36氪获悉，人工智能药物研发数据平台「答魔数据」宣布完成新一轮融资。本轮投资人肖莹是某知名互联网上市公司创始人，目前专注医疗健康养老产业发展。
结合整个行业来看，新药研发存在显著的痛点投入大、耗时长、成功率低。伴随着行业的发展，人工智能技术越来越多地应用到医药研发环节，帮助药企提效降费。
答魔数据切入的是“临床前研发”环节，将人工智能技术与药学、化学、生物学等学科相结合，构建AI+药物研发数据平台，运用大数据、人工智能技术支持药企的药物研发进程。目前市场上直接竞品较少。
答魔数据官网
数据质量是衡量企业的关键，目前答魔数据已经完成了3万多种小分子药物和生物药的知识图谱搭建，数据量为2100余万条，近期更有重磅的逆合成反应预测、药物筛选等多个药物研发模块即将落地，进一步加深在药物研发领域的数据优势。答魔数据搭建的知识图谱以药物活性成分、靶点、公司、适应症为主线构建，覆盖全球上市及临床在研小分子药物和生物药3万余种；涵盖药物基本信息、工艺数据、药物活性数据、临床试验、注册审批、上市批准、销售额、制剂与辅料、专利与文献等研发全领域数据。
答魔数据第一步服务于药企提高药物研发立项与管线并购效率，第二步服务药企在AI+药物研发过程。目前答魔数据已经获得十几个标杆性客户订单，完成交付，与国内知名药企建立战略合作关系，与行业专家共同深入探讨人工智能在药物研发领域的应用。
答魔数据创始人张羽毕业于清华五道口金融学院，曾就职于腾讯；团队成员分别毕业于美国麻省理工、清华大学，同时具有默沙东、阿斯利康、药明康德、腾讯等头部企业经验，专家顾问团队均为医疗领域上市公司创始人。
在这个领域，答魔团队的互联网基因显著，对于大数据及AI技术理解更深，在数据平台打造上更有优势。同时，团队的互联网基因带来的风格是，强执行力、产品上线速度快、迭代迅速。
研发一种新药从项目启动到获准上市，平均耗时10-15年，研发成本约为26亿美元。自2010年起，研发投入回报比例也呈现逐年下降趋势。加上传统医药研发公司，研发人才大多缺乏大数据和AI技术基因。
对此，创始人张羽表示，非常看好AI技术在医药研发领域的落地。新技术将带来高效率的解决方案，高效率的解决方案有利于开辟蓝海市常答魔数据选择从知识图谱和逆合成反应预测两个环节率先切入，帮助支持药企从提高立项的效率到药物研发效率不同环节。
