2019年7月24日,美國癌癥早篩領域知名公司Freenome宣布完成了1.6億美元B輪融資。本輪融資由RA Capital和Polaris Partners領投,易凱資本參與了跟投。


其它參與跟投的機構還包括Perceptive Advisors、T. Rowe Price Associates管理的基金和賬戶、Roche Venture Fund、Kaiser Permanente創投、美國癌癥協會旗下的BrightEdge創投以及公司原有投資人Andreessen Horowitz,、GV (前身為 Google Ventures)、Data Collective Venture Capital、Section 32和Verily Life Sciences (Alphabet集團旗下專注于生命科學和醫療保健的子公司)。


截止至本輪融資完成,Freenome已累計融資2.38億美元。Freenome旨在開發簡單而準確的多組學血液檢測方法,對早期癌癥進行檢測和篩查。


1. 專精AI的Freenome


結直腸癌(CRC)是美國第二致命的癌癥,早期患者的五年生存率為90%,晚期患者這一數值僅為14%,Freenome選擇了CRC作為其第一款癌癥早期篩查產品。這一篩查的最高敏感度高達82%,特異性為85%


一項經濟實惠、易于操作、覆蓋全身的癌癥檢查,是把癌癥扼殺在早期的關鍵所在。


在硅谷,有這么一家叫Freenome的醫療技術公司,結合了最尖端的科技和已被證實的醫學理論,通過AI分析人血液樣本中的DNA碎片,致力于在早期發現癌癥并阻止病情擴散,從而在根本上降低癌癥的死亡率。


Freenome專精的技術屬于人工智能基因組學(AI Genomics),這個名字雖然聽上去拗口,但簡單地說,就是使用人工智能的深度學習技術,分析人基因組中的規律,通過檢測到傳統醫療手段無法發現的隱藏關聯性,從而達到預知疾病、診斷疾病和甚至確定病發部位的目的。


具體操作中,Freenome會抽取患者少量血液作為樣本,用AI分析血液中的 CI DNA(循環免疫 DNA)。這種 DNA 碎片來自于人的免疫細胞并在血液中自由流動,當人的免疫系統對癌細胞發出攻擊時,CI DNA 會產生特殊信號。換而言之,如果能檢測到CI DNA發出的特殊信號,就能確定癌細胞很有可能已經在人體中形成。


Freenome 使用 AI 分析大量的血液樣本,并利用 AI 的深度學習技術,在錯綜復雜的免疫系統信號中建立起特定信號和特定癌癥及其病發位置的關聯性。


因此通過分析病人的血液樣本,Freenome 的 AI 能從免疫系統發出的信號中篩選出與癌癥直接相關的信號,并經過深度學習的經驗,從癌癥相關信號中確定人體是否患癌癥,以及腫瘤出現在什么位置。


目前,Freenome 的技術應用在檢測大腸癌,其主要原因就是通過已有的一項排泄物測試已經證明,在早期確診大腸癌并開始治療,能顯著降低后續醫療費用,因此保險公司愿意為患者接受檢測買單,Freenome的技術也才有市場。


這也是為什么現階段在美國市場,Freenome選擇從大腸癌做起。



Freenome的多組學血液檢測平臺


2. 早篩功臣


該多組學血液檢測平臺可用于多癌篩查并賦能新藥研發。Freenome計劃利用此筆資金進行一項結直腸癌早篩檢測的關鍵驗證性研究,并基于平行評審程序,同時向美國食品和藥物管理局(FDA)和美國醫療保險和醫療補助服務中心(CMS)提交其結直腸癌早篩檢測項目的上市申請。


此外,公司計劃進一步加強實驗室基礎設施和軟件系統建設,以滿足后續發展需要。


Freenome的多組學平臺可以通過常規血液檢測出關鍵生物信號。


在自然界中,癌癥的分子亞型存在廣泛的異質性,準確判斷癌癥十分困難。Freenome的平臺將游離DNA,甲基化和蛋白質的分析與先進的計算生物學和機器學習技術相結合,以識別各類變異特征,并將信息綜合處理,從而提高早期癌癥篩查的準確性。該策略結合了腫瘤和免疫源信號等多維視角協助早期癌癥篩查,而不是僅依賴于簡單的腫瘤標記物,以防錯過腫瘤早期的特征。


“對于轉移性癌癥,最經濟實惠且最有效的方法是早期發現。當腫瘤仍然很小并且僅發生在局部的時候,我們可以通過手術來治愈它。正是出于這個愿景,我們選擇了投資Freenome?!?RA Capital的管理合伙人Peter Kolchinsky說,“Freenome的多組學平臺不同于我們之前見過的技術,我們相信它能夠使用血液檢測實現癌癥早發現早治療的夙愿?!?/p>



參考資料:

1. 藥明康德:速遞 | 篩查早期癌癥,新銳獲1.6億美元B輪融資;

2. 動脈網:Freenome完成1.6億美元B輪融資,加速早篩多組學血液檢測平臺開發進程;

3. 電子發燒友網:Freenome利用AI的深度學習技術提前防范癌癥



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