Relation Therapeutics要做的，就是精准识别疾病亚型，让疗法匹配真正适合的患者。

文｜钱丽娜

ID | BMR2004

人工智能在全球很多领域都产生了惊人影响，可是在药物研发领域却无重大进展。Relation Therapeutics意在通过全新的技术和方法，缩短寻找生物学靶点的时间。Relation Therapeutics的方向是研发能 “理解生物学” 的技术，其理念是：只有真正理解生物学原理，才能在药物研发领域有出色表现。所以团队既做计算层面的工作，比如人工智能，也做湿实验室层面的研究，比如单细胞技术、基因编辑技术，并试图将这两个领域结合起来，既要获取数据，也要有解读数据、理解生物学的技术能力。

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既然找不到满意的，不如自己来做

本杰明（Benjamin Swerner）是 Relation Therapeutics公司首席运营官及联合创始人，这是一家2021年成立于英国的科创企业。本杰明的专业背景是神经科学，主要研究大脑如何运作、如何通过数学模型理解世界，有点像人工智能，但没有 “人工” ，单纯聚焦 “智能” 本身的研究。

在漫长的学术研究周期中，他萌生了通过创办公司让学术研究产生影响力的想法。他先后在两家风险投资基金工作了5年，重点关注人工智能与药物研发的交叉领域。但事实是，人工智能虽然在全球很多领域都产生了惊人影响，可在药物研发领域的进展却没那么理想，这个领域成本极高、耗时极长。“既然找不到满意的项目，不如自己来做。”于是在2021年，他和另外两个伙伴创办了Relation Therapeutics，不到5年，公司已经从3人发展到120人，融资总额近1亿美元，与英伟达、葛兰素史克均建立了重要合作关系。

众所周知，制药公司研究一个靶点，可能需要花10年、20年甚至更长时间，比如用于治疗肥胖的GLP-1（胰高血糖素样肽- 1），礼来和诺和诺德从2000年就开始研究，直到2023年，相关药物才真正送到患者手中。而生物科技领域目前最烧钱的环节就是晚期临床实验。最常见的原因是对疾病的生物学机制理解错误，简单说就是找错了“靶点”。要么是靶点没有治疗效果，要么是存在安全性问题，虽然能起效，但可能对患者造成致命风险，这两种情况都不可行。

在生物学靶点研究上，传统方式往往是线性推进的，通常只在细胞、小鼠甚至猴子身上做实验，但Relation Therapeutics认为，药物的最终目标是治疗人类患者。团队在征求患者同意后获取人体组织样本，将骨组织、髋关节和膝关节组织样本带回实验室进行测序，从而拥有了庞大的人体系统独家数据。团队还研发了多项具有自主知识产权的模型，用于解读、生成更多关键数据，从而对疾病的驱动因素有了完全不同的视角。

“通过分析人体组织，计算机能直接识别出真正导致疾病的原因，这正是实现突破的关键。我们先用这些技术更透彻地理解疾病，之后研发药物的成功率自然就会高很多。我们看重的是成功率，而不是追求更快或成本更低，这就是我们颠覆传统流程的核心逻辑。”本杰明说。

当进入临床实验阶段时，Relation Therapeutics也没有采用传统方式，把所有被医生诊断为骨质疏松症的患者都纳入实验，相反，会再次分析患者的细胞生物标志物和基因组，判断这款疗法是否适合这组患者。“很多疾病其实是一个病名下面藏着多种亚型。人类很擅长把疾病归为一个大类，却很难区分它的亚型。而Relation Therapeutics要做的，就是精准识别这些疾病亚型，让疗法匹配真正适合的患者。公司取名 ‘Relation Therapeutics’（关系疗法），原因就在于我们正在用计算机去挖掘不同数据之间的‘关系’，这是其他人没做到的事。”本杰明说。

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“单细胞研究”的价值

在英国，很多疾病的定义能追溯到19世纪维多利亚时代。当时的医生都是根据患者的症状来定义疾病，比如“咳嗽”“胳膊疼”“腿疼”。但生物学不同，生物学里没有“哮喘”这个概念，只有“肺部某类细胞无法正常工作”这个事实。

Relation Therapeutics从“细胞”入手，因为这才是定义疾病的正确方式，不是基于医生的经验，而是基于生物学本质。细胞是生命的基本单位，人体的运作机制本质上是在细胞层面实现的。细胞可以是单个存在，也可以形成细胞群，还能与其他细胞群相互作用，这就好比盖房子，细胞就是搭建房子的“砖块”。

Relation Therapeutics不关心前辈在医学院学到的传统知识，而是想让计算机去发现那些人类从未察觉的、根本性的生物学规律。这是个漫长的过程。受DeepMind研发的AlphaGo的启发，本杰明认为，人类学习围棋时，会师从师父，代代相传，但人工智能对这套传统思路不感兴趣，它只会从围棋的基本规则和底层逻辑开始学习，它走出的棋步，是人类从未想到过的。生物学研究也是同理。“我们关注的那些疾病，问题其实都出在细胞上：可能是‘砖块’坏了，也可能是‘砖块’无法正常工作，所以我们从单细胞入手。一个关键因素是，能解读细胞的技术，最近才逐渐成熟。如果10年前创办Relation Therapeutics，根本不可能做到，因为能深入细胞内部、观察基因组情况及基因表达的技术，其实是近六七年才出现的。”

一个细胞就是一个庞大的世界。本杰明打比方说：这就好比在看一套丛书——每本书是一卷，每一卷里有不同章节，每个章节下有句子，句子又由词语构成。但生物学和语言的不同之处在于，用英语交流时，说出一句话后，会影响后面几句话，比如说“我膝盖疼，昨天出去的时候天很冷，踢足球时把膝盖弄伤了”，这里“膝盖”和“足球”的关联，几句话内就能理清，但在生物学中，这种关联可能要跨越几十万甚至几百万个“句子”（注：此处“句子”指代生物分子间的关联单元）才能体现。所以Relation Therapeutics的核心技术之一，就是弄清楚“距离很远”的基因之间如何产生关联，不只是“下一句话”里的关联，可能是“下一本书”甚至“另一套丛书”里的基因，它们可能相互影响、相互作用，这正是需要破解的难题。

知道细胞哪里出了问题后，还需要能调控细胞，让它恢复健康状态。

目前Relation Therapeutics已经拥有了全球最大的骨组织单细胞图谱，今年还将建成全球最大的皮肤组织单细胞图谱。基于这些图谱，团队正在研发一系列从未有人探索过更从未有人成功开发的新型治疗方案，最终目标是为当下难以治愈的疾病找到疗法。“当然，这仍需要时间—— 可能要5—7年，但我们正走在这条路上，朝着这个方向推进。”本杰明说。

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科技生物公司还是生物科技公司

Relation Therapeutics的竞争壁垒就在于技术和数据这两大核心。除了拥有全球最大的骨组织数据集和皮肤组织数据集，同时还持有大量与数据相关的知识产权。对骨组织或皮肤组织进行测序的操作难度非常大，这本身就是一道门槛。

在技术层面，Relation Therapeutics团队里有很多来自DeepMind等顶尖机构的优秀机器学习科学家，他们搭建的人工智能系统能精准解读这些复杂的生物数据。而真正的护城河，其实是数据与技术之间的联动，这种结合是独一无二的。

目前行业里用人工智能做药物研发的公司不算多，少有公司同时还具备深厚的药物研发经验。公司联合创始人阿瑟·戴维（Arthur David）在其30年职业生涯中成功将11款药物推向市场，涵盖抗感染药物等多个领域，无论是大型制药公司还是小型生物科技企业的运作模式，他都非常熟悉。这种经验在药物研发中至关重要。毕竟研发过程需要靠谱的执行能力。“我们与合作伙伴沟通时经常说‘我们擅长人工智能，擅长数据处理，更擅长药物研发’ ，这种组合优势是非常罕见的。”

Relation Therapeutics更愿意把自己称为“科技生物公司”，本杰明认为，公司本质上是一家药物研发公司，最终产品是药物和疗法，但核心竞争力，是人工智能和数据技术，这是脱颖而出的关键。

目前公司的120名员工中，一半是人工智能科学家和研究员，他们主要负责编程；另一半是湿实验室科学家，在实验室里操作移液管、处理实验样本和专利相关工作。

Relation Therapeutics有个非常特别的地方，湿实验室团队和计算团队的办公区域就在隔壁，中间只隔了一面玻璃墙，他们可以直接挥手打招呼，这在行业里很罕见。大多数生物科技公司和制药公司，计算团队在一个城市，湿实验室团队却在另一座城市，但Relation Therapeutics就在隔壁协同工作。这种布局称为“实验室闭环”模式：先在实验室生成数据，计算团队解读数据后，再将结论反馈给湿实验室，指导下一步实验。这个闭环系统对得出准确的研究结论必不可少，没有这个闭环，就很难在研发中占据优势。

这种“实验室闭环”模式可以迅速迁移至其他治疗领域。只要有合适的数据，就能立即转向新的研究课题，并快速生成结果。进入新领域的成本高低主要取决于目标领域的数据是否已存在，如果数据需要自己生成，可能要花费数千万美元。但是从过往项目中积累的经验和知识是可以复用的，比如“如何生成数据的技术经验”完全可以复制，但数据本身具有组织特异性，比如骨组织的数据经验可以复用，但如果要从骨组织研究转向皮肤组织，就需要全新的数据。本杰明说：”我们倾向于自主生成大量数据，也希望能在几周内启动新的临床实验。不过关键在于，公司需要聚焦几个核心领域来创造价值。“理论上，只要是涉及复杂遗传学机制的慢性疾病，该方法都能发挥优势，但肿瘤领域团队涉及较少，因为肿瘤更多与体细胞突变相关，而Relation Therapeutics聚焦非肿瘤领域，比如免疫学疾病、代谢类疾病等随时间进展的慢性疾病。

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可否成为全产业链生物制药企业？

在自身发展的定位中，Relation Therapeutics定位于“平台型公司”以及“资产导向型公司”，即会自主研发药物并推向市场，团队的雄心是希望成为全产业链生物制药企业。要实现这一点，既需要平台技术，也需要自主研发药物资产。

Relation Therapeutics将发展分为三个阶段：第一阶段是搭建技术平台，目前已完成；第二阶段是自主研发药物，目前正在与葛兰素史克这样的企业合作；第三阶段是推进自主药物进入临床实验，将于未来几年启动。

Relation Therapeutics开发的研发模型与ChatGPT等模型的区别在于，后者以互联网数据作为训练数据，但在生物学领域，没有这样的互联网级基础数据集，必须自己生成数据。这就是 Relation Therapeutics的特点：既要生成数据，又要搭建模型来解读这些数据。

从成本角度，这种研发新药的模式目前对成本并不是最在意，关键是“做对”，为患者找到安全的治疗方案。“就算我们的研发成本和行业平均水平一样，都是10亿美元，但如果能让成功率翻倍，对社会的价值远比省下1亿美元要大得多。”本杰明说。

研发新药的速度会因此而更快，因为方向会更精准，但具体到单个项目，耗时可能和其他研发项目差不多。Relation Therapeutics的商业模式还有一个特别之处，主要负责发现疾病的生物学机制，但不自己做化学合成工作，而是与擅长此项工作的机构合作。另外，也会根据自己发现的生物学机制，引进授权药物。一旦发现某公司的某个药物恰好适合治疗研究的某种疾病，那就会希望和这家公司合作。

基于上述研究，目前Relation Therapeutics的药物都处于研发阶段，一部分是与葛兰素史克合作研发，一部分是自主研发。当前已推进的研发项目覆盖骨质疏松症、骨关节炎、皮肤纤维化、肺纤维化，接着还会有皮肤疾病相关项目，2026年还会启动一个代谢类疾病项目。

“我们很幸运，有像 ‘创始人论坛’（Founders Forum）这样的投资合作伙伴，正在为我们引荐一些非常优质的关键联系人。另外，我们也希望和研究型大学建立合作，看看能有什么新的发现，通过学术研究和商业合作这两个渠道推进。”本杰明如是说。

来源 | 《商学院》杂志2&3月合刊