La tecnología es una parte cada vez más importante del complejo proceso de descubrimiento y prueba de fármacos, y con los avances en el poder de procesamiento y los algoritmos, está aprovechando nuevas áreas de análisis. La proteómica, el dominio de las proteínas y sus interacciones, es lo siguiente, y Por supuesto es una startup que se pone a trabajar en ello después de recaudar una ronda inicial de $ 8 millones.
Las enfermedades causan una variedad de fenómenos en el cuerpo, en varios niveles de organización. Digamos que una enfermedad causa la muerte celular en el hígado, ¿por qué? Porque las células están produciendo demasiado de este compuesto. ¿Por qué? Porque las moléculas inhibidoras no se unen a las proteínas que activan el mecanismo de producción. ¿Por qué? Porque el ARN que codifica la proteína se ha dañado. ¿Por qué? Y así.
Donde Protai encaja en esa pila es por encima del nivel del genoma y la transcripción, donde se pueden identificar los factores genéticos, y por debajo de la capa de células y sistemas, donde los problemas se vuelven más visibles como síntomas.
Para empezar, la empresa reunió lo que afirma es la base de datos proteómica más grande, unas 50 000 muestras de 6000 artículos, y armonizó los datos caóticos (la IA del lenguaje natural fue útil aquí) para que pueda actuar como una única fuente de información.
“La idea es que en lugar de analizar un estudio de muestra pequeño, desea analizar todos los datos disponibles sobre una enfermedad en particular, pero son manzanas y naranjas porque las proteínas se recopilaron y secuenciaron a partir de una variedad de condiciones, instrumentos, protocolos y controles. ”, explicó el CEO y cofundador Eran Seger.
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Al ponerlos todos juntos, pueden producir un “mapa” de proteínas de mayor nivel y sus interacciones en el contexto de una enfermedad determinada. Saber más sobre lo que sucede a nivel molecular siempre es bueno.
“Nuestras mejoras en la explicabilidad biológica dan lugar a mejores objetivos de fármacos y candidatos a fármacos”, dijo Seger. “En nuestra prueba de concepto de cáncer de pulmón, identificamos varios objetivos de alto valor que actualmente estamos buscando en nuestro programa de medicamentos independiente, junto con otros marcadores que ayudarán a expandir el uso de medicamentos conocidos en esta indicación”.
Los cofundadores de Protai, Kirill Pevzner (izquierda) y Eran Seger. Créditos de imagen: Por supuesto
La compañía espera poder abarcar el proceso de descubrimiento y prueba de fármacos desde la prueba de tejido hasta la prueba clínica final.
Un desarrollo reciente en el mundo de la proteómica que puede cambiar la forma en que funciona todo esto es el uso de modelos impulsados por IA para determinar la estructura y la funcionalidad de las proteínas generalmente conocidas solo por su secuencia característica de aminoácidos.
Los modelos AlphaFold de DeepMind y RoseTTAfold de la Universidad de Washington son capaces de predecir con precisión la estructura de las proteínas en función de su secuencia, algo que anteriormente solo era posible con costosas pruebas de laboratorio. Está sacudiendo disciplinas enteras que dependían de los métodos antiguos.
El CTO y cofundador, Kirill Prevzner, dijo que el avance es bienvenido: “Estamos integrando herramientas de proteómica estructural, como AlphaFold, en nuestra solución de dos maneras principales. Uno es mejorar aún más la predicción de las interacciones proteína-proteína. El segundo está en las interacciones fármaco-objetivo. Ambos nos permiten desarrollar y optimizar las mejores soluciones farmacológicas para nuestros objetivos”.
La ronda inicial de $ 8 millones, dirigida por Grove Ventures y Pitango HealthTech, se destinará (como suelen hacer las rondas iniciales) al desarrollo de la nueva plataforma y la creación de asociaciones y otros programas.
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