解决抗衰老问题！AI知识图谱Metanovas Biotech宣布完成近千万美元天使轮融资

    利用AI，将AI知识图谱结合多组学分析技术解决抗衰老问题！
    3月31日消息，将AI知识图谱结合多组学分析技术运用于解决衰老问题的公司Metanovas Biotech，宣布完成近千万美元天使轮融资。
    据悉，本轮融资由丹麓资本与健壹资本（原国药资本）联合领投，Neux Capital跟投。完成融资后，本轮融资将被用于对外商业合作项目推进及公司在抗衰老及代谢领域产品的开发。
    据了解，Metanovas Biotech于2021年初成立于美国波士顿和上海，公司旨在将人工智能与生命科学相结合，利用深度学习、知识图谱、多组学分析来理解复杂的生物网络，破译复杂的疾病机制，通过调节疾病网络的机制进行产品开发，例如延缓衰老和预防神经退行性疾病、代谢类疾病的产品。
    
    目前，Metanovas的相关商标专利正在注册申请中。
    
    衰老的特点为生理完整性的渐进性丧失，进而导致功能损伤，增加死亡风险，是人类疾病的高危因素。
    近年来，衰老研究取得了重大进展，特别发现，通过干预人体固有的调控和代谢过程，可以在一定程度上延缓衰老，延长寿命。但衰老是一个庞大的概念，表型上可体现为神经和代谢领域的退变，机制上可能包括基因组失稳、端粒损耗、表观遗传学改变、蛋白稳态失衡、信号通路失调、线粒体功能障碍、胞间通讯改变、免疫失调等多重因素，高度复杂，彼此关联，因此常规的研发方法往往碰到显著困难。
    据了解，Metanovas现有技术平台包括Meta－KG知识图谱平台，Meta－Omics多组学分析与计算平台以及Meta－NLP临床与文献数据挖掘平台。
    其中，Meta－KG知识图谱平台整合了靶点、药物、通路、分子功能、天然产物等数十种类型的数据，构建了超过1600万个节点，和数亿个知识对数据；Meta－Omics拥有高质量组学数据整合与自动化系统，涵盖了基因组学、转录组学、代谢组学等多组学数据。
    其庞大的生物网络知识图谱擅长发掘隐藏的机制关联，综合性判断关键致病机制并预判核心靶点，因此对多靶点多机制的产品研发拥有天然优势，为系统性解决上述问题提供了有力工具。
    对于本轮融资，健壹资本（原国药资本）创始合伙人吴爱民表示：“衰老、神经、代谢类疾病的未满足临床需求在当下日益受到关注，而相关的药物研发面临困难。我们高度看好Metanovas Biotech解决这一研发和临床痛点的潜力。其团队经验丰富，具有强大的研发能力，其AI平台和多种数据图谱相结合，能够大海捞针，按图索骥，为相关药物的研发提供源动力。我们愿与其共同前行，为提升全民健康而一同努力。”
    据悉，该公司与清华大学药学院共同展开的NAD＋有关的抗衰老研究的项目在体外实验获得初步验证，AI预测验证成功率远超传统湿实验系统性筛选水平。
    “ 理解并预防衰老是人类科技发展的必然趋势，但生物体衰老是复杂的系统性问题，同时生命网络具有很强的鲁棒性，传统期望利用单一手段干预这一复杂网络很难有显著的效果。我们期待Metanovas的知识图谱可以清晰呈现衰老的全貌，并以此设计抗衰老的产品。”丹麓资本生物医药合伙人李洁表示。