近期，答魔数据宣布完成新一轮融资，投资人肖莹是知名互联网上市公司创始人，目前专注医疗健康养老产业发展。本轮融资将用于答魔进一步发展AI药物研发数据平台，从算力、算法、数据三个维度构建公司AI赋能的数字化药物研发新基建，并服务于全球药企、生物科技公司和合作伙伴，满足药物工业迫切的提效增速需求。
答魔数据致力于将人工智能技术与药学、化学、生物学等多学科相结合，打造AI+药物研发数据平台，运用大数据、人工智能技术赋能药企的药物研发进程。目前，答魔数据已经完成了3万多种小分子药物和生物药的知识图谱搭建，数据约PB量级，近期更有重磅的逆合成反应预测、药物筛选等多个药物研发模块即将落地，这将进一步加深公司在药物研发领域的数据优势。
利用AI、大数据技术推动新药研发过程增效加速
结合整个行业来看，新药研发存在显著的痛点——投入大、耗时长、成功率低。研发一种新药从项目启动到获批上市，平均耗时10~15年，研发成本约为26亿美元。自2010年起，研发投入回报比例也呈现逐年下降趋势。
如何提高新药研发的速率和成功率，是整个医药行业都在持续关注的问题。而以AI和大数据为首掀起的数字化风潮无疑为该产业的发展点燃了一把火。
药物研发从立项、发现靶点、化合物的筛选与合成、活性化合物的验证与优化、药理学毒理学药代动力学研究、制剂开发、临床试验到上市，需要对行业数据、药物信息、药物相关专利等资料进行整理收集，往往耗时数年。在研发过程中，企业还需要调研包括本领域在研数量及公司，研发阶段及结构特征、合成工艺路线、临床前试验、市场销售、专利布局、文献等数十个大类问题的科研数据。
团队互联网基因显著，在数据平台的打造上更具优势
在此领域，答魔团队的互联网基因显著，对于大数据及AI技术的理解十分深入，在数据平台的打造上更具优势。据了解，答魔数据创始和高管团队都有丰富的互联网产品算法迭代、药物研发经验。
答魔数据创始人张羽毕业于清华五道口金融学院，曾就职于腾讯；其他团队核心成员分别毕业于美国麻省理工、清华、北大、川大等一系列国内外知名院校，同时拥有腾讯、默沙东、阿斯利康、药明康德等知名企业历练经历。
答魔团队的互联网基因带来的风格是：执行力强，产品上线速度快，迭代升级迅速。此外，答魔数据的专家顾问团队均为医疗领域上市公司创始人，他们在答魔发展的多项事务中提供了远瞻性的指导意见，助力答魔走上了发展的快车道。
多维度药物知识图谱，数十家标杆性大客户完整交付
答魔数据搭建的知识图谱以药物活性成分、靶点、公司、适应症为主线构建，覆盖了全球上市及临床申报、在研阶段的小分子实体药物和生物药3万+；涵盖药物活性数据、靶点信息、临床试验、注册审批、一致性评价、上市信息与销售数据、制剂与辅料、工艺数据、药典、药品说明书与橙皮书、指南及报告、专利与文献等研发全领域数据。
目前，答魔数据已经斩获行业内数十家标杆性大客户订单，并完成交付；公司还与国内多家知名药企建立战略合作关系，与行业专家共同深入探讨人工智能在药物研发领域的应用。
创始人张羽非常看好AI技术在医药研发领域的落地。他认为，新技术将带来高效率的解决方案，而高效率的解决方案有利于开辟蓝海市场。“在这场生产力的变革中，答魔是较早将医药大数据和AI算法进行良好结合的企业，并在工程上进行了计算架构的充分优化和药物数据迭代系统的建立。数十家标杆性大客户的完整交付，已初步证明了我们在技术的可行性和可扩展性。相信答魔数据会在不久的将来成为新药研发行业的新一代重要基础设施。”
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