La empresa de inversión Flagship Pioneering ha incubado muchas empresas de ciencias de la vida desde su fundación en 2000. De hecho, mientras que fue socio general de Flagship Pioneering durante los últimos 15 años, David Berry ha iniciado más de 30 empresas, cinco de las cuales cotizan en bolsa. ahora mismo: Seres Therapeutics, Sensen Bio, Evelo Biosciences, T2 Biosystems y Axcella Health.
Berry es a menudo el primer director ejecutivo de una empresa y luego abandona la empresa en un plazo de 18 meses. Pero no tiene planes de dejar su puesto como director ejecutivo de Valo Health, una empresa de descubrimiento de fármacos de 110 personas con sede en Boston que tiene tres años y que Berry y Flagship parecen pensar que podría convertirse en una de las empresas más importantes de la firma hasta el momento. Eso es notable, considerando que Flagship incubó a Moderna de 11 años, que actualmente cuenta con una capitalización de mercado de $ 50 mil millones gracias en gran parte a su vacuna contra el coronavirus.
Quizás no sea una sorpresa, dado el historial de Berry y Flagship, que Valo haya atraído a los creyentes. En particular, hoy anuncia nuevos $ 110 millones en financiamiento extendido de la Serie B de Koch Disruptive Technologies que eleva el total a $ 300 millones y la cantidad total que la joven empresa ha recaudado a más de $ 450 millones.
Aún así, dado que hay cientos de compañías de descubrimiento de medicamentos en el mundo que aprovechan los últimos avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación, es fácil preguntarse qué tiene de especial este. Recibimos la opinión de Berry durante una charla con él ayer, partes de las cuales presentamos a continuación, editadas para mayor extensión y claridad.
TC: Valo está tratando de acelerar la creación de drogas y tiene una plataforma computacional llamada Opal para hacerlo más rápido y de manera más efectiva que muchos rivales. ¿Hay alguna manera de dejar más claro a los forasteros por qué esta plataforma es tan única?
DB: Primero, desde el primer día, estuvimos operando en una escala diferente [than past Flagship Pioneering companies]. Por lo general, cuando miras a las empresas emblemáticas, hay una [exclusive] compromiso inicial por Flagship de más o menos $ 50 millones. Pero debido a la escala de la oportunidad que vimos por delante con Valo, en realidad comenzamos incorporando socios financieros externos como parte de una Serie A que rondaba los $ 100 millones.
[Also unique is the] amplitud de lo que estamos tratando de lograr a través de nuestro enfoque sistemático de I + D, en lugar de un enfoque específico para pensar en ello. Ha habido un desafío histórico en las ciencias de la vida en el sentido de que las empresas se ven principalmente en función de cómo se ve su principal activo terapéutico. Pero si tiene el potencial de cambiar el alcance, la escala, el potencial, la velocidad, la probabilidad de éxito [and] el costo de desarrollar medicamentos, no parecerá una empresa terapéutica típica.TC: Entonces, su enfoque en múltiples áreas terapéuticas a la vez (oncología, enfermedades neurodegenerativas y cardiovasculares) es un elemento distintivo de la empresa. ¿Cómo está abordando tantas cosas simultáneamente?
DB: El modelo biofarmacéutico heredado es básicamente este sistema de punto a punto. [where up to 15 groups] hacen un trabajo, y luego básicamente toman el resultado y lo arrojan por encima de una pared a otro grupo que tiene su propio marco. El modelo está intrínsecamente desintegrado. Usan ratones. Usan líneas celulares. Utilizan órganos extraídos. Y esos simplemente no representan cómo se ve realmente un ser humano vivo completo e intacto, y no reflejan cómo se ve la enfermedad en el contexto de ese humano.
Lo que estamos haciendo es lo que yo llamaría la próxima transformación. . . habilitado por datos centrados en el ser humano de alta calidad [that we analyze] de un extremo a otro, pero en componentes. Lo que quiero decir con eso es que hemos creado una única arquitectura subyacente para que estemos usando la misma especie, estamos usando los mismos criterios de toma de decisiones. Utilizamos los mismos KPI en toda la cascada de I + D, [and] estamos usando las mismas bases del cálculo del núcleo. Estamos usando el mismo modelo de autorrefuerzo para aprender sobre la marcha. Tenemos una expresión local, porque tenemos que realizar un determinado conjunto de tareas para cumplir con el entorno regulatorio. Pero al hacerlo de esta manera mientras hacemos esas tareas, aprendemos mucho más y mantenemos esa centralidad humana, por lo que cuando descubrimos, por ejemplo, un nuevo objetivo en la enfermedad cardiovascular o neurodegenerativa, se basa en nuestros datos humanos. No se basa en un modelo de perro o un modelo de ratón o algo por el estilo. No se basa en células adaptadas al plástico en un laboratorio.
TC: ¿De dónde vienen esos datos humanos? ¿Los datos que está introduciendo en Opal son mejores o diferentes de los que están usando otros?
DB: Aún no hemos revelado de dónde provienen nuestros conjuntos de datos, pero tenemos razones para creer que la escala y la calidad de los conjuntos de datos son sustancialmente altas. No hemos visto conjuntos de datos que se comparen en alcance y tamaño. Hemos anunciado un subconjunto de nuestro lago de datos, pero yo lo llamaría un pequeño subconjunto a través de una asociación de datos que anunciamos anteriormente. [Editor’s note: This is with a company called Global Genomics Group, which gives Valo access to a cardio-metabolic data set.]
TC: Has estado en esto durante algunos años. ¿Ha tenido avances importantes?
DB: Creo que lo que hemos hecho durante los últimos dos años es construir una base tecnológica increíblemente sólida. [for] transformación. Hemos anunciado cuatro programas terapéuticos que hemos lanzado hasta ahora, y cada uno representa no solo algo en lo que hemos podido desarrollar un candidato terapéutico en períodos muy cortos de tiempo, sino que también hemos podido superar barreras históricas. Eso hizo que desarrollar ese tipo de candidatos fuera mucho más difícil, y pudimos superar esas barreras en semanas.
TC: ¿Puede desarrollar una de esas terapias para subrayar su punto?
DB: Uno de los programas que anunciamos se llama NAMPT. Lo realmente interesante es que es un objetivo de cáncer muy poderoso. La desventaja es que se sabe que causa un efecto toxicológico muy particular, causa toxicidad en la retina, y queríamos averiguar si podríamos obtener el beneficio de la molécula al apuntar al objetivo, pero evitar que esa molécula ingrese a la retina, lo que requería un diseño muy específico. Para resumir, en un par de semanas pudimos lograr una molécula que tuviera suficiente diferenciación entre la sangre en el ojo como para que no tuviera ningún efecto sustancial.
TC: ¿Alguno de estos cuatro candidatos se dirigirá al mercado pronto?
DB: Me encantaría que estuvieran en el mercado pronto, pero todavía no lo están. Esperamos que, con el financiamiento disponible, finalmente tengamos moléculas en ensayos clínicos y, en última instancia, estamos muy emocionados de poder realizar la transición de algunos de los medicamentos que estamos desarrollando. [viable offerings in the market].
TC: ¿Vendería estos a una gran empresa farmacéutica o Valo los comercializaría él mismo?
DB: Ambos son caminos potenciales viables. Debido a que estamos desarrollando una serie de terapias diferentes, nos da flexibilidad en la forma en que pensamos sobre nuestro modelo de negocio definitivo.
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