Atomwise是一家總部位于美國加州舊金山的初創公司，通過對算法和海量數據的深入研究，篩選出具有吸引力的化學藥物候選物。Atomwise致力于開發用于藥物發現的人工智能系統。其首創的AtomNet技術平臺可以像人類藥物化學家一樣進行邏輯思考。它使用強大的深度學習算法和超級計算機工具，每天分析數百萬種潛在的療法。

最近，Atomwise推出了其人工智能分子篩選(AIMS)獎勵計劃，100多名尋求新藥研發的大學科學家將從中受益匪淺。AIMS獎勵計劃的第一個目標是幫助科學家克服目前政府資助資金的“缺口”。大多數政府研究基金支持疾病分子機制的基礎研究和實驗藥物的臨床試驗，但不支持尋找潛在藥物的篩選和測試項目。WISE的第二個目標是進一步實地測試其AI增強的藥物篩選系統AtomNet技術平臺，該平臺涉及廣泛的疾病研究項目。

Atomwise聯合創始人兼首席運營官Alexander Levy博士(圖片來源：atom wise官網)

Atom的聯合創始人兼首席運營官亞歷山大利維(Alexander Levy)博士表示：“這一計劃戰略可能會創造一個積極的例子，表明我們可以對藥物研發做出很好的促進?！?012年，利維博士與多倫多大學的研究同事共同創立了人工智能創新公司。他們的想法是應用人工智能技術來探索化學和生物學的復雜神秘機制。3354這些技術在圖像和語音分析方面已經被證明是強大的。

atom wise 2015年Y Combinator加速器計劃的參與者之一，當年籌集了約600萬美元的種子資金。目前，它正在與27個研究機構和公司合作，包括斯坦福大學、IBM和默克公司。

WISE的虛擬藥物篩選系統是公司長期運營的驅動力的一部分，它可以找到更快的方法來識別那些可能在分子水平上阻斷疾病反應過程的化合物。Atomwise的分析能力包括用于藥物評估的小分子化合物的化學描述，以及目標蛋白質的X射線晶體學圖像，這些圖像可以揭示它們的結構和可能的結合位點。Atomwise平臺技術還可以讀取和分析關于小分子和目標之間已知相互作用的數據。

Atomwise邀請大學研究人員在6月12日之前向AIMS項目提供短期申請，說明他們正在進行的疾病狀態、目標分子以及他們的候選藥物的任何特殊要求。Atomwise將對每個申請人的項目可行性進行審核，并在9月份通知選定的項目。利維博士表示，Atomwise可能會篩選多達1000萬個分子，以找到60多種最佳化合物，滿足科學家的個人需求。

參與者將簽署一份合作協議，其中包括一項保密條款，要求雙方不得披露專有信息。一旦被選中，研究人員將接受72種化合物進行測試。參與的科學家可以自由選擇用于評估Atomwise發送的化合物的測試方法。有了實驗結果，Atomwise可能會提供進一步的咨詢和實物支持。該公司最大的貢獻是減少了每個實驗室要測試的化合物數量，這往往超過了大學機構的研究人員能夠有效開展的藥物篩選項目的規模。

參考資料：

[1]初創公司Atomwise與尋找新藥的研究人員達成了一項協議

[2]atom wise的官方網站