西湖欧米完成数千万元种子轮融资,深耕蛋白质组学研究、助力精准辅助诊断

创业
2021
03/01
14:37
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西湖欧米完成数千万元种子轮融资,深耕蛋白质组学研究、助力精准辅助诊断

)北京】3月1日报道

3月1日,致力将蛋白质组学研究应用于临床辅助诊断的西湖欧米生物科技有限公司(以下简称西湖欧米)宣布完成数千万元种子轮融资。本轮融资由辰德资本、高榕资本联合领投,高瓴创投跟投。融资将用于人才招聘、原创技术突破、临床检验所落地、研发合作拓展等。


西湖欧米创立于2020年7月,致力于将蛋白质组大数据与人工智能相结合,基于质谱的生物样本数字化技术,开发基于蛋白质组和其他分子组学的辅助临床诊断新方法,助力实现肿瘤等人类重大疾病的精准辅助诊断。

蛋白质组学(proteomics)是诞生于1997年的新兴学科,是继基因组学、转录组学后人类对生命活动奥秘探究的又一突破。

人类的几乎所有生命活动都是由人体内的蛋白质执行的。人类的健康和疾病同蛋白质息息相关,而疾病治疗的效果也取决于蛋白质机器的调控。通过蛋白质组的研究,不仅能为生命活动规律提供物质基础,也能为众多疾病机理的阐明及攻克提供理论根据和解决途径。近年来,随着分子医学、大数据技术和人工智能的发展,进一步加速推动了蛋白质组学的发展,使之在精准医疗领域展示出越来越大的应用潜力。

西湖欧米创始人郭天南博士是蛋白质组学领域知名专家、西湖大学生命科学学院特聘研究员,长期从事蛋白质组学相关研究,在蛋白质组技术开发和应用上做出多项原创性技术成果。郭天南博士曾在瑞士Ruedi Aebersold教授领导的蛋白质组学研究组开发了基于PCT-SWATH的高通量蛋白质组技术,实现了对小量临床样本的高重复性高通量的质谱分析,科研成果发表于Cell、Nature Medicine、Nature Communications等杂志中,并将该技术应用于研究数以千计的肿瘤蛋白质组及多组学研究中。

目前,西湖欧米已搭建起一支涵盖蛋白质组学、临床医学、人工智能等交叉领域专业人才的复合团队,正全面开展“新一代蛋白质谱临床转化应用”研究。通过AI+深度学习与临床医疗大数据整合,团队正在积极探索有临床应用潜力的新的诊断方法和治疗靶点;并基于人工智能技术前沿技术,针对多组学生命健康大数据的特点,构建新的数据分析与挖掘的模型与算法,进行靶点验证。从而解决一系列临床实际问题,重点关注人类重大疾病(如肿瘤和代谢性疾病)的精准分型、预后预测和精准治疗等。

现阶段,西湖欧米已通过临床队列的临床样本检测生物体内蛋白质表达水平,结合机器学习,帮助预测及评估疾病发展情况,对甲状腺结节等疾病的精准诊疗提供辅助诊断。2020年6月,郭天南团队参与联合研究的论文成功发布在MedRxiv杂志上,该研究利用蛋白质组大数据和AI手段,发现了一组可以帮助区分甲状腺结节良恶性的蛋白质分子标记物,有望大幅提高结节良恶性判断的准确度。

2020年,郭天南团队与合作团队率先完成了COVID-19轻重症患者的血清蛋白质组与代谢组的分析,并找出了重症患者一系列特征性的重要生物标志物,将有望为预测轻症患者向重症发展提供导向,辅助已有的检测、诊断手段,实现更精准高效的治疗。研究成果发表在Cell杂志上。

郭天南博士表示,“蛋白质组学在精准医疗中广泛应用的黄金时代正在来临。我们的使命是在尽可能短的时间内,从尽可能小量的生物样本中,对尽可能多的蛋白质进行准确定量,进而解析生命活动的数学规律,最终实现基于蛋白质组的精准医疗。未来,我们将不断挑战世界技术难题,突破极限,助力人类重大疾病辅助诊断技术。”

辰德资本项目负责人表示:“蛋白质在生命活动中起着核心的作用,但相比基因组与转录组在过去十余年间的迅猛发展,蛋白质组学的产业发展仍处于相对早期阶段,有着巨大的潜力。西湖欧米拥有全球范围内极具竞争力的技术储备,与成为全球领军蛋白质组学公司的远大愿景。”

高榕资本项目负责人表示,“高榕资本长期看好多组学领域在临床的转化应用,相信数据由量变到质变的巨大潜力,并坚信中国本土丰富的临床资源一定会催生出世界级的中国多组学企业。蛋白质组学是继基因组学、转录组学后人类对自身遗传奥秘探索推开的一扇新的大门,其中蕴含的未知可能会给临床诊疗、药物开发、疾病预防、预后管理带来全新理念。西湖欧米团队深耕蛋白质组学多年,在技术领域做出了革新性的成果,解决了一些困扰行业的底层技术难题,并且已经初步串联起国内优质的临床资源网络。期待西湖欧米团队能孜孜不倦地在蛋白质组学的高峰继续向上求索,同时也为中国的多组学临床应用发展贡献一份力量。”

据悉,除了将研究成果用于精准辅助诊断之外,西湖欧米将以微量样品、高通量、高重复性三个核心优势,建立完善的以临床蛋白质组为核心的科研服务技术平台,为疾病的诊疗和药物开发提供基础研究服务。目前西湖欧米正与全球多家知名研究机构及药厂提供科研服务,并与其建立全面合作关系。

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