Insilico Medicine, una plataforma basada en inteligencia artificial para el desarrollo y descubrimiento de fármacos, anunció el martes 255 millones de dólares en financiación de la Serie C. La ronda masiva refleja un avance reciente para la compañía: una prueba de que su plataforma basada en inteligencia artificial puede crear un nuevo objetivo para una enfermedad, desarrollar una molécula a medida para abordarla y comenzar el proceso de ensayo clínico.
También es otro indicador más de que la inteligencia artificial y el descubrimiento de fármacos siguen siendo especialmente atractivos para los inversores.
Insilico Medicine es una empresa con sede en Hong Kong fundada en 2014 en torno a una premisa central: que los sistemas asistidos por IA pueden identificar nuevos objetivos farmacológicos para enfermedades no tratadas, ayudar en el desarrollo de nuevos tratamientos y, finalmente, predecir qué tan bien pueden funcionar esos tratamientos en ensayos clínicos. . Anteriormente, la compañía había recaudado $ 51,3 millones en fondos, según Crunchbase.
El objetivo de Insilico Medicine de utilizar la inteligencia artificial para impulsar el desarrollo de fármacos no es particularmente nuevo, pero hay algunos datos que sugieren que la compañía realmente podría lograr ese desafío de descubrimiento a través de la predicción de ensayos. En 2020, la compañía identificó un nuevo objetivo farmacológico para la fibrosis pulmonar idiopática, una enfermedad en la que pequeños sacos de aire en los pulmones se cicatrizan, lo que dificulta la respiración.
Dos plataformas basadas en IA identificaron primero 20 objetivos potenciales, lo redujeron a uno y luego diseñaron un tratamiento de moléculas pequeñas que se mostró prometedor en estudios con animales. Actualmente, la compañía está presentando una nueva solicitud de medicamento en investigación ante la FDA y comenzará la dosificación en humanos este año, con el objetivo de comenzar un ensayo clínico a fines de este año o principios del próximo.
Sin embargo, el enfoque aquí no está en la droga, sino en el proceso. Este proyecto condensó en solo 18 meses el proceso de desarrollo de fármacos preclínicos que generalmente toma varios años y cientos de millones de dólares, por un costo total de alrededor de $ 2.6 millones. Aún así, el fundador Alex Zhavoronkov no cree que las fortalezas de Insilico Medicine radiquen principalmente en acelerar el desarrollo de fármacos preclínicos o reducir los costos: su principal atractivo es eliminar un elemento de conjeturas en el descubrimiento de fármacos, sugiere.
“Actualmente tenemos 16 activos terapéuticos, no solo FPI”, dice. “Definitivamente levantó algunas cejas”.
“Se trata de la probabilidad de éxito”, continúa. “Por tanto, la probabilidad de éxito de conectar el objetivo correcto con la enfermedad correcta con una gran molécula es muy, muy baja. El hecho de que logramos hacerlo en la FPI y otras enfermedades de las que no puedo hablar todavía aumenta la confianza en la IA en general “.
Reforzado en parte por la prueba de concepto desarrollada por el proyecto IPF y el entusiasmo en torno al desarrollo de fármacos basados en IA, Insilico Medicine atrajo a una larga lista de inversores en esta ronda más reciente.
La ronda está dirigida por Warburg Pincus, pero también incluye inversiones de Qiming Venture Partners, Pavilion Capital, Eight Roads Ventures, Lilly Asia Ventures, Sinovation Ventures, BOLD Capital Partners, Formic Ventures, Baidu Ventures y nuevos inversores. Entre ellos se incluyen CPE, OrbiMed, Mirae Asset Capital, B Capital Group, Deerfield Management, Maison Capital, Lake Bleu Capital, President International Development Corporation, Sequoia Capital China y Sage Partners.
Esta ronda actual se multiplicó por cuatro, según Zhavoronkov.
Un estudio de 2018 de 63 medicamentos aprobados por la FDA entre 2009 y 2018 encontró que la inversión mediana en investigación y desarrollo capitalizada necesaria para llevar un medicamento al mercado fue de $ 985 millones, que también incluye el costo de los ensayos clínicos fallidos.
Esos costos y la baja probabilidad de que se apruebe un fármaco han ralentizado inicialmente el proceso de desarrollo del fármaco. Los rendimientos de I + D de los productos biofarmacéuticos alcanzaron un mínimo del 1,6% en 2019 y se recuperaron a un mísero 2,5% en 2020 según un informe de Deloitte de 2021.
Idealmente, Zhavoronkov imagina una plataforma basada en inteligencia artificial entrenada con datos ricos que pueden reducir la cantidad de ensayos fallidos. Hay dos piezas principales de ese rompecabezas: PandaOmics, una plataforma de inteligencia artificial que puede identificar esos objetivos; y Chemistry 42, una plataforma que puede fabricar una molécula para unirse a ese objetivo.
“Tenemos una herramienta que incorpora más de 60 filosofías para el descubrimiento de objetivos”, dice.
“Estás apostando a algo que es novedoso, pero al mismo tiempo tienes algunos focos de evidencia que refuerzan tu hipótesis. Eso es lo que nuestra IA hace muy bien “.
Aunque el proyecto IPF no se ha publicado en su totalidad en una revista revisada por pares, sí se publicó un proyecto similar publicado en Nature Biotechnology. En ese documento, el modelo de aprendizaje profundo de Insilco pudo identificar compuestos potenciales en solo 21 días.
El proyecto IPF es una ampliación de esta idea. Zhavoronkov no solo quiere identificar moléculas para objetivos conocidos, quiere encontrar otras nuevas y guiarlas a lo largo de los ensayos clínicos. Y, de hecho, también para continuar recopilando datos durante esos ensayos clínicos que podrían mejorar los proyectos de descubrimiento de fármacos en el futuro.
“Hasta ahora nadie nos ha desafiado a resolver una enfermedad en sociedad”, dice. “Si eso sucede, seré un hombre muy feliz”.
Dicho esto, el enfoque de Insilico Medicine para el descubrimiento de nuevos objetivos también se ha utilizado poco a poco. Por ejemplo, Insilico Medicine ha colaborado con Pfizer en el descubrimiento de nuevos objetivos y Johnson & Johnson en el diseño de moléculas pequeñas, y ambos con Taisho Pharmaceuticals. Hoy, la compañía también anunció una nueva asociación con Teva Branded Pharmaceutical Products R&D, Inc. Teva apuntará a utilizar PandaOmics para identificar nuevos objetivos de fármacos.
Dicho esto, no se trata solo de Insilico Medicine obteniendo dinero y asociaciones. Todo el campo de los nuevos objetivos basados en la inteligencia artificial ha experimentado un gran revuelo.
En 2019, Nature señaló que se habían informado al menos 20 asociaciones entre las principales compañías farmacéuticas y las compañías de tecnología de descubrimiento de medicamentos de inteligencia artificial. En 2020, la inversión en empresas de inteligencia artificial que buscan el desarrollo de medicamentos aumentó a $ 13,9 mil millones, un aumento de cuatro veces desde 2019, según el informe anual del Índice de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford.
Los proyectos de descubrimiento de fármacos recibieron la mayor cantidad de inversión privada en IA en 2020, una tendencia que se puede atribuir en parte a la necesidad de la pandemia de un rápido desarrollo de fármacos. Sin embargo, las raíces de la exageración son anteriores al COVID-19.
Zhavorokov es consciente de que el desarrollo de fármacos basados en la inteligencia artificial está montando una ola de exageración en este momento. “Las empresas que no cuentan con pruebas sustanciales que respalden sus afirmaciones sobre el descubrimiento de fármacos impulsadas por la inteligencia artificial logran aumentar muy rápidamente”, señala.
Insilico Medicine, dice, puede distinguirse por la calidad de sus inversores. “Nuestros inversores no juegan”, dice.
Pero como tantas otras plataformas de descubrimiento de fármacos basadas en IA, tendremos que ver si superan la rotación de ensayos clínicos.
Source link