Flatiron Health：狂吸1.75亿美元C轮融资

当我们还沉浸在华大IPO上市，估值“缩水”的疑问中时，Editas Medicine的上市申请又铺天盖地袭来，震惊之余不免淡定，毕竟这都是意料之内的事儿。而最近，各大药企受政策影响，也纷纷憋出不同的“大招”：Baxalta与Symphogen签署16亿美元肿瘤免疫疗法研发协议、百时美与Oncodesign达成战略合作开发创新抗癌药、默沙东6亿美元押注Quartet公司慢性疼痛创新资产等消息，让我们目不暇接，惊诧不已。

和其他许多大型药企一样，仿制药制造商也正在威胁着罗氏的核心业务。而作为肿瘤市场主要玩家的罗氏，其竞争法则貌似略有不同。

2015年的1月，罗氏旗下的基因检测公司基因泰克(Genentech)就宣布将与23andMe共同致力于帕金森疾病的研究，并向后者注资6000万美元。无独有偶，罗氏集团去年还任性抛出 10.3 亿美元巨资成为生物科技公司Foundation Medicine 的最大股东(这家由谷歌和比尔·盖茨共同资助的Foundation Medicine是一家利用基因诊断，为肿瘤患者确定最精准治疗方案的企业)。然而，这些都还远远不够，据最新消息显示，肿瘤大数据创业公司Flatiron Health近日获得了1.75亿美元的C轮融资，领投的正是药企大佬罗氏。

这次投资后，罗氏表示将会用Flatiron Health的数据以更快的速度研发新药上市，一起加快针对新型癌症的临床试验进程，通过创新获得新的市场优势。

关于FlatironHealth

Flatiron Health由宾夕法尼亚大学的一对密友Nat Turner(特纳)和Zach Weinberg(扎克·温伯格)创立于2012年，他们的初衷是想要系统化地手机散落于全美肿瘤医疗中心和其它医疗机构中的癌症临床数据，建立专门针对肿瘤的数据分析模型，从而“撼动”医疗界。

而令人惊讶的不只是两人大胆的目标和选择的医疗切入点，同样是这二位沃顿商学院的经济学和创业学学生，没有一点儿生物学和医学背景，却凭借Flatiron Health在2013年拿到了80万美元的A轮融资，又在2014年5月拿到了由Google Ventures领投的1.3亿美元B轮融资，如今更是拿到了罗氏领投的1.75亿美元C轮融资。

其实，这并不是这对成功的创业新秀的第一个创业项目。早在之前，他们便有过不同的创业尝试：最开始以大学生为目标用户开办的一家在线食品购买服务网站，以失败而告终;接下来的第二次创业是在他们大三时开办的Invite Media，一家利用大数据技术来提高数字营销的效力的初创公司。幸运的是，这次创业获得了不小的成功，大数据教父、全球最大的数字营销企业谷歌公司(Google)在2010年出资超过8,000万美元，买下了Invite。

医疗数据的采集、整合及分析

话说回来，怎样来实现这个关于“大数据助力治疗癌症”的期许呢?

简单来说可以理解为两个方面：数据整合及数据分析，它们共同组成了Flatiron如今专门针对肿瘤的云数据存储和分析平台OncologyCloud™，它不仅可以从电子病历(EMR)中抓取癌症患者的信息，还能对杂乱的信息进行分类整合，找出有价值的数据，同时整合专家和医生手中的“非结构性”数据，大大增加了肿瘤相关数据的种类和准确性。

自Flatiron创立以来，始终都坚持着这样的观点：“目前，仅有一小部分癌症患者的治疗数据得到了有系统的采集。这种采集基本上是在临床试验中随意为之的，只覆盖了大约4%的成人癌症患者(不过，相关的估计有差异)。Flatiron将余下大约96%的信息加以整理，实现标准化，然后将数据提供给医生。公司认为，这能帮助医生找出更好的治疗方案。”

也正是基于这样的观点，Nat Turner和Zach Weinberg针对癌症的大数据分析的可能性和商业模式，进行了大量的分析和调查，走访了许多的癌症专家，参观了60多个肿瘤治疗中心，进行了大量讨论和论证以后才毅然决然地将FlatironHealth推向了市场。他们希望整合世界上的肿瘤数据，并利用大数据分析的手段把这些数据整理成为有用的信息，以更好的帮助医生、患者以及相关的研究人员。

尽管多年来，医学机构一直在努力说服医生和医院采用电子病历(简称“EMR”)。但是，用特纳的话来说：“EMR的数据太不合格。”一位病人的数据可能有几十个来源：实习医师、肿瘤科医生、放射科医生、外科医生、化验室和病理报告，等等。即使数字化的数据也存在着技术人员所说的“格式散乱”的问题。数据库没有经过规整，展示方式因化验报告和病历的不同而存在差异。更糟糕的是，隐藏的报告里的海量数据有的是手写的，有的是扫描文件，有的是从没有人听过的录音，还有的是由传真机生成的低分辨率PDF文档，结果造成各种数据系统无法兼容，再加上有关个人健康信息的严格隐私规定，令共享数万种肿瘤疗法变得难上加难【3】。

为了解决这一系列数据采集和整理过程中出现的复杂问题，特纳和温伯格第一步便是花了两年多的时间建立他们所谓的数据模型，也即是将采集而来的海量数据清楚地分门别类的方法。因此，他们通过与一群医生顾问合作，利用公开的临床数据，最终提取了超过350个类别，包括人口结构、地点、癌症发展期、疾病的生物学标识以及对疗法的反馈，等等。然后，再对其他类型的癌症重复这一过程，最终实现数据的采集、整理和分析。

简而言之就是，当数据非常多且冗杂的时候，很少有人能整理它，因此很少有人知道其中的含义。这种情况下，Flatiron的重要性便能充分体现出来了。它提取几乎所有涉及到的详细数据和数百万名患者的治疗结果，加以归类、评估和分析，帮助我们寻找真正有效的治疗癌症的方法。

尽管该领域的一些领军人物仍然对大数据的长期抗癌前景表示怀疑，但Flatiron Health联合创始人温伯格说，Flatiron从事的是长期抗癌斗争：“我们是一家只有两年历史，但有着雄心勃勃的庞大计划的新创企业。归根到底，这是一个需要花数十年才能解决的问题。”

End.

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