随着“免疫细胞图谱”的成熟，Immunai 宣布进行 2.15 亿美元的 B 轮融资

据报道，生物技术初创公司Immunai在资金方面一直处于领先地位。该公司于2018年着手创建人类免疫系统图谱，到2021年2月已筹集了约8000万美元。周三，该公司宣布了另一轮规模更大的融资：2.15亿美元的B轮融资。

Immunai一直在构建大量的临床免疫学信息数据集。它结合了遗传信息以及表观遗传变化或蛋白质组学（蛋白质研究）等其他数据，以绘制出免疫系统的功能。然后应用机器学习来确定哪些目标可能对制药商有用，哪些药物可能引起毒性反应，并最终预测患者对潜在治疗的反应。

Immunai声称这个数据集被称为带注释的多组学免疫细胞图谱，AMICA，是世界上最大的。

这一轮由KochDisruptiveTechnologies领投，TalosVC、8VC、AlexandriaVentureInvestments、Piedmont、ICON等参与，使该公司的总资金达到2.95亿美元。

Immunai的联合创始人兼首席执行官NoamSolomon告诉TechCrunch，资金的大幅增长归结为AMICA所产生的见解类型的重大变化。

该平台目前正与贝勒医学院合作开发和完善神经母细胞瘤的细胞疗法。Solomon还表示，该公司正在努力发表一篇论文，表明它可以识别特定的基因靶标，这些基因靶标可以判断患者是否会对某些疗法产生反应。

与此同时，Solomon说，该公司已经能够从简单地显示相关数据转变为因果数据。

“大概一年前，我们展示了强大的相关数据——我们拥有的某些见解可以解释某些基因和细胞之间的关系，”他说。“今天我们有了更多的因果推断结果。我们能够证明我们使用功能基因组平台所做的事情实际上正在产生某些结果。”

让我们明确一点：Immunai远不是唯一一家希望利用细胞水平数据并将其付诸行动的公司。有很多公司，无论大小，都在同一个空间里玩。根据所罗门的说法，Immunai之所以与众不同，有两个原因。

首先是Immunai正在构建的数据集的庞大规模。Immunai一直与30多家公司和学术机构（纪念斯隆凯特琳、哈佛大学、斯坦福大学和贝勒医学院，仅举几例）合作。但该公司还通过今年的两项重大收购，使其收集、分析和管理的生物数据类型多样化。

今年3月，Immunai收购了DropprintGenomics，这是一家致力于大规模执行单细胞测序方法的公司，金额未公开。所罗门补充说，Dropprint在“自身免疫方面取得了有趣的进展”。今年夏天，Immunai收购了Nebion，这是一家花费13年时间构建基因表达数据集的瑞士公司。所罗门指出，他们还与医院和机构建立了大约70个外部合作伙伴关系。

Solomon说，这两次收购“确实加快了数据库的规模”。然而，并购战略仍然是获取互补技术。Immunai的数据采集战略在很大程度上仍然建立在建立更多的合作伙伴关系上。

所罗门认为Immunai脱颖而出的第二个原因归结为它对所有这些信息的处理。Solomon称Immunai是一家以工程为先的公司，因为他对构建支持数据集的基础设施和数据本身一样感兴趣。

他指出，这也是为什么公司120名员工中约有50%来自纯技术或工程背景。

他说：“我认为，在这个领域，除了创建一个小数据集和应用复杂的机器学习工具之外，很少有公司试图做更多的事情。”“我们的做法正好相反。我们相信我们需要建立一个强大的数据库，我们将能够提供和增长，并使用数据工程工具来确保我们的算法可以在100,000个样本上运行。”

这一轮将用于引进更多员​​工，并不断丰富公司可支配的免疫学数据集（以及可以支持它的后端基础设施）。

从业务角度来看，这也意味着公司较少依赖与未来合作伙伴的预付款。新的融资转移了公司的重点。

“我们不依赖更强的预付款。我们更关心基于成功的支付，”所罗门说。