Insitro

C轮

公司全称：Insitro

国家/地区：美国/——

类型：数据驱动型药物研发商

公司介绍：

Insitro是一家位于美国的生物科技公司，致力于将机器学习和实验生物学相结合，以加速新药发现和开发。该公司运用先进的计算方法来解析复杂的生物学数据，从而揭示疾病的根本原因和新药作用机制。Insitro的研究领域涵盖了多个疾病领域，包括神经退行性疾病、肿瘤学和代谢性疾病等。

基本信息

成立时间：

2018-01-01

员工人数：

15人以下

企业画像

行业领域：

应用技术：

热门标签：

AI+辅助诊断

企业动态

重磅！AI制药独角兽创始人反思：行业该醒醒了，真正瓶颈不在“造分子”！

2026-08-10 15:00:00

Insitro创始人兼首席执行官Daphne Koller在专栏文章中指出，AI制药的最大难点不在于制造分子，而在于发现正确的疾病机制。她批判了当前AI制药的四种主流叙事，并强调AI在药物研发中应聚焦于理解疾病机制，而非仅仅加速分子设计。Koller认为，药物研发的瓶颈在于对疾病机制的理解不足，而AI应致力于构建有针对性的因果模型，以揭示疾病背后的生物学机制。她还提到，AI在临床开发领域具有巨大潜力，但必须与生物学研究相结合，以实现真正的临床获益。

insitro在ADA科学会议上展示MASH治疗新数据

2026-06-09 00:00:00

insitro公司近日在糖尿病协会（ADA）第86届科学会议上展示了其代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASH）治疗项目的新临床前数据。数据显示，通过靶向沉默IRS1，可以减少纤维化进程和与损伤相关的循环生物标志物，这些效果部分独立于肝脏脂肪的减少。这些发现支持了公司肝脏靶向IRS1候选药物CTRO-1013的进一步开发，并计划在今年进行首次人体试验。研究结果表明，IRS1抑制可能为改变严重肝病病程提供一条途径。

insitro任命Joe Hand为首席人才官

2026-02-26 22:00:00

人工智能药物研发公司insitro宣布任命Joe Hand为首席人才官。Hand将领导insitro的全球人才战略，负责人才、组织发展和文化，随着公司继续扩大其综合人工智能和生物平台，推进其差异化的、首创级项目向临床试验阶段迈进。Hand拥有超过20年的高级领导经验，曾指导生命科学组织通过扩张、文化演变和复杂的公司交易。在Celgene公司近十年的任职期间，他担任过包括首席人力资源官在内的多个高级领导职务，并在Celgene的执行委员会和业务发展委员会中任职。Hand还曾担任Phathom Pharmaceuticals的首席行政官，在那里他从零开始建立了人力资源和全面薪酬基础设施。Hand拥有纽约大学法学院法学博士学位和圣母大学商业管理学士学位。

insitro收购CombinAbleAI并推出TherML平台，加速药物发现进程

2026-01-13 01:00:00

人工智能药物研发公司insitro宣布收购CombinAbleAI并推出TherML（治疗机器学习）平台。该收购预计在2026年1月底完成，将使insitro具备从小分子、寡核苷酸、抗体到其他复杂生物制剂的全栈、模态无关的能力。这一集成方法可以加速临床级资产的产生，同时降低后期开发风险。insitro首席科学官Philip Tagari表示，通过整合CombinAbleAI的基于物理信息的AI驱动的复杂生物制剂设计，将功效和可制造性作为设计标准，从源头改变从生物洞察到可行疗法的转化。TherML平台支持多种治疗模式的AI驱动设计和优化，包括多特异性抗体和T细胞结合剂。该平台利用CombinAbleAI的物理信息AI优化引擎，为药物类似性、安全性特征和结合亲和力进行优化。通过将药物类似性优化提前到工作流程中，TherML减少了后期淘汰率，在功效和可制造性之间取得平衡。

百时美施贵宝在创新药物研发上的战略布局

2026-01-12 00:00:00

百时美施贵宝公司首席研究官Robert Plenge在J.P. Morgan Healthcare Conference上强调，尽管晚期交易备受关注，但公司仍致力于早期创新药物研发。百时美施贵宝正进入一个“数据丰富的时期”，预计到2030年将推出10种以上新药，拥有超过30个“有意义的上市期”。公司通过一系列小规模交易，如与AI药物发现生物技术公司insitro的合作，以及与中国生物技术公司Harbour BioMed的合作，展示了其在早期创新药物研发上的布局。此外，百时美施贵宝还关注神经疾病领域，并在中国寻找新的合作伙伴。

insitro在J.P. Morgan Healthcare Conference上发布公司更新

2026-01-06 00:00:00

人工智能药物公司insitro宣布，其创始人兼首席执行官Daphne Koller博士将于1月12日在旧金山举行的第44届J.P. Morgan Healthcare Conference上发布公司更新。insitro基于因果生物学的AI药物公司，通过生成整合的多模态人类和细胞数据，并使用机器学习进行分析，旨在揭示疾病是如何开始、进展以及如何被解决的。公司利用这一方法来识别遗传驱动因素，优先考虑靶点，并设计旨在治疗疾病根本原因的药物，项目主要集中在代谢疾病和神经科学领域。insitro得到了世界级投资者的支持，并已筹集约8亿美元资金，其中包括约1.5亿美元的制药合作伙伴关系非稀释性资金。

insitro发布Nature Communications研究，验证其POSH平台

2025-12-17 00:00:00

人工智能药物研发公司insitro近日宣布，其研究在《自然通讯》杂志上发表，验证了其POSH（人细胞池光筛选）平台。该研究详细介绍了CellPaint-POSH的发展，这是一种可扩展的方法，结合了池式CRISPR筛选、高内涵成像和先进的机器学习，以大规模地映射基因功能，而不依赖于预定义的生物标志物或人类设计的假设。在多个大规模实验中，该研究证明了从形态学读数和AI衍生的嵌入中直接出现的具有生物学意义的基因网络。通过捕捉细胞中的微妙、整体变化，而不是孤立指标，该平台揭示了传统、基于假设的分析系统性地遗漏的细胞关系和治疗靶点。insitro的CellPaint-POSH平台通过结合池式CRISPR筛选的巨大通量和Cell Painting的高维、多路复用数据，识别新的细胞状态、通路和功能分组，从而解决了这一权衡问题。该平台能够对数千个表型特征进行遗传扰动分析，同时捕捉细胞器形状、纹理和组织复杂细节。这导致了一种高分辨率的疾病生物学图，超越了二元的“击中”调用，为每个筛选的基因捕捉整体表型特征。该研究强调了自监督机器学习的力量，特别是视觉Transformer，能够在没有人类标签的情况下解释细胞生物学的“视觉语言”。这些自监督模型分析原始像素数据以学习内在模式，将每个细胞映射到高维特征空间，从而保留微妙的生物学关系，使系统能够根据人类肉眼无法看到模式将具有相似功能的基因分组。这些模型比传统、专家设计的分析恢复了2.5倍的功能基因关系，检测到信号治疗机会的细胞纹理和组织中的微妙变化。

前武田制药CSO和a16z Bio + Health创始人加入insitro，指导ChemML™平台临床转化和扩展

2025-12-04 00:00:00

人工智能药物研发公司insitro宣布任命两位科学顾问：Stephen Hitchcock博士，前武田制药首席科学官，以及Vijay Pande博士，VZVC联合创始人，同时也是Andreessen Horowitz Bio + Health基金创始人兼普通合伙人。Hitchcock和Pande将就insitro的AI驱动ChemML™平台的发展与扩展提供建议，重点关注将引人注目的靶点转化为药物化学和临床前开发策略，以推进治疗药物进入临床试验。他们的指导将集中在将计算预测与大规模药物开发的现实相结合。insitro的创始人兼首席执行官Daphne Koller博士表示，ChemML旨在弥合生物学的承诺与临床现实之间的差距。Hitchcock博士拥有超过30年的生物技术和大型制药（武田制药、礼来和阿斯利康）研发经验，而Pande博士在斯坦福大学担任了16年教职，是计算生物学和化学领域的先驱。insitro公司最近在整合平台方面取得了几个验证里程碑，包括与百时美施贵宝扩大合作，以及与礼来建立预测ADMET模型的第一笔交易。

insitro任命两位科学顾问，推进AI驱动的药物研发

2025-12-03 23:30:00

insitro公司，一家基于因果生物学的AI制药公司，近日宣布任命两位科学顾问：Stephen Hitchcock博士，前武田制药公司首席科学官，以及Vijay Pande博士，VZVC的联合创始人，同时也是Andreessen Horowitz生物+健康基金的前创始人及普通合伙人。这两位顾问将就insitro的AI驱动ChemML™平台在管线和合作伙伴项目中的应用提供咨询，重点关注将引人注目的靶点转化为药物化学和临床前开发策略，以推进药物进入临床试验。insitro公司创始人兼CEO Daphne Koller博士表示，ChemML旨在弥合生物学的承诺与临床现实之间的差距。公司近期还与Bristol Myers Squibb和Eli Lilly等战略合作伙伴建立了合作关系，并取得了多项验证里程碑。insitro致力于代谢疾病和神经科学领域，通过AI技术设计治疗疾病的药物。

百时美施贵宝与insitro延长合作，共同开发新型药物对抗肌萎缩侧索硬化症

2025-10-15 00:00:00

百时美施贵宝公司（Bristol Myers Squibb）与人工智能生物技术公司insitro宣布，双方将延长现有合作，利用insitro的化学平台设计针对肌萎缩侧索硬化症（ALS）的新型药物。根据延长协议，BMS将支付最高2000万美元以延长2020年10月签订的合同一年。此外，insitro还有望获得超过20亿美元的发现、开发、监管和商业里程碑奖金，以及上市产品的版税。五年前的初始合作利用insitro的AI平台创建了肌萎缩侧索硬化症和额颞叶痴呆的诱导多能干细胞（iPSC）模型。BMS以5000万美元的前期费用获得了通过这种方法识别并验证的目标的选择权。去年12月，BMS宣布选择了一个由insitro识别和验证的ALS目标，并向该生物技术公司支付了2500万美元的里程碑奖金。此次延长将使合作伙伴有更多时间通过insitro的ChemML技术（一个端到端的小分子发现和优化平台，同样使用AI和机器学习来促进和加速这一过程）来共同研究这一目标。近期，BMS一直在投资以保持其产品线的更新。上周，公司以15亿美元收购了细胞疗法公司Orbital Therapeutics，获得了针对自身免疫疾病的领先资产。6月，公司通过其放射性制药子公司RayzeBio与Philochem签订了3.5亿美元的前期费用和13.5亿美元的生物股合作开发前列腺癌。同月，BMS投入超过110亿美元与BioNTech合作开发实体瘤双特异性抗体。3月，BMS以2.86亿美元的价格收购了其细胞疗法合作伙伴2seventy bio，该公司与其共同生产细胞疗法Abecma。

insitro与Bristol Myers Squibb合作推进肌萎缩侧索硬化症新药研发

2025-10-15 00:00:00

美国南旧金山，加利福尼亚州——insitro公司，一家机器学习驱动的药物发现和开发领域的先驱，以及百时美施贵宝公司（纽约证券交易所代码：BMY），今日宣布双方合作进入下一阶段，旨在发现针对肌萎缩侧索硬化症（ALS）的新分子，作为新的治疗药物。此次合作扩展将利用insitro的AI赋能的ChemML™平台设计新型药物，针对在第一阶段生物评估中确定的创新ALS靶点，可能为这一为期一年的扩展项目提供高达2000万美元的新资金。从合作中成功开发出的新疗法的总价值可能超过20亿美元，包括对insitro的发现、开发、监管和商业里程碑支付的款项，以及版税支付。insitro的创始人兼首席执行官Daphne Koller博士表示，与百时美施贵宝公司的合作揭示了针对ALS潜在治疗靶点的创新，现在正进入下一阶段，将这些发现转化为药物。insitro的ChemML™平台能够快速将新型靶点转化为先进的分子小分子先导化合物，利用一套涵盖AI驱动的建模、药物化学和结构生物学的差异化能力。insitro的专有机器学习驱动的发现引擎揭示了新的生物学，使我们能够以创纪录的速度识别多个差异化的、高置信度的创新ALS药物靶点。这些靶点得到了稳健的证据支持，包括功能数据，证明了运动神经元的存活和逆转ALS病理学的多个下游标志物。insitro的全面ChemML平台已经生成了可以潜在优化的新型化合物，这些化合物可以使用insitro的ML驱动的药物化学来应对技术挑战性的靶点。ALS是一种毁灭性的、进行性的神经退行性疾病，其特征是选择性丧失上运动神经元和下运动神经元。该疾病导致肌肉无力、呼吸衰竭，最终死亡，诊断后中位生存期为3至5年。由于近90%的ALS病例为散发病例，因此合作的第一阶段集中在识别跨学科生物学——疾病的共同潜在病理——以开发能够帮助最大数量患有家族性和散发性ALS患者的疗法。insitro和百时美施贵宝公司都承诺以最快的速度将新疗法带给等待变革性治疗方案的病人和家庭。

融资信息

公布时间

企业名称

类型

行业领域

融资轮次

融资金额

投资方

详情

2021-03-15

insitro Inc

数据驱动型药物研发商

医疗信息化
AI+辅助诊断

C轮

GV;
Alexandria Venture Investments;
[+10]

——

2020-05-26

insitro Inc

数据驱动型药物研发商

医疗信息化
AI+辅助诊断

B轮

HOF Capital;
Casdin Capital;
[+2]

——

2019-04-06

insitro Inc

数据驱动型药物研发商

医疗信息化
AI+辅助诊断

A轮

GV;
Alexandria Venture Investments;
[+6]

——

2018-05-02

insitro Inc

数据驱动型药物研发商

医疗信息化
AI+辅助诊断

未公开

GV;
Third Rock Ventures;
[+3]

——

交易事件

交易标题

主要参与方

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