在藥物開發中挖掘數據價值，ReviveMed獲150萬美元融資

ReviveMed公司宣布，已獲得150萬美元種子輪融資推進其人工智慧（AI）平台的發展，為藥物開發挖掘代謝物組學（metabolomics）數據的價值。本輪融資由Rivas Capital領投，TechU、Team Builder Ventures和WorldQuant Ventures跟投。

ReviveMed創始人兼CEO Leila Pirhaji博士表示：「代謝物組學數據提供了基因和蛋白質活性在正常及疾病狀態下的表型行為之間的聯繫信息。然而，雖然代謝物組學具有極大的潛力，但是由於難以確定每個患者的大量代謝物，這一學科目前很少被應用到臨床中。我們的平台首次實現了代謝數據的高通量分析，有效降低成本，從而發現新的藥物發現疾病機制。另外，代謝物組學的生物標誌物可用於確定哪些患者可通過靶向疾病機制獲益。」

Pirhaji博士指出，這一平台的最初概念證明研究已發表在Nature Methods雜誌。這些研究闡明了疾病途徑、現有藥物的新效應，以及亨廷頓舞蹈病的新的治療靶點。

在融資方面，Carlos Gonzalez將加入ReviveMed董事會。Gonzalez是Rivas Capital的創始人，這是一家專註於突破性技術業務的私人投資公司。Gonzalez表示：「通過與領先的醫藥公司包括美國前三大製藥公司的初步合作，ReviveMed展示了其平台的巨大潛力。這筆融資將幫助公司繼續擴大平台並開始建立其內部藥物探索渠道。」

ReviveMed最初的內部探索項目是代謝性疾病，專門針對非酒精性脂肪肝疾病（NASH）。

麻省理工學院的Ernest Fraenkel教授同時也是ReviveMed的聯合創始人兼董事會成員。他進一步評論說：「ReviveMed的AI與代謝物組學的結合是獨一無二的，並且有可能開啟一個全新的治療方向。」

關於代謝物組學

代謝物組學的研究對象是細胞活動產生的小分子，如葡萄糖或膽固醇。遺傳因素可以指示疾病發生的可能性，而代謝物水平則反映了疾病實際發生的情況。另外，代謝物組學數據可以顯示遺傳和環境的相互作用，並進一步顯示環境、生活方式和微生物組的影響。儘管代謝組學具有巨大的潛力，但由於難以為每位患者確定大量代謝物，它在藥物研究和開發中的利用率很低。

關於ReviveMed的平台

ReviveMed的創始人來自麻省理工學院，他們開發了一個開創性的AI平台，以應對代謝物組學數據的挑戰。ReviveMed研發了一種獨特的演算法，這種演算法利用全面的代謝物圖形資料庫來了解它們與蛋白質及其與疾病的關聯。該平台能夠快速、高通量、低成本地鑒定代謝物，並將這些數據轉化為治療參考意見。 ReviveMed可以發現導致組織和生物流體代謝物引發疾病的分子機制。利用這個平台，ReviveMed有可能探索藥物，同時準確識別患者將從某一藥物中受益的生物標誌物。

關於ReviveMed

ReviveMed是人工智慧和代謝物組學交叉領域的先驅。ReviveMed位於劍橋生物技術創新中心，獨特地克服了為每位患者確定大量代謝物的困難。其技術由麻省弗蘭肯克爾實驗室開發，並發表在Nature Methods上。它進一步將代謝物組學數據轉化為用於藥物和藥物反應生物標誌物探索的新型治療見解。目前，ReviveMed正與一級製藥公司合作，支持他們的藥物開發項目，並開展內部藥物研發工作。（編譯/金又南）

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