Sfruttare le partnership di AI ML per promuovere la scoperta di farmaci con Recursion Pharma

Una conversazione con Chris Gibson, CEO di Recursion Pharma

Chiedi a chiunque nel campo della ricerca clinica, da coloro che lavorano nella gestione dei dati alle operazioni cliniche agli affari normativi, quali sono le tendenze che stanno seguendo e quasi tutti menzioneranno la progressione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) nei progressi scoperta e sviluppo di farmaci.

E come potrebbero non farlo? L'intelligenza artificiale/ML ha pervaso tutti gli aspetti della nostra vita; non riusciamo a sfuggire a tutti i modi in cui le persone giocano con ChatGPT e altri chatbot AI. Ma forse una delle aree di maggiore interesse è lo sviluppo dei farmaci. Il potenziale dell’intelligenza artificiale/ML non è certamente andato perduto per Recursion Pharma, lanciata nel 2013 e recentemente acquisita due società tecnologiche canadesi all’inizio di questo mese: Valence e Cyclica.

Con sede a Salt Lake City e uffici nella Bay Area e in Canada, Recursion è un'azienda "TechBio" in fase clinica che industrializza la scoperta di farmaci sfruttando l'intelligenza artificiale/ML. Recursion ha stipulato accordi per acquisire Cyclica per 40 milioni di dollari e Valence per 47,5 milioni di dollari.

Per conoscere le acquisizioni e il futuro dell'IA/ML nella scoperta e nello sviluppo di farmaci, abbiamo incontrato Chris Gibson, CEO di Recursion.

Recursion si definisce una società "TechBio". Anche se spesso ci imbattiamo nel termine “biotecnologia” nel campo della ricerca clinica, il contrario della frase non è così diffuso. Qual è la storia dietro la scelta di quel descrittore?

GIBSON: TechBio è un termine emerso alcuni anni fa e sta rapidamente guadagnando popolarità. Ha lo scopo di creare una categoria distinta per il numero crescente di aziende del nostro settore che hanno una strategia esplicita di utilizzo di tecnologie come il calcolo (e in particolare l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale) e l’automazione per effettuare la scoperta di farmaci in modo diverso.

Nell'ultimo anno, noi di Recursion abbiamo notato un cambiamento nella continua accelerazione dell'apprezzamento da parte delle persone del potenziale dello spazio TechBio. Dalle grandi aziende farmaceutiche alle grandi aziende tecnologiche, ci sembra che ci sia un crescente senso di inevitabilità tra i leader che queste aziende che hanno la tecnologia al centro creeranno effettivamente cambiamenti graduali nel settore sanitario – un’opinione che non è stata condivisa. ampiamente accettato fino a poco tempo fa.

Dato il tuo soprannome, non sorprende che Recursion abbia deciso di portare internamente più funzionalità AI/ML. Proprio questo mese, Recursion ha annunciato la sua decisione di acquisire sia Cyclica che Valence. Quali funzionalità apportano?

GIBSON: Con l’accordo per l’acquisizione di queste due società – che stanno entrambe sviluppando metodi e modelli di machine learning per trasformare la scoperta di farmaci – Recursion rafforzerà in modo significativo le nostre capacità chimiche e di intelligenza artificiale generativa. Valence sviluppa modelli di intelligenza artificiale generativa e deep learning per l'applicazione dell'apprendimento a basso contenuto di dati nella progettazione dei farmaci. Cyclica occupa anche lo spazio di scoperta di farmaci abilitato all'intelligenza artificiale e ha aperto la strada a un motore di apprendimento profondo che prevede la polifarmacologia di piccole molecole attraverso la previsione dell'interazione ligando-proteina come base per la scoperta di farmaci di piccole molecole.

La nostra attenzione nell’ultimo decennio si è concentrata sull’utilizzo di strumenti tecnologici per mappare e esplorare la biologia come sistema, mentre queste aziende hanno avuto un approccio incentrato sulla chimica. Attraverso queste acquisizioni, intendiamo creare la prima soluzione tecnologica full-stack in grado di industrializzare il processo di scoperta di farmaci, end-to-end: dalla generazione interna di dati all'identificazione di nuovi bersagli biologici alla progettazione e ottimizzazione di composti chimici, il tutto su larga scala. scala.

Nel frattempo, l’intelligenza artificiale/ML è sempre più oggetto di interesse e conversazione nella ricerca clinica e nella scoperta di farmaci. Per cominciare, cosa sappiamo del potenziale di ciascuno di essi per far avanzare la scoperta di farmaci? E cosa può consentire che non possa essere fatto – o non possa essere fatto bene – senza di esso?