百图生科(BioMap)是生物计算引擎驱动的创新药物研发平台,由百度创始人李彦宏发起创立,致力于将先进AI技术与前沿生物技术相结合,构建独特的靶点挖掘及药物设计能力,开发创新药物,造福人类健康。
核心团队
李彦宏
创始人,董事长
李彦宏
创始人,董事长
25年的生物信息学梦想和长期以来的技术信仰,大量生命科学项目的资助者。
李彦宏毕业于北京大学信息管理专业,后获美国布法罗纽约州立大学计算机科学硕士学位。他所持有的“超链分析”技术专利,是奠定整个现代搜索引擎发展趋势和方向的基础发明之一。
李彦宏创立和领导的百度已成为全球最大的中文搜索引擎以及全球领先的人工智能公司。2013年开始,李彦宏不断推动中国人工智能、无人驾驶等前沿技术的创新研发、实际应用和立法进程,带动科技产业面向未来、不断进步。
李彦宏现任全国政协委员、中国民间商会副会长,并被授予改革先锋称号,获颁改革先锋奖章。2018年1月,《时代周刊》刊发了对李彦宏的封面人物专访,并定义其为“the innovator(创新者)”。他也是首位登上《时代周刊》封面的中国互联网企业家。
董晨
免疫专委会主席
董晨
免疫专委会主席
董晨现任上海市免疫治疗创新研究院院长、上海交通大学医学院教授, 他还是清华大学医学院教授、清华大学免疫学研究所PI。董晨1985年本科毕业于武汉大学,1996年获美国阿拉巴马大学伯明翰分校博士学位, 1997至2000年在美国耶鲁大学免疫学系从事博士后工作。曾任美国得克萨斯大学MD Anderson 癌症中心免疫学系终身讲席教授、炎症与肿瘤中心主任。2013年回国工作,曾任清华大学免疫学研究所所长,清华大学医学院院长。
董晨院长主要致力于免疫学的研究,在T细胞分化和自身免疫疾病领域做出了多项开创性贡献,其研究对于治疗免疫性疾病带来了深远的影响, 也给肿瘤免疫治疗提供新的思路。董晨院长目前已发表论文260余篇,总被引用次数达32000余次,曾七次被评为全球“高被引科学家”。董晨是美国科学促进会会士、中国科学院院士、中国医学科学院学部委员, 曾获得2009年美国免疫家学会BD Bioscience研究者奖、2019年国际细胞因子与干扰素协会Biolegend-William E. Paul Award奖, 他还被授予吴阶平医药创新奖、吴杨医学奖等。他是国家重点研发精准医学计划的项目负责人, 基金委”炎症生物学与疾病”创新群体负责人。现任Frontiers in Immunology•T Cell Biology主编, 中国科学•生命科学、Current Opinion in Immunology和Advances in Immunology副主编, Annual Review in Immunology、Immunity、Med和Cell Research等期刊的编委或科学顾问。
詹启敏
科学顾问委员会主席
詹启敏
科学顾问委员会主席
中国工程院詹启敏院士现任北京大学博雅讲席教授,中国医师协会副会长、中国抗癌协会副理事长、中华医学会常务理事。长期致力于肿瘤分子生物学和肿瘤转化医学研究,在国际上率先发现和系统揭示了细胞周期监测点关键蛋白的作用和机制,阐明多个重要细胞周期调控蛋白在细胞癌变和肿瘤诊断与个体化治疗中的作用。近年来,詹院士全面系统阐明了食管鳞癌的遗传变异和分子特征,为有效寻找分子标志物和药物靶点提供了理论基础和临床依据。
刘维
联合创始人,首席执行官
刘维
联合创始人,首席执行官
利用前沿技术提升产业效率的爱好者。在近20年的早期技术投资生涯中,先后担任联想之星合伙人、百度集团副总裁及百度风投CEO,投资孵化了300家全球早期技术公司,包括50家以上的生物计算相关企业。
蒋昭实
BioMap美国公司总裁
靶点发现副总裁
蒋昭实
BioMap美国公司总裁
靶点发现副总裁
20年生物信息靶点挖掘和药物设计经验,加入百图生科前,在吉利德科学公司(Gilead Sciences)总部担任药物研发领导团队成员、执行总监、生物信息和数据科学部全球负责人。他领导的团队进行了近百项临床试验研究,参与成功研发了近十种新药,包括Jyseleca(自免)、Vemlidy(乙肝)、Biktarvy(艾滋病)、Remdesvir(病毒)等著名药物。
除了临床研发的经验,他在基因组科学研究领域也颇有建树,发表过四十多篇高质量的科研论文,其中有五篇发表在自然 (Nature)杂志上。在加入Gilead之前,他作为基因泰克(Genentech)的资深科学家,领导了多个大型人类基因组研究计划。
他于华盛顿大学取得基因组学博士学位,师从美国科学院院士,著名遗传学家Evan Eichler教授。此前,他毕业于浙江大学临床医学专业并在北京协和医院担任多年临床病理医师。
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=2GO0E4kAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
宋乐
首席技术官
首席AI科学家
宋乐
首席技术官
首席AI科学家
宋乐博士是著名的机器学习和图深度学习专家,曾任美国佐治亚理工学院计算机学院终身教授、机器学习中心副主任,阿联酋 MBZUAI 机器学习系主任,蚂蚁金服深度学习团队负责人(P10)、阿里巴巴达摩院研究员,国际机器学习大会董事会成员,具有丰富的 AI 算法和工程经验。
自 2008 年起,宋乐博士在 CMU 从事生物计算相关的研究,利用机器学习技术对靶点挖掘、药物设计取得了一系列突破性成果,获得 NeurIPS、ICML、AISTATS 等主要机器学习会议的最佳论文奖。社区服务方面,他曾担任 NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI 等 AI 顶会的领域主席,并出任 ICML 2022 的大会主席,他还是同行评议期刊 JMLR、IEEE TPAMI 的副主编。
Google Scholar: https://scholar.google.co.uk/citations?user=Xl4E0CsAAAAJ&hl=en
赵正琦
首席免疫科学家
管线开发副总裁
赵正琦
首席免疫科学家
管线开发副总裁
赵博士在University of Iowa取得了免疫学博士学位,而后于90年代在斯坦福大学完成了微生物学和免疫学博士后研究,拥有超过30年的肿瘤免疫和自身免疫疾病领域的药物研发经验,并担任了CBA湾区华人生物科技协会副会长、董事会成员等社会职务。他曾担任睿智化学的副总裁、免疫治疗和感染方向的负责人,Abvision Therapeutics的CSO,GenoImmune的CTO/研发高级副总裁,美国Complete Genomics的癌症免疫治疗高级总监,美国AbGenomics的高级总监/临床前研究和技术负责人,并在默克研发实验室、先灵葆雅/DNAX研究所、诺华等多家全球制药公司和著名研究机构担任项目负责人和高级科学家。他带领团队完成过多个治疗性抗体药物的靶点验证、先导化合物的识别和验证、体内药效评价等工作,并成功推动了多个治疗性蛋白、抗体和细胞疗法项目从早期发现阶段进入临床或商业化阶段。
阮星华
工程技术副总裁
阮星华
工程技术副总裁
硕士毕业于南开大学计算机专业。2008年加入百度公司,曾任百度主任架构师、度小满金融主任架构师,具有丰富的产品导向的开发经验及团队管理经验。
曾参与微软亚洲研究院可信计算研究项目Secure Group Communications In Wireless Mobile Ad Hoc Network Project,并在核心期刊会议上发表多篇论文。主导设计了搜索引擎自动化问题检测系统、用户反馈分析系统、海量数据标注系统,参与相关性优化和移动网页质量筛选,显著提升了产品稳定性和效果,多次获得百度最佳个人奖和技术创新奖。在度小满,他主导设计了基于千亿级大规模图网络的反欺诈模型和系统,大幅降低了欺诈率,达到行业领先水平。并通过策略设计和优化有效控制风险并促进业务的快速发展。他在工程自动化、海量数据智能标注、搜索分析、异常检测等多个领域拥有20多项发明专利。
容晓军
发现生物学副总裁
容晓军
发现生物学副总裁
容博士本科毕业于北京大学,随后取得南加州大学病理生物学博士学位,并在西奈山医学中心完成博士后研究。容博士在药物研发行业有超过25年的研发经验,并具有15年以上的团队管理经验,先后在葛兰素史克、礼来、博德研究所、Toran Therapeutics(Flagship Pioneering组建的生物技术公司)担任管理职务,研究方向包括癌症、自身免疫、代谢病及纤维化疾病等多个疾病领域。他在细胞生物学及转化药理学方面有丰富的技术经验,并善于开发和整合先进技术,成功地把各类创新技术(药化蛋白组学、代谢组学、功能基因组学等)融入实际研发过程,并将多个药物分子从靶点发现阶段推进到不同的研发里程碑阶段。
张彤
抗体发现执行总监
张彤
抗体发现执行总监
2003年获美国亚利桑那大学免疫学博士,2003-2009年在美国达特茅斯学院完成免疫学博士后研究。加入百图生科前,张彤于2012-2021年在百济神州担任高级总监和高级首席研究员。在这之前,张彤担任美国达特茅斯学院研究助理教授。此外,张彤还是美国免疫学家协会会员、美国科学促进会会员和美国癌症研究协会会员。他在国际知名免疫学期刊上发表文章30余篇,是Journal of Immunology、Blood、Current Medicinal chemistry、Int. Immunopharmacology、Frontier in Immunology等多个免疫学期刊的特设审稿人,拥有十余项美国药物专利,成功推动了多个抗体项目从早期发现阶段进入临床或商业化阶段。
Robert Gentleman
科学顾问委员会委员
Robert Gentleman
科学顾问委员会委员
Robert Gentleman博士是哈佛医学院计算生物医学中心的创始主任,世界著名的统计学家和生物信息学家,并因为与Ross Ihaka一起发明了广为使用的R语言而闻名于业内。作为Bioconductor项目的创始人和倡导者,他在过去几十年内不断为计算生物学工具平台添砖加瓦,并先后在工业界出任基因泰克(Genentech)生物信息和计算生物高级总监、23andMe计算生物副总裁。为表彰他在R语言、Bioconductor项目方面的工作以及他为数据和方法共享所做出的努力,Gentleman博士于2008年获得本杰明富兰克林奖,并分别当选为国际计算生物学协会、美国统计协会的Fellow。
Michael Wulfsohn
科学顾问委员会委员
Michael Wulfsohn
科学顾问委员会委员
Michael Wulfsohn博士是世界著名的数据驱动药物开发专家。在哈佛大学获得生物统计学博士学位后,他在工业界推动了一系列极具创新精神的药物研发和临床阶段开发实践。作为世界领先的创新药企Gilead Science的前全球资深副总裁,他在20余年的时间内,帮助该公司成长为全球顶级制药公司之一,其领导的科学团队为病毒(HIV、HCV、HBV)、炎症、心血管、呼吸和肿瘤在内多个领域的药物开发提供关键助力,有20多种新药物获得批准,为成百上千万的患者带来福音。此外,Michael积极倡导利用人工智能和多种组学工具进行药物发现。在他富有远见的领导下,Gilead Sciences在基因组学和生物信息学方面建立起强大的科学实力,并成功运用数据驱动的模式开发First-in-class药物。
我们的团队
我们是由一群富于理想的科学家和工程师组成的团队。敬畏之心,凌云之志,大胆假设,谨慎求证。我们希望整合前沿的疾病生物学、生物信息学、抗体工程、人工智能、 传感与自动化技术,让患者减少等待。
>20 名校教授>100 科学家 >30 家大型药企经验 >100 项新药研发经验 >2,000 高质量论文 >150,000 总引用量















































团队成员早期研究
李彦宏先生早期研究
508 名患者的全基因组测序确定了与食管鳞状细胞癌预后不良相关的关键分子特征
508 名患者的全基因组测序确定了与食管鳞状细胞癌预后不良相关的关键分子特征
研究报告了食管鳞状细胞癌(ESCC)基因组分析的最大图谱,利用508个ESCC基因组,确定了5个新的显著突变基因,并揭示了3个主要的亚型,定义了与转移和患者预后相关的突变特征群。该研究得到了国家重点研发计划、CAMS医学创新基金、国家自然科学基金、深圳市“医疗卫生三名工程”、广东省基础与应用基础研究基金的资助。【Cui, Y., Chen, H., Xi, R. et al. Cell Res. 2020 May; 30, 902–913.】
蒋昭实博士早期研究
乙肝病毒整合入肝细胞癌患者基因组的影响
乙肝病毒整合入肝细胞癌患者基因组的影响
首次利用全基因组测序的方法,全面系统地研究了乙肝病毒随机整合到人类基因组的方式,揭示了病毒整合在肝癌发生和发展中的多种分子机制。第一次提出了整合病毒也可以大量表达病毒蛋白(如HBsAg),挑战了将HBsAg作为抗病毒治疗临床终点的传统观点。为后继优化乙肝治疗临床实验设计提供了崭新的科学证据。该论文为被甄选为Genome Research当月封面故事。【Jiang et al, Genome Res. 2012 Apr;22(4):593-601】
蒋昭实博士早期研究
选择性剪接:异常剪接促进结肠肿瘤生长
选择性剪接:异常剪接促进结肠肿瘤生长
通过多组学数据和功能基因组学整合的方法,系统地寻找结直肠癌的治疗新靶点。在基因组学分析方法上,巧妙地利用内含子遗留(intron retention)去寻找剪切异常证据,和同事一起发现了剪切体(spliceosome complex)中的PRPF6 基因在结直肠癌中拷贝数扩增异常。并在细胞和动物实验中功能验证了PRPF6的癌基因特征。率先提出了信使RNA剪切异常,可以作为肿瘤治疗的新靶点。该论文发表后,被Nature Reviews Cancer作为重大科研进展加以报道点评。【Genes Dev. 2014 May 15;28(10):1068-84;Nature Reviews Cancer. 2014 (14):382–383 】
宋乐博士早期研究
通过可解释进化进行分子优化
通过可解释进化进行分子优化
在化学、材料科学和药物发现领域,优化分子以获得所需的特性是一项基本但具有挑战的任务。本文开发了一种新算法,用于通过期望最大算法(EM)来优化分子特性。该算法旨在模仿人类专家寻找所需分子的过程,并在两个阶段之间交替:第一阶段是用可解释的本地搜索来确定基本原理,即解释所需分子特性的关键子图模式。分子完成的第二阶段探索更大的分子空间,包含良好的基本原理。我们用该方法测试比较了现实世界药物多属性优化任务的各种基线方法,从成功率、新颖性和多样性各方面,实验展示了新算法比最佳基线好79%。人类专家对优化分子的评估表明,我们的方法中获得的顶级分子,有60%被认为是成功的。
https://openreview.net/pdf?id=jHefDGsorp5
宋乐博士早期研究
Retro*:使用神经引导的 A* 搜索学习逆合成规划
Retro*:使用神经引导的 A* 搜索学习逆合成规划
逆合成计划是药物合成中的一项关键任务,它确定了获得目标产物的一系列化学反应。大量可能的化学物质使这个问题的搜索空间非常大,即使对于经验丰富的化学家来说,逆合成计划也是具有挑战性的。然而,现有的方法要么需要通过高方差的rollout进行大量计算来估计回报,要么优化搜索速度而不是质量。在这篇论文中,我们提出了Retro,一种基于神经网络引导的A算法,来高效寻找高质量合成路线。它将搜索空间保持为一个AND-OR树,并使用历史数据来学习一个神经网络策略函数。然后在这个神经网络的引导下,它在新的任务期间有效地执行最佳优先搜索。在基准测试USPTO数据集表明,我们提出的方法在成功率和解决方案质量方面优于现有的最先进技术,同时效率更高。
http://proceedings.mlr.press/v119/chen20k/chen20k.pdf
宋乐博士、高欣博士早期研究
通过学习展开算法预测 RNA 二级结构
通过学习展开算法预测 RNA 二级结构
在本文中,我们提出了一种端到端的深度学习模型,称为E2Efold,用于RNA二级结构预测,可以有效地考虑问题的内在约束。E2Efold的关键思想是直接预测RNA碱基配对矩阵,并使用展开算法进行约束编程,作为深度架构的模板来强制执行约束。基于基准数据集上的综合实验,我们展示了E2Efold的优越性能:作为推理时间方面最快的算法,与早前的SOTA(特别是对于伪结结构)相比,它预测了明显更好的结构,同时具有同样的效率。
https://openreview.net/pdf?id=S1eALyrYDH
宋乐博士、高欣博士早期研究
Sequence2Vec:一种用于模拟转录因子结合亲和力景观的新型嵌入方法
Sequence2Vec:一种用于模拟转录因子结合亲和力景观的新型嵌入方法
生物技术的最新进展为预测结合亲和力提供了可能,但转录因子 (T.F.)-DNA 结合亲和力的准确表征仍然亟待解决。
我们提出了一种新的序列嵌入方法来模拟转录因子结合亲和力。我们的方法将 DNA 结合序列表示为一个隐马尔可夫模型 (HMM),捕获序列中的特定位置信息和远程依赖性。这种方法是概率图形模型、特征空间嵌入和深度学习的全新优势组合。我们对由不同高通量实验技术测量得到的90 多个大规模 TF-DNA 数据集进行了全面的实验。【Dai et al, Bioinformatics. 2017 33(22):3575-3583】
高欣博士早期研究
一个基于结构和系统的综合框架,用于识别代谢物和已知药物的新靶点
一个基于结构和系统的综合框架,用于识别代谢物和已知药物的新靶点
小分子对蛋白质靶标的固有混杂阻碍了我们对健康代谢与疾病代谢的理解。
识别所有蛋白质靶标对于评估(副作用)和重新定位药物意义深远,而这种杂交给制药行业带来了挑战。我们提出了一种新的基于结构和系统的药物靶标预测 (iDTP) 新方法,以大规模发现小分子的新靶标,例如药物、辅因子和代谢物(统称为“药物”)。
对于给定的药物,我们使用与序列顺序无关的结构比对、层次聚类和概率序列相似性来构建概率口袋集合 (PPE),该集合捕获已知靶标上不同结合位点的混杂结构特征,并将药物的 PPE 与其递送曲线的近似值相结合来减少误报。
我们使用 iDTP进行交叉验证来预测 11 种药物的已知靶点,敏感性为 63%,特异性为 81%。
然后预测了这些药物的新靶点——过氧化物酶体增殖物激活受体 γ 和致癌基因 B 细胞淋巴瘤 2这两种具有高度药理学意义的药物,并已通过体外结合实验成功验证。
这种方法广泛适用于蛋白质-小分子相互作用的预测,在生物研究和药物开发中具有多种新应用。【Naveed et al, Bioinformatics. 2015 31(24): 3922-3929】
赵正琦博士早期研究
种设计靶向巨细胞病毒的 CD8+ T 细胞的单细胞方法
种设计靶向巨细胞病毒的 CD8+ T 细胞的单细胞方法
赵博士的团队提出了一种利用单细胞測序的方法生成 工程化TCR CD8+ T 细胞的策略。单细胞转录组和 TCR 测序数据的相关分析提供了一种有用的策略来识别针对免疫原性表位的功能性 TCR 对。此创新方法可以得到广泛应用,并显着加速免疫细胞疗法在治疗癌症恶性肿瘤和病毒相关疾病(如 SARS-CoV-2 引起的持续大流行)方面的发展。 【 Cell Mol Immunol. 2021 May;18(5):1326-1328.】
赵正琦博士早期研究
抗 IL-17A 疗法可防止类风湿性关节炎实验模型中的骨侵蚀
抗 IL-17A 疗法可防止类风湿性关节炎实验模型中的骨侵蚀
赵博士领导研究 IL-17 在自身免疫性疾病中致病作用的机制。该研究首先确定了严重发炎关节中 RANKL 信息减少与anti-IL-17保护骨关节的相关性。进一步确定 IL-17A 是炎症介导的骨破坏的重要关键因素,并支持anti-IL-17A 疗法用于治疗类风湿性关节炎、银屑病和多发性硬化症等炎症性等自身免疫疾病。【Autoimmunity. 2011 May;44(3):243-52.】
金善钊博士早期研究
皮肤T细胞淋巴瘤迁移播散机制及特征性免疫微环境
皮肤T细胞淋巴瘤迁移播散机制及特征性免疫微环境
金善钊博士与合作者揭示了皮肤T细胞淋巴瘤(CTCL)迁移播散机制及特征性免疫微环境。利用单细胞转录组测序和TCR测序,准确定义了肿瘤性T细胞亚群。在单细胞水平上明确了CTCL肿瘤细胞为单克隆起源。提出肿瘤性T细胞的多次播散种植模型,并描绘了CTCL肿瘤内部复杂的多细胞免疫微环境图谱。对CTCL提出新的疾病分子分型,即TCyEM和TCM,可用于患者疾病转归的预测和靶向药物的选择,为CTCL患者的靶向个体化治疗提供有力支持。
https://www.nature.com/articles/s41467-022-28799-3
联系我们
新加坡
#39-03 North Tower, One Raffles Quay, Street of Raffles Quay ,Singapore 048583
北京贝伦产业园
中国北京市海淀区永腾北路9号院贝伦产业园10号楼
美国硅谷
101 Jefferson Drive,
#231, Menlo Park,
94025 CA, USA
苏州工业园区
中国江苏省苏州市苏州工业园区星湖街328号创意产业园
业务交流: info@biomap.com
科研合作: research@biomap.com
优秀人才: hr@biomap.com