「深度学习」可以用来分析「大数据」，从而找出隐藏在大量数据集之间的隐晦的关系，通过这种方式你可以学到的东西或许需要花费数年的研究才会发现。以药物研发为例，作为投资人，我们希望能够尽快进到FDA的审批环节，但事实上，在药物进行FDA审批之前，通常需要数年的时间进行药物研究，从而能够弄清楚可能对疾病有良好效果的医药化合物。为了能够有效缩短药物研发的周期，一些软件初创公司正在开发可以帮助你研发新型医药化合物的平台，并且预测成功的可能性，而这一切都仅仅是通过在巨大的数据集中应用特定的「深度学习」算法来实现。接下来我们将要介绍的就是四家应用「深度学习」来进行虚拟药物研发的初创公司。
1 TwoXAR
位于帕洛阿尔托的「TwoXAR」（发音为「two-zar」）公司成立于2014年，两位创始人的名字都是Andrew Radin，而且他们的遇见本身就是一个传奇故事。在数月前的一个种子轮投资中，这家公司募集了340万美元，该种子投资是由知名高科技投资人Andreessen Horowitz主持的。TwoXAR通过其DUMA™药物研发平台来评估大型公共和私有数据集，从而可以在数分钟时间内识别药物，并对药物和疾病的匹配度按照概率进行排序，而传统的研究通常需要数年时间。他们的完成过程如下：
TwoXAR拥有的雇员不到10人，目前他们在超过20个数据库中测试了他们的技术。该公司也是名校斯坦福支持的「StartX地中海计划」的一部分，同时也与芝加哥大学和密歇根州立大学的科研人员共同开发他们的平台，参与到其中的还有一些未提及的生物制药企业。
2 Atomwise
总部位于旧金山的「Atomwise」公司成立于2012年，诞生于备受瞩目的高科技孵化器Y Combinator，并且已经从一些著名的技术投资人处获得了630万美元的种子基金，包括Draper Fisher Jurvetson和Khosla Ventures。目前Atomwise软件平台运行着IBM的蓝色基因/Q 超级计算机，其超强的计算能力使得他们可以完成很多任务，例如评估820万种化合物，并且在几天之内找到多发性硬化症可能的治疗方法。去年他们宣布在寻找埃博拉病毒治疗方案方面有一些进展。除了与Merck公司和Autodesk进行一些保密项目外，Atomwise也持续与学术界和企业客户开展研究工作。
3 Insilico Medicine
总部位于巴尔的摩市的「Insilico Medicine」公司成立于2014年，该公司已经从香港的几家小型的风险投资公司获得了种子投资（金额不详）。该公司位于约翰霍普金斯大学，正在开发四个产品系列：
Insilico公司将自己视为「合同研究组织」，在2014-2015年间已经发表了超过50篇同行评审的出版物。该公司和英伟达公司合作密切，并且使用该公司的GPU（图形处理单元）来运行他们的算法。除了大量的学术合作，Insilico公司也与Novartis、Champions Oncology和其他多家合作伙伴密切合作。他们的目标是成为「衰老和年龄相关的疾病领域最大的药物研发公司」。或许他们也应该与Human Longevity或者Calico进行合作。
4 Berg Health
「Berg Health」公司成立于2006年，受到硅谷房地产亿万富翁Carl Berg的大力支持。和前面提到的科技公司类似，Berg Health想通过其「Berg Interrogative Biology™研发平台」来将药物研发时间和研发费用减半。该公司已经通过人工智能BPM 31510开发了首例癌症药物，该药物已经处于早期临床试验阶段。其合作伙伴包括：
Berg Health拥有超过200位员工，且开始时间较早；由于该公司目前已经有实际的候选药物和IP产品组合，其中包括了超过450项正在申请或者已公布的专利，因此看起来领先于其他竞争对手。 「深度学习」在药物研发方面可谓前途不可限量。深度学习的应用最令人着迷的地方是这些算法的制造者并不需要任何的医学专业知识。仅仅通过教会计算机如何学习，他们就可以揭示出那些隐藏的相互关系，从而可以帮助我们了解更多如何有效治疗疾病的知识，甚至包括那些目前并不存在的知识。但是由于大多数的深度学习解决方案和行业无关，因此该技术的应用并没有行业限制。 对于一般投资者来说，目前最接近深度学习的公开上市公司就是IBM。不幸的是，通过购买IBM的股票，你并不能单纯地与深度学习进行接触。一般投资者需要在接下来的几年间通过企业兼并/收购和IPO等方式等待与深度学习相接触的机会。因为「深度学习」技术还处于发展的早期阶段，因此在这些公司通过IPO筹集资金前，我们还将看到多轮的种子基金投资。
来自nanalyze，机器之心编译出品。参与：杨超，汪汪。
