「深度學習」可以用來分析「大資料」，從而找出隱藏在大量資料集之間的隱晦的關係，通過這種方式你可以學到的東西或許需要花費數年的研究才會發現。以藥物研發為例，作為投資人，我們希望能夠儘快進到FDA的審批環節，但事實上，在藥物進行FDA審批之前，通常需要數年的時間進行藥物研究，從而能夠弄清楚可能對疾病有良好效果的醫藥化合物。為了能夠有效縮短藥物研發的週期，一些軟體初創公司正在開發可以幫助你研發新型醫藥化合物的平臺，並且預測成功的可能性，而這一切都僅僅是通過在巨大的資料集中應用特定的「深度學習」演算法來實現。接下來我們將要介紹的就是四家應用「深度學習」來進行虛擬藥物研發的初創公司。
1 TwoXAR
位於帕洛阿爾託的「TwoXAR」（發音為「two-zar」）公司成立於2014年，兩位創始人的名字都是Andrew Radin，而且他們的遇見本身就是一個傳奇故事。在數月前的一個種子輪投資中，這家公司募集了340萬美元，該種子投資是由知名高科技投資人Andreessen Horowitz主持的。TwoXAR通過其DUMA™藥物研發平臺來評估大型公共和私有資料集，從而可以在數分鐘時間內識別藥物，並對藥物和疾病的匹配度按照概率進行排序，而傳統的研究通常需要數年時間。他們的完成過程如下：
TwoXAR擁有的僱員不到10人，目前他們在超過20個資料庫中測試了他們的技術。該公司也是名校史丹佛支援的「StartX地中海計劃」的一部分，同時也與芝加哥大學和密歇根州立大學的科研人員共同開發他們的平臺，參與到其中的還有一些未提及的生物製藥企業。
2 Atomwise
總部位於舊金山的「Atomwise」公司成立於2012年，誕生於備受矚目的高科技孵化器Y Combinator，並且已經從一些著名的技術投資人處獲得了630萬美元的種子基金，包括Draper Fisher Jurvetson和Khosla Ventures。目前Atomwise軟體平臺執行著IBM的藍色基因/Q 超級計算機，其超強的計算能力使得他們可以完成很多工，例如評估820萬種化合物，並且在幾天之內找到多發性硬化症可能的治療方法。去年他們宣佈在尋找埃博拉病毒治療方案方面有一些進展。除了與Merck公司和Autodesk進行一些保密專案外，Atomwise也持續與學術界和企業客戶開展研究工作。
3 Insilico Medicine
總部位於巴爾的摩市的「Insilico Medicine」公司成立於2014年，該公司已經從香港的幾家小型的風險投資公司獲得了種子投資（金額不詳）。該公司位於約翰霍普金斯大學，正在開發四個產品系列：
Insilico公司將自己視為「合同研究組織」，在2014-2015年間已經發表了超過50篇同行評審的出版物。該公司和英偉達公司合作密切，並且使用該公司的GPU（圖形處理單元）來執行他們的演算法。除了大量的學術合作，Insilico公司也與Novartis、Champions Oncology和其他多家合作伙伴密切合作。他們的目標是成為「衰老和年齡相關的疾病領域最大的藥物研發公司」。或許他們也應該與Human Longevity或者Calico進行合作。
4 Berg Health
「Berg Health」公司成立於2006年，受到矽谷房地產億萬富翁Carl Berg的大力支援。和前面提到的科技公司類似，Berg Health想通過其「Berg Interrogative Biology™研發平臺」來將藥物研發時間和研發費用減半。該公司已經通過人工智慧BPM 31510開發了首例癌症藥物，該藥物已經處於早期臨床試驗階段。其合作伙伴包括：
Berg Health擁有超過200位員工，且開始時間較早；由於該公司目前已經有實際的候選藥物和IP產品組合，其中包括了超過450項正在申請或者已公佈的專利，因此看起來領先於其他競爭對手。 「深度學習」在藥物研發方面可謂前途不可限量。深度學習的應用最令人著迷的地方是這些演算法的製造者並不需要任何的醫學專業知識。僅僅通過教會計算機如何學習，他們就可以揭示出那些隱藏的相互關係，從而可以幫助我們瞭解更多如何有效治療疾病的知識，甚至包括那些目前並不存在的知識。但是由於大多數的深度學習解決方案和行業無關，因此該技術的應用並沒有行業限制。 對於一般投資者來說，目前最接近深度學習的公開上市公司就是IBM。不幸的是，通過購買IBM的股票，你並不能單純地與深度學習進行接觸。一般投資者需要在接下來的幾年間通過企業兼併/收購和IPO等方式等待與深度學習相接觸的機會。因為「深度學習」技術還處於發展的早期階段，因此在這些公司通過IPO籌集資金前，我們還將看到多輪的種子基金投資。
來自nanalyze，機器之心編譯出品。參與：楊超，汪汪。