在 2016 年资本寒冬里，医疗健康行业持续逆势上扬——根据 IT 桔子数据，2016 年医疗健康行业共发生 368 起投资事件，投融资额度约 291 亿人民币，相较于去年同期相比，投资事件数量增长超过 30%。在一片「断崖式下降」的投融数据中，医疗健康领域十分亮眼。
在这其中，「生物技术」子行业的表现尤为抢眼。
IT 桔子对生物技术领域近三年的投资事件和金额进行盘点发现：无论是获投金额还是获投数量，该领域都呈几何式增长。成立于 2016 年的 13 家生物技术公司中 9 家明确获得投资，当年获投率为 69%。
这种黑马之势，持续到了 2017 年。在刚刚过去的第一个季度，生物技术领域便发生 15 起投资事件，涉及投融资金额高达 40.5 亿人民币。投资轮次多保持在 A、B 轮，单轮次金额在亿元左右，参与投资方包括红杉中国、联想之星、启明创投、深创投等知名机构。
人工智能算法与生物技术的碰撞
肿瘤分子诊断及科研转化服务提供商「美迪维康」此前曾获得来自蓝驰创投的 A 轮投资。在消费级基因检测产品「基因猫」上保持着每年数百万收入的同时，美迪维康在 2016 年上半年转型将业务重心转移到了肿瘤的精准诊疗领域。
目前，美迪维康已成为复旦生物医学研究院国家科技部「十三五」重点专项——《疾病研究精准医学知识库构建》项目的指定科研服务与成果转化机构。
在 IT 桔子分析师对美迪维康创始人徐峰的专访中，美迪维康首次透露其核心优势——自研的 IME 算法系统。
美迪维康基于美国 NIH 公开数据库的底层数据，自主研发 IME 算法系统。通过检测癌症或某一类癌细胞的基因表达谱，使用 IME 算法，在市面上已有的上万药物库中筛选出几种理论上匹配的药物。之后通过细胞模型、动物模型和临床试验来验证药物的有效性，来给病人提供治疗。
而同类的生物技术公司目前仍在做靶向用药的方式，但截止至 2016 年 12 月肿瘤界 FDA 批准的靶向用药仅有 45 种。
药物筛选软件相应按钮及可能结果展示
药物筛选软件主界面及相关功能
药物筛选另一种界面（基于java）
四种应用场景及成果
关于 IME 算法的应用，一方面可以为患者提供「个性化的癌症治疗」；另一方面在上万种「老药」中监测、寻找新用法（老药新筛），美迪维康对这些全新的治疗方法申请专利保护并出售给有兴趣的药企获得利润。此外，通过 IME 算法，美迪维康在早期癌症筛查的试剂盒方面已做出了有效尝试——在肺腺癌的早期筛查中，美迪维康通过对 6 个甲基化位点的筛选匹配，回归系数已经达到 99% 以上。
另外一个正在尝试中的 IME 算法的应用是与大型药企比如辉瑞、葛兰素史克等进行新药研发合作，改变传统的高通量药筛方式，通过算法进行模拟计算，将全球肿瘤靶向药物市场效率提升数年。
目前，除了在早期癌症筛查试剂盒上的突破性进展，美迪维康的 IME 算法系统在「老药新筛」上也已初步取得成果。
针对乳腺癌中死亡率最高的三阴乳腺癌，美迪维康通过 IME 算法，首先筛选出两种可能有效的药物，并通过细胞模型测试之后，其中有一种药物被发现对这种类型的肿瘤细胞有明显抑制效果。另外针对胰腺癌的药物，美迪维康经过算法筛选出 7 种可能有效药物，最终确认了其中 3 种药物有效。
清晰的商业化之路
在商业化上，徐峰表示：「在知识经济时代，知识就是经济的动力。」美迪维康的目标是将最前沿的知识转化为生产力，实现商业化。
美迪维康在服务推广上首选了国内顶尖的医生、院士、领导者为突破口，如果他们对美迪维康的技术成果接受、认可，便会形成自然而然的推广与应用。目前，美迪维康已有渠道覆盖了 4 省近 20 个城市（上海，苏州，南京，广州，杭州，福建，深圳，武汉，成都，北京，吉林，哈尔滨等），合作医院超过 50 家，在医疗机构构建的成熟渠道为产品推向市场大开方便之门。
在团队背景上，美迪维康拥有 20 余位名国内外顶尖科学家团队（博士和博士后），占比团队的 40% 以上。结合专家团多年肿瘤临床治疗和研究经验可以对病人检测数据的动态监控及分析结果进行有效梳理和总结，更好地为医院临床解决方案的定制及临床科研转化提供高价值的参考建议。
同时，与复旦大学生命科学院共同开展的技术研发，使其独有的技术壁垒短期内很难被攻破，不可替代性强。
目前，美迪维康正在寻找下一轮融资。
徐峰先生简介：
全球基因和健康联盟（Global Alliance for Genomics and Health）会员
中国遗传学会上海分会会员
上海张江创新创客联盟理事
上海美迪维康生物科技有限公司 CEO
美国 Perkin Elmer Lifesciences LLC 前中国区 总经理
苏州新波生物创始人（此公司后被跨国公司收购）
加拿大国家金融学院 高级金融分析师 执业执照
中欧国际工商学院 CEIBS MBA
本文作者Judy，来自IT桔子（itjuzi521）。转载请注明出处，并在「阅读原文」处添加原文链接。
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