Relation Therapeutics用AI顛覆傳統藥物研發

Relation Therapeutics要做的，就是精準識別疾病亞型，讓療法匹配真正適合的患者。

文｜錢麗娜

ID | BMR2004

人工智能在全球很多領域都產生了驚人影響，可是在藥物研發領域卻無重大進展。Relation Therapeutics意在通過全新的技術和方法，縮短尋找生物學靶點的時間。Relation Therapeutics的方向是研發能 “理解生物學” 的技術，其理念是：只有真正理解生物學原理，才能在藥物研發領域有出色表現。所以團隊既做計算層面的工作，比如人工智能，也做濕實驗室層面的研究，比如單細胞技術、基因編輯技術，并試圖將這兩個領域結合起來，既要獲取數據，也要有解讀數據、理解生物學的技術能力。

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既然找不到滿意的，不如自己來做

本杰明（Benjamin Swerner）是 Relation Therapeutics公司首席運營官及聯合創始人，這是一家2021年成立于英國的科創企業。本杰明的專業背景是神經科學，主要研究大腦如何運作、如何通過數學模型理解世界，有點像人工智能，但沒有 “人工” ，單純聚焦 “智能” 本身的研究。

在漫長的學術研究周期中，他萌生了通過創辦公司讓學術研究產生影響力的想法。他先后在兩家風險投資基金工作了5年，重點關注人工智能與藥物研發的交叉領域。但事實是，人工智能雖然在全球很多領域都產生了驚人影響，可在藥物研發領域的進展卻沒那么理想，這個領域成本極高、耗時極長。“既然找不到滿意的項目，不如自己來做。”于是在2021年，他和另外兩個伙伴創辦了Relation Therapeutics，不到5年，公司已經從3人發展到120人，融資總額近1億美元，與英偉達、葛蘭素史克均建立了重要合作關系。

眾所周知，制藥公司研究一個靶點，可能需要花10年、20年甚至更長時間，比如用于治療肥胖的GLP-1（胰高血糖素樣肽- 1），禮來和諾和諾德從2000年就開始研究，直到2023年，相關藥物才真正送到患者手中。而生物科技領域目前最燒錢的環節就是晚期臨床實驗。最常見的原因是對疾病的生物學機制理解錯誤，簡單說就是找錯了“靶點”。要么是靶點沒有治療效果，要么是存在安全性問題，雖然能起效，但可能對患者造成致命風險，這兩種情況都不可行。

在生物學靶點研究上，傳統方式往往是線性推進的，通常只在細胞、小鼠甚至猴子身上做實驗，但Relation Therapeutics認為，藥物的最終目標是治療人類患者。團隊在征求患者同意后獲取人體組織樣本，將骨組織、髖關節和膝關節組織樣本帶回實驗室進行測序，從而擁有了龐大的人體系統獨家數據。團隊還研發了多項具有自主知識產權的模型，用于解讀、生成更多關鍵數據，從而對疾病的驅動因素有了完全不同的視角。

“通過分析人體組織，計算機能直接識別出真正導致疾病的原因，這正是實現突破的關鍵。我們先用這些技術更透徹地理解疾病，之后研發藥物的成功率自然就會高很多。我們看重的是成功率，而不是追求更快或成本更低，這就是我們顛覆傳統流程的核心邏輯。”本杰明說。

當進入臨床實驗階段時，Relation Therapeutics也沒有采用傳統方式，把所有被醫生診斷為骨質疏松癥的患者都納入實驗，相反，會再次分析患者的細胞生物標志物和基因組，判斷這款療法是否適合這組患者。“很多疾病其實是一個病名下面藏著多種亞型。人類很擅長把疾病歸為一個大類，卻很難區分它的亞型。而Relation Therapeutics要做的，就是精準識別這些疾病亞型，讓療法匹配真正適合的患者。公司取名 ‘Relation Therapeutics’（關系療法），原因就在于我們正在用計算機去挖掘不同數據之間的‘關系’，這是其他人沒做到的事。”本杰明說。

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“單細胞研究”的價值

在英國，很多疾病的定義能追溯到19世紀維多利亞時代。當時的醫生都是根據患者的癥狀來定義疾病，比如“咳嗽”“胳膊疼”“腿疼”。但生物學不同，生物學里沒有“哮喘”這個概念，只有“肺部某類細胞無法正常工作”這個事實。

Relation Therapeutics從“細胞”入手，因為這才是定義疾病的正確方式，不是基于醫生的經驗，而是基于生物學本質。細胞是生命的基本單位，人體的運作機制本質上是在細胞層面實現的。細胞可以是單個存在，也可以形成細胞群，還能與其他細胞群相互作用，這就好比蓋房子，細胞就是搭建房子的“磚塊”。

Relation Therapeutics不關心前輩在醫學院學到的傳統知識，而是想讓計算機去發現那些人類從未察覺的、根本性的生物學規律。這是個漫長的過程。受DeepMind研發的AlphaGo的啟發，本杰明認為，人類學習圍棋時，會師從師父，代代相傳，但人工智能對這套傳統思路不感興趣，它只會從圍棋的基本規則和底層邏輯開始學習，它走出的棋步，是人類從未想到過的。生物學研究也是同理。“我們關注的那些疾病，問題其實都出在細胞上：可能是‘磚塊’壞了，也可能是‘磚塊’無法正常工作，所以我們從單細胞入手。一個關鍵因素是，能解讀細胞的技術，最近才逐漸成熟。如果10年前創辦Relation Therapeutics，根本不可能做到，因為能深入細胞內部、觀察基因組情況及基因表達的技術，其實是近六七年才出現的。”

一個細胞就是一個龐大的世界。本杰明打比方說：這就好比在看一套叢書——每本書是一卷，每一卷里有不同章節，每個章節下有句子，句子又由詞語構成。但生物學和語言的不同之處在于，用英語交流時，說出一句話后，會影響后面幾句話，比如說“我膝蓋疼，昨天出去的時候天很冷，踢足球時把膝蓋弄傷了”，這里“膝蓋”和“足球”的關聯，幾句話內就能理清，但在生物學中，這種關聯可能要跨越幾十萬甚至幾百萬個“句子”（注：此處“句子”指代生物分子間的關聯單元）才能體現。所以Relation Therapeutics的核心技術之一，就是弄清楚“距離很遠”的基因之間如何產生關聯，不只是“下一句話”里的關聯，可能是“下一本書”甚至“另一套叢書”里的基因，它們可能相互影響、相互作用，這正是需要破解的難題。

知道細胞哪里出了問題后，還需要能調控細胞，讓它恢復健康狀態。

目前Relation Therapeutics已經擁有了全球最大的骨組織單細胞圖譜，今年還將建成全球最大的皮膚組織單細胞圖譜。基于這些圖譜，團隊正在研發一系列從未有人探索過更從未有人成功開發的新型治療方案，最終目標是為當下難以治愈的疾病找到療法。“當然，這仍需要時間—— 可能要5—7年，但我們正走在這條路上，朝著這個方向推進。”本杰明說。

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科技生物公司還是生物科技公司

Relation Therapeutics的競爭壁壘就在于技術和數據這兩大核心。除了擁有全球最大的骨組織數據集和皮膚組織數據集，同時還持有大量與數據相關的知識產權。對骨組織或皮膚組織進行測序的操作難度非常大，這本身就是一道門檻。

在技術層面，Relation Therapeutics團隊里有很多來自DeepMind等頂尖機構的優秀機器學習科學家，他們搭建的人工智能系統能精準解讀這些復雜的生物數據。而真正的護城河，其實是數據與技術之間的聯動，這種結合是獨一無二的。

目前行業里用人工智能做藥物研發的公司不算多，少有公司同時還具備深厚的藥物研發經驗。公司聯合創始人阿瑟·戴維（Arthur David）在其30年職業生涯中成功將11款藥物推向市場，涵蓋抗感染藥物等多個領域，無論是大型制藥公司還是小型生物科技企業的運作模式，他都非常熟悉。這種經驗在藥物研發中至關重要。畢竟研發過程需要靠譜的執行能力。“我們與合作伙伴溝通時經常說‘我們擅長人工智能，擅長數據處理，更擅長藥物研發’ ，這種組合優勢是非常罕見的。”

Relation Therapeutics更愿意把自己稱為“科技生物公司”，本杰明認為，公司本質上是一家藥物研發公司，最終產品是藥物和療法，但核心競爭力，是人工智能和數據技術，這是脫穎而出的關鍵。

目前公司的120名員工中，一半是人工智能科學家和研究員，他們主要負責編程；另一半是濕實驗室科學家，在實驗室里操作移液管、處理實驗樣本和專利相關工作。

Relation Therapeutics有個非常特別的地方，濕實驗室團隊和計算團隊的辦公區域就在隔壁，中間只隔了一面玻璃墻，他們可以直接揮手打招呼，這在行業里很罕見。大多數生物科技公司和制藥公司，計算團隊在一個城市，濕實驗室團隊卻在另一座城市，但Relation Therapeutics就在隔壁協同工作。這種布局稱為“實驗室閉環”模式：先在實驗室生成數據，計算團隊解讀數據后，再將結論反饋給濕實驗室，指導下一步實驗。這個閉環系統對得出準確的研究結論必不可少，沒有這個閉環，就很難在研發中占據優勢。

這種“實驗室閉環”模式可以迅速遷移至其他治療領域。只要有合適的數據，就能立即轉向新的研究課題，并快速生成結果。進入新領域的成本高低主要取決于目標領域的數據是否已存在，如果數據需要自己生成，可能要花費數千萬美元。但是從過往項目中積累的經驗和知識是可以復用的，比如“如何生成數據的技術經驗”完全可以復制，但數據本身具有組織特異性，比如骨組織的數據經驗可以復用，但如果要從骨組織研究轉向皮膚組織，就需要全新的數據。本杰明說：”我們傾向于自主生成大量數據，也希望能在幾周內啟動新的臨床實驗。不過關鍵在于，公司需要聚焦幾個核心領域來創造價值。“理論上，只要是涉及復雜遺傳學機制的慢性疾病，該方法都能發揮優勢，但腫瘤領域團隊涉及較少，因為腫瘤更多與體細胞突變相關，而Relation Therapeutics聚焦非腫瘤領域，比如免疫學疾病、代謝類疾病等隨時間進展的慢性疾病。

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可否成為全產業鏈生物制藥企業？

在自身發展的定位中，Relation Therapeutics定位于“平臺型公司”以及“資產導向型公司”，即會自主研發藥物并推向市場，團隊的雄心是希望成為全產業鏈生物制藥企業。要實現這一點，既需要平臺技術，也需要自主研發藥物資產。

Relation Therapeutics將發展分為三個階段：第一階段是搭建技術平臺，目前已完成；第二階段是自主研發藥物，目前正在與葛蘭素史克這樣的企業合作；第三階段是推進自主藥物進入臨床實驗，將于未來幾年啟動。

Relation Therapeutics開發的研發模型與ChatGPT等模型的區別在于，后者以互聯網數據作為訓練數據，但在生物學領域，沒有這樣的互聯網級基礎數據集，必須自己生成數據。這就是 Relation Therapeutics的特點：既要生成數據，又要搭建模型來解讀這些數據。

從成本角度，這種研發新藥的模式目前對成本并不是最在意，關鍵是“做對”，為患者找到安全的治療方案。“就算我們的研發成本和行業平均水平一樣，都是10億美元，但如果能讓成功率翻倍，對社會的價值遠比省下1億美元要大得多。”本杰明說。

研發新藥的速度會因此而更快，因為方向會更精準，但具體到單個項目，耗時可能和其他研發項目差不多。Relation Therapeutics的商業模式還有一個特別之處，主要負責發現疾病的生物學機制，但不自己做化學合成工作，而是與擅長此項工作的機構合作。另外，也會根據自己發現的生物學機制，引進授權藥物。一旦發現某公司的某個藥物恰好適合治療研究的某種疾病，那就會希望和這家公司合作。

基于上述研究，目前Relation Therapeutics的藥物都處于研發階段，一部分是與葛蘭素史克合作研發，一部分是自主研發。當前已推進的研發項目覆蓋骨質疏松癥、骨關節炎、皮膚纖維化、肺纖維化，接著還會有皮膚疾病相關項目，2026年還會啟動一個代謝類疾病項目。

“我們很幸運，有像 ‘創始人論壇’（Founders Forum）這樣的投資合作伙伴，正在為我們引薦一些非常優質的關鍵聯系人。另外，我們也希望和研究型大學建立合作，看看能有什么新的發現，通過學術研究和商業合作這兩個渠道推進。”本杰明如是說。