美国东部时间2020年2月7日,获得比尔·盖茨连续投资的全球领先分子模拟技术及企业软件解决方案提供商Schrodinger(以下简称“薛定谔公司”)正式登陆NASDAQ,股票代码为SDRG。
老虎证券美股实时交易行情显示,SDGR股价开盘后大幅跳涨,盘中一度出现82.35%的最高涨幅,交易活跃,最终以28.64美元的价格收盘,涨幅为68.47%。
根据IPO计划,薛定谔公司将以每股中点价格15美元的价格出售1000万股普通股,总募集资金约为1.5亿美元,其中不包括出售常规承销商的期权,此次IPO承销商包括摩根士丹利,美国银行证券,杰富瑞和BMO资本市场。公开上市之前,薛定谔公司在已经在一级市场上完成累计数亿美元多轮融资。
自2010年以来,比尔·盖茨曾连续领导四次对薛定谔公司的投资。“薛定谔公司的实践已经证明,精确的分子设计可以显著加速药物发现,并带来意想不到的解决方案,从而使患者受益。”比尔·盖茨指出,“我们很愿意支持薛定谔公司的持续发展。”
药明康德集团董事长兼首席执行官李革在谈及投资薛定谔公司时也表示,“薛定谔公司以创新方式推动新药开发的能力,给我们留下深刻印象。我们期待这项投资为治疗患有严重疾病的患者带来更快的进展。”外部资本的早期介入,让薛定谔公司得以快速扩展其广泛采用的用于药物发现和材料研究的计算平台能力,并增加科学家和开发人员,形成丰富的产品管线。
薛定谔公司由Richard Friesner 和Bill Goddard成立于1990年,致力于开发和应用先进的计算方法,改变科学家设计治疗方法和材料的方式。其中,Richard Friesner是哥伦比亚大学化学教授和哥伦比亚生物分子模拟中心主任。
他是美国国家科学院和美国科学院的成员,并曾获得斯隆基金会奖学金,卡米尔和亨利·德雷福斯老师奖学金,以及美国国立卫生研究院的研究奖。目前,薛定谔公司有近300名员工,在美国、欧洲、日本和印度均有运营,在中国和韩国也拥有商业合作伙伴。
在过去30年中,经过数百名科学家和软件工程师共同努力,薛定谔公司开发出一种基于物理学的以高精度预测分子关键特性的计算平台,并运用人工智能将探索数十亿个分子耗时压缩至数天内。
薛定谔公司将基于物理学和基于机器学习的评分方法相结合,形成允许机器学习模型对基于物理学分析找出的分子交互进行优先级排序主动学习方法。
目前,薛定谔公司能够以极高精确度运行机器学习模型,使其分子筛选能力接近实验室水平。在此前一项包含约90个不同项目中近3,000个分子的同行评审研究中,这种方法出错误概况表明其蛋白结合亲和力预测十分接近研究者在实验室中开展试验所能达到的准确性。
与眼下十分热门的计算药物发现技术(即“AI+药物发现”)不同,薛定谔公司采用了计算化学技术,后者作为古老化学的一个前沿分支,研究应用计算机模拟来帮助解决化学问题。
理论上,当药物分子与靶蛋白结合时,其结合亲和力直接影响调节蛋白功能的程度,以高精度预测药物分子与靶蛋白的结合亲和力无疑可以显着加速新有效药物的发现。
然而,准确计算药物分子与蛋白质的结合亲和力极其复杂,需要对结合过程的所有物理作用进行全面表征,包括小分子变形到去除蛋白质结合位点内的水,直至最后结合形成蛋白质-分子复合物的复杂期间,分子与蛋白质之间实现的全部相互作用。
薛定谔公司的解决方案被命名为“FEP+”。FEP以“自由能扰动”方法为基础,持续高精度地评估所有环节的物理作用对药物分子与蛋白质结合的贡献。其中,自由能扰动是指将一个初始分子扰动或转化为另一个目标分子,通过评估自由能扰动带来的结合亲和力变动,确定分子的蛋白质结合亲合力。
在FEP +中,薛定谔公司在GPU上运行具有计算效率的分子动力学引擎,并整合经典分子力学力场、自动化工作流程,采用高效,增强的采样方法,实现自动原子映射和交互映射分配,以确保自由能量扰动评估的准确性。
与传统的药物发现方法相比,FEP+所具备的技术优势是其可以缩短药物发现时间表,降低成本并增加成功可能性。通常,FEP+能够在几小时内评估实验室中合成与分析条件下需要花费数周完成的分子量,而传统药物发现方法每年只能合成大约一千个分子,远低于FEP+平台每周显式评估数十亿个分子所能提供的新型分子可能性。
据薛定谔公司招股说明书记载,2018年,全球TOP20制药公司全部成为公司客户,带来2200万美元收入,占全年收入33%,全球1250余个学术机构的研究人员安装了薛定谔公司的药物发现软件,并吸引越来越多的新兴生物技术公司和材料科学厂商用户。
薛定谔公司的用户相对分散,且粘性较高。其中,2018年TOP10软件客户带来的收入占比总收入24%,没有占比超过5%的单一软件客户。在截至2018年12月31日的报告期及前五个会计年度中,年度合同价值(ACV)超过10万美元的用户留存率超过96%。
值得注意的是,薛定谔公司ACV>10万美元和ACV>100万美元的用户数量在此期间保持稳定上涨。
数据显示,购买薛定谔公司软件的全球TOP20制药企业平均使用这款软件超过15年,其在一定程度上成为这些公司进行药物发现的标配工具。除了药物发现以外,薛定谔公司还在尝试将FEP+广泛地应用于解决分子设计领域的工业挑战,包括航空航天,能源,半导体和电子显示器领域。
正如许多新药研发服务商在业务相对稳定后,即考虑向利润更加丰厚、但风险也更大的下游延伸一样,薛定谔公司通过内部药物研发和协同药物研发的方式迅速构建了数十条在研药物管线。真是这块被薛定谔公司作为未来新业务增长点的业务,被美国资本市场的投资者视为可能影响投资收益的风险。
内部药物研发
2018年开始,薛定谔公司逐渐构建起自主的在研药物管线,利用公司自有计算平台,快速布局一流疗法的早期发现。
其中,第一批内部计划的重点是发现和开发针对DNA损伤反应途径和遗传定义的癌症中靶标的抑制剂。
尽管薛定谔公司表示,其在研新药靶标的选择完全基于对人类靶标和药物发现计划的广泛分析,新增管线会在全面评估行业和商业利益以及临床效用的基础上,优先考虑具有高商业和治疗潜力计划,外界仍认为新药研发业务带来了一定程度上的风险。有分析师指出,薛定谔公司应该专注于擅长的软件开发领域。
值得注意的是,薛定谔公司在招股说明书中特别强调,公司400多名员工中超过一半拥有博士学位,并组建了由70余名在临床前研究和早期临床研究方面具备专业知识的蛋白质科学、生物化学、生物物理学、药物和计算机方面的专家组成的多学科内部药物发现小组,可见布局新药研发的态度相当坚决。
协同药物开发
目前,薛定谔公司正在与十余个生物制药公司合作开展25种药物的研发计划,研究中的治疗领域包括但不限于肿瘤学,抗真菌病,纤维化,炎症性肠病,代谢性疾病,自身免疫性疾病,免疫性的各种计划-肿瘤科,心肺疾病和结核病。
合作开发是保障新药研发投资收益很好的方式。对于薛定谔公司而言,如果新药研发管线没有被放弃,他们将一直不承受损失。
根据合作协议规定,薛定谔公司同意使用自有计算平台和专有技术专门为合作项目设计针对特定目标的药物,由合作项目主体保留与该合作项下开发的任何分子有关的知识产权。通常,薛定谔公司无需提供临床试验结果,包括安全性和有效性数据、法规交流或商业化计划和策略等非公开信息。
例如,2009年,薛定谔公司参与创立Nimbus,后者在2016年以16亿美元的价格将一款在研药物转让给吉利德。
在上月末公布的临床试验数据中,这款药物没有达到主要的重点指标,但薛定谔公司仍然从这笔交易中获得4600万元美元先进和4600万美元里程碑付款,而薛定谔公司于2014年创办的Morphic已经公开上市。这些投资为薛定谔公司带来了基于药物研发成功的更多收益。
不过,随着合作策略的发展,薛定谔公司正在寻求对药物开发项目的各个方面进行更直接的控制和承担更多责任,并在已完成计划中产生的价值中拥有更高的百分比。
例如,在与武田公司的合作下,在就感兴趣的目标达成共识之后,薛定谔公司的药物发现小组将在开发候选阶段进行所有药物发现研究和药理活动。
在与武田公司的合作中,薛定谔公司控制药物的发现过程,并保留在该计划下发现的任何候选产品的所有知识产权,直到武田公司行使其选择权以获取该程序。
与武田公司的合作预计将对多达六个目标进行药物发现研究,迄今为止,已在精神分裂症,肿瘤学和神经退行性疾病中启动了三个计划,并实现了多个里程碑付款。
建立品牌知名度的一种好方法是将产品充分移交给潜在客户。对于薛定谔公司而言,这种策略一方面是拓展技术平台的应用场景,2018年,薛定谔公司服务全球超过1,250家学术机构后,正在将其计算平台扩展到了航空航天,能源,半导体和电子显示器等领域的材料科学应用;另一方面,深耕新药研发垂直领域向下游延伸,从而可以分散收入来源,不会过分依赖单一的收入来源。