Integrated Biosciences公司的创始人Felix Wong博士和Max Wilson博士梦想着打造最强效的药物筛选方法。
为了实现这一目标，这家生物技术公司宣布与Illumina Ventures Labs合作，将单细胞转录组学分析融入其合成生物学和人工智能驱动的小分子药物发现引擎中。这个合作将为Integrated Biosciences提供资源、基础设施和强大的测序能力，以生成数十万个小分子的转录组图谱，了解每个分子对单个细胞的RNA表达产生的影响。
“我们正在进行一项我认为可以结束所有药物筛选的工作。以往，你可能需要进行一系列不同的测试，逐步提出单一问题并获得单一答案，直到找到合适的药物。但是每个测试都会产生独特的转录输出。如果我们想知道我们需要药物的是什么，那么这个特征的信息应该在我们的数据中，只要我们的库能够将细胞转向这个表型状态。” Wilson说道。
2022年，Wilson和Wong迈出了实现最终药物筛选的第一步，他们建立了一个平台，用于破译小分子对细胞对光遗传扰动驱动的与疾病相关的表型的影响。这项工作为Integrated Biosciences的创立奠定了基础。
去年底，当时在MIT的James J. Collins博士实验室担任博士后研究员的Wong展示了他们的平台可以用于识别新型抗菌药物。但是Wilson和Wong将Integrated Biosciences的方向指向了衰老领域，以寻找与衰老相关的过程和疾病的治疗策略。
“衰老非常复杂，涉及许多不同的途径。但是如果你能够找出特定的与衰老相关的途径，那么你就可以开始单独研究它们。我们可以利用这些光遗传工具来分离特定的途径，然后开始找出小分子如何作用于这些非常特定的与衰老相关的途径。我们的合成生物学工具使我们能够对衰老标志进行合成控制。” Wong解释道。
Wilson和Wong希望通过添加单细胞转录组学读数的维度来帮助他们解开衰老之谜，并找到模拟已知影响衰老和与衰老相关的过程和疾病的策略（如血液交换、运动或限制热量摄入）的小分子组合。
“如果我让你开发一种模拟运动的药物，你可能会有具体的靶点，但总体来说，这是一个非常困难的问题。我们可以，例如，对类似运动的整个转录组反应进行表征。然后，根据我们的图谱，从中选择出能够模拟这种反应的化合物组合。” Wong说道。
Integrated Biosciences正在构建地图，通过使用来自年轻患者的人血清处理老化细胞，并绘制转录组反应，然后他们将尝试用小分子模拟这种反应。
这并不是将小分子组合与细胞表型相匹配的首次尝试，尤其是将化学重编程的细胞转化为干细胞状态。但是Wong表示，Integrated Biosciences所做的与其他人所做的不同之处在于，他们在分子和扰动的数量上提升了几个数量级，从数千个到数十万个。
“在这个人工智能时代，数据至关重要。我们能够生成不同的表型筛选结果，这使我们能够追求这样的合作伙伴关系，而不仅仅是专注于单一目标。限制这样的事情之一就是规模。通过与Illumina的合作，我们目前拥有了实现这样的事情所需的规模、资源和原始测序能力。我们计划需要大量的投资，并且我们必须发明新技术以在那个水平上进行多重测序。” Wong解释道。
Integrated Biosciences在测序领域还与其他合作伙伴合作，尤其是Fluent Biosciences，以优化大规模实验方案，筛选数十万个小分子。
Wong还提到，他希望结合表观遗传修饰的地图，因为研究表明甲基化与衰老之间存在联系，这是一个有争议的概念，Wong认为这个平台可以帮助解析这个问题。
“我们正在为药物发现建立这个基础地图，以及许多不同的小分子如何影响RNA、甲基化等，我们的想法是，如果将所有这些信息结合起来，最终我们将拥有一个药物发现的基础模型和我们想要药物的一切。” Wong说道。
虽然Integrated Biosciences充满潜力，但仍然是一家处于早期阶段的公司。目前，他们主要的成果是在他们的方法上发表了几篇论文，但他们尚未展示出任何临床前候选药物的命名，更不用说临床试验了。
编辑：王洪
排版：李丽
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