作為重要的結構生物學研究方法，冷凍電鏡是目前最先進、發展最快的蛋白結構解析技術，它能獲得核酸、蛋白等生物大分子的結構，進而闡釋其功能機制，即了解疾病產生的原理以及在人體內作用的機制，而這也是新藥研發的前提條件。
冷凍電鏡在解決分子成像大數據來源問題的同時，AI則可解決圖像大數據分析和藥物設計問題，兩項技術交叉運用能讓解析蛋白結構的工作效率和效果大大的提高，將極大加速藥物研發：篩藥初期，對藥物設計提供可靠的靶點，為小分子藥物指明方向；藥物設計後期，也能直接提供結構生物學的證據。
隨著市場對原創靶蛋白需求的提高，以及硬體、算法軟體上的突破性進展，冷凍電鏡解析生物大分子的三維結構取得了質的飛躍，預計未來，冷凍電鏡+人工智慧將成為結構生物學和癌症藥物研發中的強大工具，深度參與藥物研發。36氪近期了解到的埃空間科技有限公司（下稱：埃空間）便是布局上述業務的一家企業。
簡單來說，埃空間搭建了一個整合 AI 和冷凍電鏡的醫藥研發平臺，意在從分子結構動態多構象切入新藥研發，並使用冷凍電鏡技術將藥物研發從「盲篩」變為「設計」，通過實驗解析靶點藥物複合體的動態結構，再通過人工智慧、建模模擬和計算化學的方法找到與之匹配的優化藥物，進而彌補傳統藥物研發方式下靶點結構未知、隨機性強、研發周期長、成本高的缺點。
埃空間CEO程功指出，冷凍電鏡雖然可以產生海量生物製藥數據，但絕大部分設備使用效率非常低，購買設備後的數據處理和計算都處於空白，海量生物數據處理的精度、速度遠遠不夠，存在非常大的市場空間。在後期數據處理上，AI則能發揮較大作用。
為此，埃空間聚焦在研發+製藥大數據+三維測序上，區別於目前集中於「篩選、識別、預測」的AI+藥物初創企業。據悉，其目標是，將冷凍電鏡的「三維測序」變成類似目前低成本的基因測序，並完成臨床應用，通過電鏡本身和 AI 的技術革新把「三維測序」成本降下去。
程功指出，其團隊使用的 AI 及其特殊的算法，使得計算速度大幅加快，縮短了時間，從而跟上藥物開發的節奏；AI 還提高了結構解析精準度，對藥物靶點鑑定更精準，降低了藥物研發脫靶的概率；另外，多構象及動態和能量信息的提取也有利於更全面的結構解析，有利於指導後續藥物設計。
用冷凍電鏡技術，實現「藥物靶點鑑定和分析」，為合作客戶提供基於冷凍電鏡技術的高解析度三維蛋白質分子結構動力學可視化，以及生物大分子和藥物分子相互作用分析。
埃空間的冷凍電鏡+AI 平臺（企業供圖）
據他介紹，目前該團隊正在將該技術運用到蛋白酶體靶向藥、NLRP3 靶向藥和新冠病毒研究等3個主要藥物研發方向上。
商業化方面，據介紹，埃空間的收入構成分為兩種，一種為技術服務換取現金——轉讓智慧財產權專利獲得一次性收益；另一種為技術服務換合作藥物的股權——分擔開發費用投入，共享專利，按照裡程碑付款方式，分享藥物階段的成果，持有長期股權收益。
另外，埃空間推出了ROME（Cryo-AI 的 demo 版本）開源軟體，在歐美被很多科研和製藥領域同行採用，某些與藥物設計緊密相關的多構象及動態信息的計算，速度相比目前主流軟體 RELION 提升100倍以上（數量級的提升）；接下來，埃空間也將繼續進行數據計算的算法升級。
而除了原創藥物靶點和機理的新藥物設計，例如正在進行地 NLRP3 靶向藥，埃空間還對研發失敗的藥物重新靶點分析和設計，和已成功上市的藥物的藥性改良、專利延長。
目前，在進行地案例是蛋白酶體靶向藥地研發設計。埃空間的團隊也正在進行基S蛋白的新冠病毒疫苗設計，設計的重點在於通過精準的結構和動態信息，評估和彌補已有疫苗在潛在安全性方面的風險，以及加強對病毒突變的應對。
36氪獲悉，埃空間近期已啟動天使輪融資，資金計劃用於 AI 軟體硬體升級、市場和客戶開發等。