Naheed Kurji es el presidente y director ejecutivo de Cíclica, una empresa de biotecnología con sede en Toronto que aprovecha la inteligencia artificial y la biofísica computacional para remodelar el proceso de descubrimiento de fármacos. Cyclica proporciona a la industria farmacéutica una plataforma integrada, holística y de extremo a extremo que mejora la forma en que los científicos diseñan, analizan y personalizan medicamentos para los pacientes, y recientemente fue nombrada por Deep Knowledge Analytics como una de las 20 mejores IA en Empresas farmacéuticas a nivel mundial
Cyclica aprovecha la inteligencia artificial y la biofísica computacional para remodelar el proceso de descubrimiento de fármacos. ¿Puede discutir de qué manera se utiliza la IA en este proceso?
La tecnología ha desempeñado un papel fundamental en el descubrimiento de fármacos desde los años 80. Sin embargo, el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos sigue siendo muy ineficiente, requiere mucho tiempo y es costoso, con un costo de más de 2 mil millones de dólares durante 12 años. La baja eficiencia a menudo da como resultado altas tasas de desgaste y el incumplimiento de los hitos de seguridad y eficacia de los medicamentos. Los investigadores son conscientes de esto y están buscando activamente herramientas para comprender de manera integral las cualidades que definen a los mejores medicamentos para desarrollar medicamentos más seguros y efectivos.
Los avances recientes en computación en la nube, IA y biofísica han creado una oportunidad para obtener una visión profunda de la gran cantidad de datos bioquímicos, biológicos, de atención médica y de pacientes que ahora están disponibles para comprender mejor la enfermedad. Estos avances también han permitido a los químicos médicos mejorar el diseño de terapias novedosas y utilizar la IA para impulsar mayores conocimientos predictivos en una etapa más temprana del proceso de desarrollo de fármacos. En Cyclica hemos desarrollado motores patentados de aprendizaje profundo, MatchMaker y POEM para respaldar el proceso de diseño de fármacos. MatchMaker predice cómo los compuestos químicos y las drogas interactúan con múltiples proteínas, lo que se conoce como polifarmacología. Descubrimos que la combinación de un enfoque basado en el conocimiento y basado en la estructura produjo la mayor precisión y rendimiento predictivo. POEM (Modelado incrustado óptimo de Pareto) es un enfoque de aprendizaje supervisado sin parámetros para construir modelos de predicción de propiedades de fármacos y aborda varias limitaciones de otros enfoques de ML, lo que resulta en menos sobreajuste y mayor interpretabilidad.
En Cyclica, estamos utilizando IA para proporcionar a los científicos una plataforma sólida y validada para acelerar la toma de decisiones y la generación de hipótesis con el fin de aumentar la eficiencia general del proceso de descubrimiento de fármacos y reducir la cantidad de fallas posteriores.
Cyclica ha diseñado la plataforma Ligand Design y Ligand Express, ¿en qué consiste precisamente?
Somos la primera empresa en abordar la polifarmacología computacional (una apreciación de que los fármacos interactúan con múltiples objetivos) con una plataforma integrada de descubrimiento de fármacos que interroga las interacciones moleculares en una escala de proteoma amplio. Nuestra plataforma se compone de dos piezas clave, Ligand Express, nuestra plataforma de deconvolución de objetivos y creación de perfiles fuera del objetivo de primera generación, y Ligand Design, nuestra tecnología de diseño de fármacos in silico de próxima generación para objetivos únicos y múltiples. Ligand Express y Ligand Design cuentan con la tecnología de dos motores de aprendizaje automático y aprendizaje profundo construidos, validados y patentados internamente: MatchMaker y POEM. Arraigado profundamente en la biofísica de proteínas, MatchMaker es un motor de interacción entre el fármaco y el objetivo de aprendizaje profundo que generaliza tanto en objetivos ricos como en datos pobres (consulte las notas de validación aquí y aquí). POEM, una tecnología de aprendizaje automático implementada para la predicción de propiedades de Absorción, Distribución, Metabolismo y Excreción (ADME), es un enfoque novedoso y sin parámetros para la construcción de modelos.
En conjunto, Ligand Design y Ligand Express ofrecen una poderosa plataforma integral de descubrimiento de fármacos aumentada por IA para el diseño de moléculas similares a plomo avanzadas y químicamente novedosas que prioriza simultáneamente los compuestos en función de su perfil polifarmacológico, minimizando de manera efectiva los efectos no deseados fuera del objetivo. . Nuestra plataforma diferenciada abre nuevas oportunidades para el descubrimiento de fármacos, incluido el diseño de fármacos multidirigidos y multiobjetivos, la optimización de prospectos, la predicción de propiedades ADMET, la deconvolución de objetivos y la reutilización de fármacos. Impulsados por un equipo diverso y altamente talentoso con una profunda experiencia en aprendizaje automático, biofísica/química/biología computacional, bioquímica y química médica, continuamos innovando a través de nuestra sólida cartera de I+D.
¿Qué tan importante es descentralizar el descubrimiento de medicamentos al modelo de negocio de Cyclica?
Nuestra visión es descentralizar el descubrimiento de mejores medicamentos combinando nuestras profundas raíces en la inteligencia artificial (IA) y la biofísica de proteínas con un modelo de negocio innovador. Y en el centro de la ética de Cyclica se encuentra el firme deseo de ayudar a los pacientes avanzando en el descubrimiento y desarrollo de mejores medicamentos mediante la adopción de un enfoque holístico pero personalizado.
Con este fin, creemos que el futuro del descubrimiento de fármacos está en manos de instituciones de investigación innovadoras y empresas biotecnológicas emergentes (escribimos sobre esto en Forbes aquí). Respaldando nuestra filosofía, en 2019 IQIVIA informó que las empresas biofarmacéuticas emergentes representan más del 70 % de la cartera total de I+D (frente al 50 % en 2003), y que estas empresas patentaron más de 2/3 de los nuevos medicamentos en 2018 (frente al 50 % en 2010). Mientras que las empresas biotecnológicas emergentes liderarán la innovación en el descubrimiento de fármacos, las grandes farmacéuticas seguirán invirtiendo en el avance de los ensayos clínicos en las últimas etapas y la penetración en el mercado a través de sus canales de venta.
Con nuestra financiación de la Serie B, aceleraremos los planes comerciales para avanzar en una creciente cartera de activos preclínicos y clínicos a través de un innovador modelo de asociación descentralizado. Nuestro objetivo es crear y poseer cientos de programas de descubrimiento de fármacos en múltiples áreas terapéuticas. Estos programas se crean a través de spin-outs y empresas conjuntas (JV) con instituciones de investigación de primer nivel, facilitados en gran medida a través del Programa de Asociación Académica de Cyclica («CAPP»).
Impulsados por una cartera en rápido crecimiento de más de 30 programas de descubrimiento de fármacos activos y avanzados, continuaremos impulsando la innovación a través de una combinación de creación de empresas y asociaciones con empresas de biotecnología emergentes y en etapa inicial. Las asociaciones recientes incluyen EntheogeniX Biosciences, NineteenGale Therapeutics, Rosetta Therapeutics, Rare Diseases Medicine Accelerator y dos JV sigilosas que abarcan más de 50 programas en múltiples áreas terapéuticas. Al ejecutar nuestro modelo comercial descentralizado, crear nuevas empresas a través de spin-outs y empresas conjuntas y ayudarlas a escalar, estamos creando la tubería biotecnológica del futuro.
Muchas de sus tecnologías están basadas en la nube, ¿por qué es tan importante?
El acceso a la nube nos permite escalar computacionalmente los flujos de trabajo que estamos realizando, así como beneficiarnos de una infraestructura de seguridad regulada. Además, como empresa en etapa inicial, la capacidad de ponerse en marcha con la nube sin los gastos generales de invertir en nuestro propio hardware fue fundamental para la viabilidad financiera en nuestros primeros días. De cara al futuro, aunque gran parte de nuestro trabajo de I+D se realiza en la nube, en los últimos años nos hemos vuelto menos dependientes de la nube con la capacidad de ejecutar proyectos en máquinas individuales. También apuntamos a respaldar las instalaciones de nube privada, ya que eso es algo que creemos que nuestros socios pueden desear. Los avances tecnológicos han hecho posible hacer en una computadora portátil personal lo que solía llevar muchas máquinas a la nube, pero al continuar utilizando la nube, podemos ampliar en gran medida el alcance de los problemas que estamos resolviendo.
Cyclica a menudo toma posiciones de capital en empresas con las que se asocia. ¿Puedes discutir el razonamiento comercial detrás de esto?
Las empresas de biotecnología más pequeñas y los grupos académicos generalmente son ignorados por el mercado en términos de oportunidades de asociación. Si bien es posible que no cuenten con los recursos, la infraestructura o las instalaciones en comparación con sus contrapartes maduras de las grandes farmacéuticas, las pequeñas empresas de biotecnología se están volviendo cada vez más el centro de atención con una combinación de profunda experiencia en la materia en indicaciones específicas y los beneficios de una organización esbelta que conduce a una rápida innovación.
Esto nos llevó a pensar en cómo podemos relacionarnos con estas empresas más pequeñas con una estrategia de vanguardia. Nos asociamos con científicos en organizaciones de investigación que están interesados en crear una empresa o empresas de biotecnología en etapa inicial, y les brindamos nuestra plataforma de descubrimiento de fármacos aumentada por IA a través de contribuciones en especie. A cambio, tome acciones en las empresas y/o comparta la propiedad de los compuestos y activos que se crean y persiguen. Al generar una oleada de innovación a través de una combinación de creación de empresas y asociaciones, podemos capturar un mayor valor y desarrollar relaciones a largo plazo con nuestros socios para abordar un espectro de necesidades médicas no satisfechas para mejorar la vida de los pacientes.
Entheogenix Biociencias es una empresa conjunta entre Cyclica y ATAI Life Science. ¿Qué es exactamente Entheogenix Biosciences?
Existe una oportunidad única para la innovación en el panorama neuropsiquiátrico para atender mejor a los pacientes que padecen enfermedades mentales complejas. Los medicamentos y terapias actuales que se basan en intervenciones farmacológicas dirigidas a un solo objetivo a menudo se quedan cortos, lo que requiere que los pacientes tomen múltiples medicamentos que pueden presentar posibles problemas de seguridad y reducir la adherencia a los medicamentos. Nos hemos asociado con ATAI Life Science para aprovechar su profunda experiencia en salud mental y psicodélicos, al mismo tiempo que los empoderamos con nuestra plataforma de descubrimiento de fármacos aumentada por IA para crear no solo nuevos medicamentos, sino también los adecuados para abordar las dolencias mentales. Entheogenix Biosciences es una de las muchas empresas conjuntas que hemos formado y es un testimonio de nuestra creencia en cambiar el paradigma en el que se tratan los trastornos de salud mental al poner nuestra plataforma computacional agonista, robusta y científicamente validada en manos de expertos en la materia. y científicos de clase mundial.
¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre Cyclica?
Si bien estamos muy emocionados de compartir el anuncio de nuestra ronda de financiamiento de la serie B. Estamos igualmente ansiosos por compartir el lanzamiento del Programa de Asociación Académica de Cyclica (CAPP) y nuevas asociaciones en los próximos meses.
Gracias por la entrevista. Espero seguir el progreso futuro de Cíclica.