7月17日报道（编译：叶展盛）
新药物的开发是一份颇具挑战性的事业。塔夫特药物发展研究中心表示，一家制药公司平均要花费27亿美元才能让一款药物出现在货架上，还有90%的治疗方案在后期的实验中也会因为效果不足或者不安全而被否决。
但毕业于YCombinator的VergeGenomics相信在人工智能的帮助下，药物的开发进程也能被加快。这家硅谷创企今日宣布获万美元战略融资，投资方包括DFJ、药明康德的CorporateVentureFund、ALSInvestmentFund、AgentCapital和OSFund
“我们想要让药物的研发不再是盲目的抽奖。这轮融资将帮助我们加快寻找最有前途的临床候选药物，同时进一步扩大我们的专利数据集和治疗方案集。”VergeGenomics的创始人AliceZhang称。
VergeGenomics的研究主要和奥兹海默症、帕金森综合征、肌萎缩侧索硬化等其他神经衰退类疾病，历史证明这些疾病让药物研发人员感到无从下手。例如，针对奥兹海默症大约进行过次临床试验，但只有一种药物被证明是有效的，但它也只能缓解的的征兆，却不能停止整个疾病的进程。
VergeGenomics的机器学习模型是通过患者及实验室数据训练的，它能识别疾病网络中的基因，预测哪些化合物可能会阻碍这些基因的活动。公司的研究人员在动物以及干细胞分化出的神经上测试了这些化合物，并利用这些结果来进一步优化这个模型。
Zhang表示，想要在实验室生产出一款能看得到结果的药物，通常要花一年半的时间。
这些训练数据集大多是VergeGenomics独有的，是公司内部药物研发实验室和实验动物设施中得到的。Zhang声称，多亏和“一批”学术性组织以及政府组织的合作，其中最大、最复杂的一个帕金森综合征、肌萎缩侧索硬化基因数据集的开发得到了加快。
VergeGenomics成立于年，目前融资总额为万美元。