普瑞基准，创新药企的军师

以普瑞的面向新药的肿瘤多组学数据挖掘系统AIBERT ®为例，能给服务对象创造诸多可能，比如与新药研发公司康宁杰瑞合作过程，发现的创新标志物CDK12与Her2的共扩增，增强了后者在研药物KN026在HER2阳性乳腺癌赛道中的竞争力，倒逼着后来竞争者要么改道发现新的标志物，要么直接硬对攻（显然政策法规不鼓励、难度也大）。也就是谁先和普瑞合作并取得成果，谁就领先一步，或者说先具备差异化竞争条件。

多组学数据挖掘的兴起，使得新药研发从分子导向走向疾病导向，从单维走向全面，需要的是系统性对生命的探索，更好地解析疾病整体调控网络，在分子机制层面提升对靶点、适应症、生物标志物的评估和发现能力。

早前，通过分析大量数据来探索新药研发主要受限于有效的数据量和分析工具滞后，但随着AI算法革命的到来，多组学数据挖掘才真正启动，普瑞也是其中一分子。

过去十年间，随着癌症基因图谱（TCGA）为代表的临床样本多组学，以DepMap为代表的功能组学，以人类细胞图谱（HCA）为代表的单细胞组学的陆续问世，为人类正确理解疾病的本质和开发有效治疗策略提供了丰富的数据基础。只待一个革命性工具，将这些大数据运用起来，数据时代的称号也是包含了这些内容。

随着ML算法快速发展，深度学习计算推陈出新，特别是人工智能算法带来的迭代学习，比如今年美国掀起的一阵ChatGPT的热潮，就是一个标志性例子，表明这类分析算法工具达到一个全新水平，研发人员能建立相应的疾病知识图谱，从而厘清疾病发生机制。

于是多组学数据挖掘也进入了一个新阶段，越来越多药企开始重视基于生物信息学和计算生物学的新药开发策略。新老企业都在拼搏，比如罗氏制药突破性地聘请计算生物学领域的大牛——Broad研究所的Aviv Regev博士，担任基因泰克的研发负责人，后者是类细胞图谱的主要负责人之一，合作的计划整体策略便是基于“组学数据挖掘”的新药研发范式。

通过组学数据挖掘提升产业研发能力，也是普瑞基准最根本的理念，也是其创立的出发点.赶上了新药研发的趋势，与药企合作的研发经验中，从多组学数据挖掘导向新药研发决策，虽然也存在诸多技术挑战，但现在所释放出来的强大潜力，足以让这一项伟业孕育出更多的普瑞。

在导向新药研发决策的过程，所面临的挑战困难，普瑞据此推出的肿瘤多组学数据挖掘系统AIBERT ®，这也是需要花钱升级的源头所在，需要持续不断升级。

AIBERT ®系统由实验+计算两大平台组成，其中，计算平台整合了PB级别的多组学数据资源，包括数量可观且高质量的国内肿瘤患者数据，着重数据的完整性、规范性和丰富性；实验平台则拥有高通量的全基因组筛选、Crispr-cas9基因编辑、基于表型的药物筛选、基于转录组的药物筛选等技术能力，能够为计算平台提供高质量的组学数据，对计算分析结果进行验证。系统分析结果指向性较高，解决在肿瘤新药研发决策的倾向问题。

另外，基于此系统，普瑞还能在研管线的不同阶段输出决策支持，特别是在一些差异化开发策略，平台随着时间的积累，这个策略更新更具参考性。譬如在研发早期需要的靶点发现和评估、适应证选择；中期的生物标志物（疗效标志物、抗性标志物）研究、基于标志物的临床方案设计；后期的适应证拓展、耐药机制研究、联用方案探索、不良反应预测（基于标志物）等等。可以是全过程一条龙的高质量支持，助力药企直至研发成功。如同帷帐内的军师，运筹帷幄，指挥将军决胜于各大战场。

普瑞的高端、地位或许从与他的合作客户，罗氏、恒瑞、阿斯利康等国内外龙头名企可以看出，以及多家新锐研发型biotech公司，随着业务开展和此次的成功融资，将有越多的创新药企与之合作。

普瑞专注于差异化研发策略，结合时代的科技成果AI算法，共同驱动下，从海量的多组学数据挖出宝矿，给予药企和生物科技精准加工“宝矿”和“开发工艺”，社会分工高度细化下，创新药企也迎来得利助手，同时也要感谢时代的红利，商业的发展。

除此之外，普瑞也在临床端与合作的药企、医生一道为患者提供先进、精准的检测服务，助力精准用药的临床实践。

两个发展方向都是基于一个强大的多组学数据挖掘平台，以此展开各项工作，未来潜力业务很广，而这个数据大本营，笔者希望永久巩固。

参考资料：

1.普瑞基准官网、资讯

2.多组学数据挖掘，驱动新药差异化开发策略，普瑞基准如何成为药企的“新型研发伙伴”？，36氪丨，2022

3.【融资速递】普瑞基准完成数千万元B+轮融资，北大青年CEO俱乐部，2022