百图生科（BioMap）是生物计算引擎驱动的突破创新药物研发平台，由百度创始人李彦宏发起创立，致力于将先进AI等信息技术（IT）与前沿生物技术（BT）相结合，构建独特的靶点挖掘及药物设计能力，聚焦于解析免疫调控机理，开发创新的治疗性药物，造福人类健康。目前公司拥有近万平米的实验室，50+个靶点及药物研发资产组合。
2021年5月，百图生科宣布设立 “免疫图谱卓越计划”，面向临床转化医学研究者和科研合作者，广泛征集合作项目，为合作者提供资源和资金上的支持，利用生物计算引擎加速肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病、衰老等多个疾病领域的临床观测和研究。截至目前，我们已支持了20余个联合研究项目，与国内10余家三甲医院达成了项目合作。
2022年5月29日，百图生科免疫专家委员会正式成立，在第一次全体工作会议上，专家们结合免疫生物学的进展和未满足的临床需求，创新性地提出了五大高价值且有望利用生物计算手段加速提供解决方案的免疫学问题（即“五大计算免疫问题”），并就每个方向进行了深入的探讨和阐述。
同时，百图生科与免疫专家委员们携手编制了《计算免疫问题白皮书》，对这五大问题进行了细化，并对生物计算解决手段进行了展望。
完整版《计算免疫问题白皮书》PDF获取方式：
进入微信“百图生科”公众号对话框回复关键词“白皮书”
卓越开发者计划全面升级
围绕五大计算免疫问题，百图生科推出升级版的免疫图谱“卓越开发者计划”，携手更多元的卓越开发者——前沿生物技术专家、药物开发专家、临床专业团队以及BioTech企业，提供百图生科更强大的生物计算引擎、投入更多的顶级行业资源和资金，并在中国科协生命科学学会联合体等机构的指导下，联手更多的生命科学领域科技工作者，依托更加强大的“百图生科免疫专家委员会”，更精准地探寻肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病、衰老等疾病的复杂免疫规律，开发计算免疫学的新工具和方法，研发高价值商业化免疫药物管线，从而使更多针对免疫疾病的早期发现加速转变为实际可用的药物，为等待中的患者跑出加速度，为未被满足的临床需求提供新的治疗方案。
加入“卓越开发者计划”，您将获得：
1.董晨院士领衔的免疫专家委员会提供专业建议
2.资金投入、资源帮扶、商业化利益分享
3.生物计算引擎的全方位能力赋能
我们关注的五大计算免疫问题
1.基于免疫功能的免疫细胞分型
定义精细的免疫细胞亚型、探究细胞间的相互作用，对于理解免疫机制在疾病发生发展中的作用具有重要意义。现有免疫细胞分型通常仅基于细胞本身的基因表达特征，没能将其与疾病特征或/和免疫状态相关联，也忽略了细胞群体的多态性和在疾病进展中的动态变化。近年来，单细胞测序与空间转录组技术的发展为研究细胞亚群的精细差别提供了可能。新技术结合临床样本，我们期待定义与患者临床特征高度相关、基于免疫功能的免疫细胞亚型，为新一代免疫治疗提供基础。
2.基于免疫调控的靶点网络识别
长久以来，发现特定的BCR/TCR序列和识别对应抗原是获得性免疫关注的重大科学问题。目前仍未出现有效的计算手段，能够通过BCR/TCR序列对其抗原特异性进行预测。我们期待能够开发更有效的计算工具来建立对靶点-受体特异性的预测能力，这将极大促进我们对于免疫功能的理解，并推动相关疾病的治疗策略发展。
另外，许多临床研究表明多靶点联合的免疫疗法可能获得比单药更好的疗效，降低耐药的可能，但也可能带来更为严重的副作用。如何利用不同靶点的特异性和功能的组合进行理性设计，增强靶点之间的协同作用，同时降低毒副作用，是多靶点联合药物开发的关键问题。我们希望建立基于高维扰动数据的免疫调控知识图谱，利用人工智能和生信等算法预测多靶点扰动的效果，推荐最佳多靶组合，提高药物开发的整体成功率。
3.基于蛋白结构的理性免疫药物设计
如今基于结构的药物设计已经成为设计和优化小分子和生物药的基本方法。人工设计的蛋白药物虽然比天然蛋白增加了靶向性，但由于结构复杂，在生产中难以保持稳定性，产量和效价降低，使得成本难以满足临床需求。我们期待研发基于对蛋白质进行结构模拟和预测的算法，精准筛选出特异性高，成药性佳，安全稳定的新一代抗体类药物。
另外，科学家们目前已经能够利用肿瘤微环境中高表达的酶的底物对药物进行修饰，或者通过引入对pH、氧化还原等条件敏感的化学键实现药物的条件性释放。然而现阶段对蛋白药物的控释仍然有待进一步开发。我们期望根据不同疾病中药物靶点所处环境的多样性，在药物设计中引入更精细的生物感受器以响应信号强度的变化，研发特定时间、空间精准激活的药物。
4.基于分子机理的免疫疾病诊疗
肿瘤、自身免疫性疾病、纤维化、感染性疾病和衰老等免疫系统相关疾病性状复杂，建立其基于免疫学机制、特定基因变异、表观遗传特征及代谢改变等多层次新型疾病分子分型体系，将有助于对其发生发展的深刻理解，为其的精准诊断和治疗奠定基础，解决临床的实际问题。以自身免疫性疾病为例，由于缺乏分子分型及精准诊断标准，往往会延误诊断和治疗，而且由于其复杂的遗传和环境因素，不同的个体接受同一种药物的作用上呈现出较大差异。随着近些年来人工智能技术的发展，更复杂的机器学习方法被提出，结合人类基因组信息使得辅助临床进行分子分型精准诊断和预测潜在的药物疗效成为可能。我们期待基于大规模的临床数据，通过机器学习的方法实现多种免疫疾病早期诊断、病人分层、精准临床疗效预测等目标。
5.下一代前沿计算免疫技术
一系列的免疫学问题，包括免疫数据库分析、抗原识别的结构、单细胞分化轨迹构建、新型细胞亚群分型、免疫应答强度和临床预后关联的预测，都依赖于计算方法的发展。这些领域目前仍处在活跃的研究中。未来，计算与实验技术的结合，将成为免疫学研究不可或缺的一部分。近年来，多组学检测技术和基因编辑技术等产生了大量数据，但在免疫信号通路扰动、免疫表型观测和免疫体外模拟体系的构建等方面都有很大的提高空间。随着实验手段的进步和计算能力的发展，高仿真生物模拟也成为了可能。我们期待通过建立复杂的体内、体外免疫模拟系统，结合多组学分析，从高维度精准刻画不同免疫细胞在病理、生理状态下相互作用和功能调控。通过对上述免疫模拟系统的精细化扰动，理解疾病发生发展的生物学机制，定义影响这些机制的核心靶点，为疾病的免疫治疗提供新的临床解决方案。
我们优先关注的研究方向
我们现面向广大卓越开发者伙伴，征集以下方向的研究及合作项目，以期在不久的未来能够发现崭新的免疫治疗靶点或靶点组合，设计精准调控的创新大分子药物，为目前尚未被满足的临床需求提供全新的解决方案。
1.数据收集和挖掘利用
临床多组学数据：我们持续支持基于临床队列的多组学研究，并优先关注下述适应症免疫治疗前后单细胞水平的数据收集和分析工作。
1)肿瘤：在肝癌和胃癌的合作基础上，我们期望在后续的合作征集中扩展到其他实体瘤，包括但不限于肺癌、结直肠癌、三阴乳腺癌等常见肿瘤
2)自免：在类风湿性关节炎、溃疡性结肠炎的合作基础上，我们期望在后续的合作征集中扩展到其他严重影响病人生活质量的自身免疫性疾病，包括但不限于系统性红斑狼疮、强直性脊柱炎、克罗恩病等
3)纤维化：我们将以NASH为主，也考虑扩展到累及其他器官的纤维化疾病，包括但不限于原发性肺纤维化（IPF）或肾纤维化等
4)感染：严重影响较大人群的感染性疾病，包括但不限于HIV、HBV、COVID等病毒感染性疾病
5)除上述以外，其他严重影响老年人生活质量的病理性改变（比如冠心病、肌萎缩、骨质疏松）的相关临床和遗传学数据
免疫扰动数据
1)直接对巨噬细胞、NK细胞、T细胞等免疫细胞进行高通量扰动和免疫功能观测的数据
2)基于组织细胞和免疫细胞共培养体系，对免疫调控因子进行扰动并对体系的免疫状态进行观测的数据
3)体内免疫扰动数据
大分子功能性数据：包含分子亲和力、表位、稳定性等系列性质的高通量检测数据
其他高通量数据：能够为我们关注的五大免疫问题提供insight的其他高通量的实验数据
2.靶点发现
中国（HLA亚型）人群的特异性肿瘤胞内抗原的挖掘
免疫微环境或者肿瘤微环境中病理性T细胞/B细胞亚群及相关靶点/抗原挖掘
免疫耐药机制的研究
双免疫靶点扰动研究（观察靶点/药物协同作用）
3.药物设计
肿瘤微环境调控的药物 (prodrug sensor)设计
新型药物分子设计（new therapeutic modality），实现多功能调控或多分子递送
高通量抗体筛选平台，如基于微流控的单B细胞筛选技术
肿瘤微环境或者免疫微环境的重编程手段，实现微环境中的致瘤性下调或免疫原性上调
4.免疫模拟技术
免疫细胞扰动体系，尤其是针对NK细胞、巨噬细胞、Treg细胞等原代细胞的高通量扰动体系
模拟自身免疫疾病微环境和肿瘤微环境的类器官模型
5.前沿计算平台
大规模蛋白质预训练模型，以提升蛋白结构预测的准确性
大规模泛亲和力数据预训练模型，以提升蛋白质复合物结构预测的准确性
大规模单细胞基因表达数据预训练模型，用于提升细胞扰动预测的准确性
针对免疫细胞体系的扰动-免疫功能预测模型
生物计算大模型的HPC加速算法和硬件
如何成为卓越开发者？
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