私域數據，具備數據基礎。

“蛋白質能夠應用的領域非常廣泛，除了抗體藥，在體外診斷、日用品、農業等多個行業也都會用到各類酶。既往蛋白質改造的壁壘很高，需要資深專家的知識與經驗，並進行大量的實驗試錯。訓練後的AI通用大模型與ChatGPT相似，能夠解決多行業的專業問題；再加上少量實驗，有望取代傳統的蛋白質改造模式，提高蛋白質設計的效率，降低成本。”劉灝對36氪表示。

正因爲產業界關注核心是蛋白質的功能，而非處於中間位置的蛋白質結構，且當前高精度的蛋白質結構數據較爲稀缺，因此天鶩科技團隊選擇開發能夠實現從“序列到功能”精準預測的蛋白質設計AI大模型。“當前，對蛋白質功能的驗證，生物溼實驗仍是驗證金標準。通過AccelProtein™大模型自動設計加實驗驗證，天鶩已經推出了數十個成功的蛋白質設計服務案例，得到了客戶的認可。”據瞭解，正是因爲上述交付，天鶩科技2023年已經實現盈虧平衡。

舉例而言，天鶩科技曾爲客戶交付一款耐鹼蛋白質，經過AI設計和實驗驗證，在6個月間，將蛋白質的耐鹼性提高了4倍，進而提高了蛋白原料的使用壽命，將以往每年數千萬的蛋白原料成本節省約50%。

在研發和交付的過程中，計算與生物兩個環節的乾溼實驗配合，頗爲關鍵。爲了讓不同專業背景和風格的人才高效協同，天鶩科技做了多種嘗試，首先儘可能招募有交叉學科背景的人才加入，同時對不同學科人員進行定期的培訓和考覈，以加速團隊對AI蛋白質設計這一跨學科領域的理解。

據瞭解，天鶩科技可服務的領域，包括創新藥、體外診斷、藥物中間體、營養保健、食品飲料、美容護膚、洗滌紡織、生物能源、生物農業以及環境工程等；其中創新藥、體外診斷、中間體等將是接下來客戶拓展的重點方向。