世界新消息丨海外new things | 「BigHat Biosciences」获7500万美元B轮融资，用于设计安全有效的抗体

来源：36氪　2022-07-22 15:41:15

文 | 焦渤雯

(资料图片仅供参考)

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Amgen Ventures、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Frugi Biotechnology，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。”

编辑：海若镜

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