對聞之色變的腫瘤等重大疾病，早期臨床診斷技術(shù)有待進一步提高。 3 月 1 日，一家致力于結(jié)合蛋白質(zhì)組學與 AI 技術(shù)，實現(xiàn)腫瘤等重大疾病臨床精準輔助診斷的公司 —— 西湖歐米（杭州）生物科技有限公司（下稱 “西湖歐米”）宣布完成數(shù)千萬元種子輪融資。

本輪融資由辰德資本、高榕資本聯(lián)合領(lǐng)投，高瓴創(chuàng)投跟投。

西湖歐米創(chuàng)始人郭天南告訴生輝，該輪融資將主要用于團隊擴張、原創(chuàng)技術(shù)突破、臨床檢驗所落地、研發(fā)合作拓展等，開拓技術(shù)新應用的同時，也對產(chǎn)品在更大范圍進行驗證。

西湖歐米創(chuàng)辦于 2020 年 7 月，創(chuàng)始人郭天南是蛋白質(zhì)組學領(lǐng)域?qū)＜遥?2017 年加入西湖大學生命科學學院成為特聘研究員。 此前，郭天南曾在接受 DeepTech 采訪時表示 “生命科學領(lǐng)域目前只有一個公認的核心法則：中心法則，即生命的遺傳信息從 DNA 傳遞到 RNA，再傳遞到蛋白質(zhì)。如果 DNA 或 RNA 出現(xiàn)影響到生命活動的故障，一定會反映到蛋白質(zhì)上，” 也因此，郭天南選擇從蛋白質(zhì)入手，對腫瘤等疾病進行精準輔助診療。

目前，西湖歐米主要集中在將蛋白質(zhì)組學 + AI 技術(shù)集中在對甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性診斷上，并且計劃盡快實現(xiàn)臨床轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)顯示，每 5 個成年人中就可能有 1 人患有甲狀腺結(jié)節(jié)，而在進行了甲狀腺結(jié)節(jié)切除手術(shù)的患者中，實際上有 70-80% 切掉的是良性結(jié)節(jié)。這是因為，有 30% 的甲狀腺結(jié)節(jié)患者，無論通過血液檢測、B 超、CT 還是甲狀腺組織穿刺活檢，都無法判斷其結(jié)節(jié)的良惡性。 另外，蛋白質(zhì)組學 + AI 的應用也不局限在甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性判斷上，郭天南對生輝表示，公司計劃在 2-3 年內(nèi)開拓基于蛋白質(zhì)標志物對大腸癌、前列腺癌、卵巢癌等疾病的檢測，同時建立蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫，基于數(shù)據(jù)對比實時檢測疾病，進一步擴大人工智能算法的應用場景。

此前，郭天南及其團隊繪制了全球首個 2020 年初因新冠肺炎去世的患者體內(nèi)多器官組織樣本中蛋白質(zhì)分子的病理全景圖，對患者的 7 種器官（肺、脾、肝、心臟、腎臟、甲狀腺和睪丸）進行了蛋白質(zhì)組學分析，為臨床工作者和研究人員制定治療方案、開發(fā)新藥物和治療方案提供了線索和依據(jù)。相關(guān)研究論文于今年 1 月初發(fā)表在 Cell 上。 談及蛋白質(zhì)組學未來的發(fā)展方向，郭天南認為，其中一方面是疾病的檢測及治療方案指導，“現(xiàn)在正在進行的比如甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性判斷只是第一部分，診斷之后的回訪間隔、治療手段以及手術(shù)切除范圍等都可以通過蛋白質(zhì)譜 + AI 的方式來解決”。 另一方面則是健康狀態(tài)的無創(chuàng)實時檢測。“人體出現(xiàn)問題的時候，基因組不會發(fā)生變化，但蛋白質(zhì)組會進行改變，所以我們可以通過完全無創(chuàng)的技術(shù)對機體進行實時狀態(tài)的檢測，并配合海量數(shù)據(jù)庫對健康狀態(tài)進行。” 他希望能夠通過工業(yè)化的手段將這一無創(chuàng)檢測技術(shù)走入大眾的生活中。

郭天南認為，“只要和生命相關(guān)的領(lǐng)域，都有可能有蛋白質(zhì)組的用武之地。”

原文標題：西湖大學研究員項目獲數(shù)千萬種子輪融資，利用蛋白質(zhì)組學+AI輔助精準診療

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責任編輯：haq