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I Nuovi farmaci con intelligenza artificiale delle prime 20 case farmaceutiche

In un recente articolo sui nuovi farmaci approvati, abbiamo scoperto che nell’anno record 2018 sono stati lanciati 61 nuovi farmaci, il che significa il 20% in più di nuovi prodotti farmaceutici rispetto al precedente anno 1996. Non c’è da meravigliarsi se lo sviluppo di farmaci AI realizza le promesse , che assisteremo a una crescita esplosiva nei prossimi anni. Alcune delle 20 aziende più importanti hanno alcune notizie molto interessanti che meritano la nostra attenzione.

Atomwise

La notizia più recente di Atomwise è la formazione di un’alleanza strategica con Charles River Laboratories International, Inc. L’alleanza offre ai clienti l’accesso alla tecnologia di progettazione delle droghe di Intelligenza artificiale (AI) potenziata, basata sulla struttura, che consente agli scienziati di prevedere come beh, una piccola molecola si legherà a una proteina bersaglio di interesse rimuovendo la sola dipendenza dallo screening empirico.

A metà settembre, Atomwise ha stipulato un accordo di valutazione con Pfizer Inc. Pfizer valuterà la piattaforma di Atomwise per identificare potenziali candidati al farmaco per un massimo di tre proteine ​​target selezionate da Pfizer. Nell’accordo, Pfizer pagherà una tariffa di accesso alla tecnologia e pagamenti aggiuntivi basati sul successo per ciascuna proteina di interesse. Atomwise analizzerà computazionalmente milioni di piccole molecole diverse per ciascuna delle proteine ​​bersaglio identificate da Pfizer utilizzando la sua piattaforma AI all’avanguardia per prevedere quelle che potrebbero legarsi con alta affinità alle proteine ​​bersaglio selezionate. I team di chimica e computazionale di Atomwise lavoreranno anche con gli scienziati Pfizer per definire la potenza richiesta e altre proprietà chimiche delle piccole molecole per gli obiettivi di interesse.

Auransa

Auransa ha firmato un accordo di licenza esclusiva con China Oncology Focus Limited, un’affiliata di Lee’s Pharmaceutical Holdings, per i diritti su AU018 nella Grande Cina e nel Sud-Est asiatico. Nell’ambito di questo accordo, Auransa riceverà un pagamento anticipato e sarà idoneo per i pagamenti milestone e le royalties di vendita per il programma preclinico identificato dal motore SMartTR ™ AI-Driven della società. In totale, Auransa ha diritto a ricevere fino a $ 22,5 milioni dopo aver conseguito importanti traguardi. China Oncology si concentra sul diritto di sviluppare e commercializzare un nuovo agente cardioprotettivo per i pazienti chemioterapici. AU018, che è attualmente in fase di sviluppo preclinico, è un agente cardioprotettivo potenzialmente best-in-class destinato ad essere accoppiato con la chemioterapia nel trattamento del cancro.

Cyclica

La società ha presentato MatchMaker ™, una nuova tecnologia di screening del proteoma profondo che è stata sviluppata e convalidata negli ultimi 2 anni per identificare i DTI. MatchMaker si basa sull’obiettivo di Cyclica di combinare proteine, chimica e dati genomici e di aumentarlo con il calcolo ad alte prestazioni e lo sviluppo di algoritmi supportati nel cloud. MatchMaker combina la biofisica molecolare e l’apprendimento profondo per prevedere il legame di nuove molecole del farmaco a tutte le proteine, ad esempio la “cellula”. MatchMaker sarà il motore che alimenta la piattaforma di screening del proteoma Ligand Express dell’azienda, rilascia la tecnologia DDD (Differential Drug Design) per l’ottimizzazione del piombo e la progettazione di farmaci a bersaglio singolo e multi-target.

CytoReason

CytoReason, leader nell’apprendimento automatico per la scoperta e lo sviluppo di farmaci, ha annunciato di aver firmato un accordo di collaborazione con Pfizer che farà leva sui modelli di sistema immunitario CytoReason. CytoReason riceverà dai pagamenti di Pfizer potenzialmente pari a milioni di dollari a due cifre basse di US $ per le tariffe di accesso alla tecnologia, il supporto alla ricerca e determinati pagamenti basati sul successo.

La piattaforma proprietaria di CytoReason aiuta a ricostruire le informazioni cellulari perse dai dati di espressione genica e associa i geni a specifiche cellule. Queste informazioni vengono quindi integrate con ulteriori dati omici e di letteratura per creare un modello basato sulla cellula della risposta immunitaria specifica dello studio. L’integrazione con il modello di malattia CytoReason potenzia l’analisi dello studio e consente al modello di apprendere e migliorare, portando a robuste scoperte di obiettivi, biomarcatori di risposta ai farmaci e selezione delle indicazioni.

Exscientia

La società ha annunciato di aver raccolto $ 26 milioni in un round di finanziamento della serie B. Exscientia utilizzerà i proventi di questo round di finanziamento per far crescere la sua capacità di scoperta di farmaci AI “full stack” per espandere drasticamente la propria pipeline, con l’obiettivo di creare un portafoglio espansivo di progetti, sia in-house che con i partner entro la fine del 2019. Il round comprendeva la partecipazione dei nuovi investitori Celgene Corporation e dell’investitore sanitario specializzato GT Healthcare Capital Partners, nonché dell’investitore esistente Evotec AG. La compagnia ha compiuto notevoli progressi nel 2018 e anticipa i suoi primi programmi guidati dall’IA ad essere pronti per l’IND entro i prossimi 12 mesi.

Medicina InSilico

Uno dei campi di ricerca più recenti si concentra sui batteri intestinali, cercando di prevedere l’età biologica delle persone. Per scoprire come il microbioma cambia nel tempo, il ricercatore di longevità Alex Zhavoronkov e colleghi di InSilico Medicine, una startup di intelligenza artificiale di Rockville, Maryland, hanno esaminato oltre 3600 campioni di batteri intestinali da 1165 individui sani che vivono in tutto il mondo.

Zhavoronkov e i suoi colleghi hanno scoperto che alcuni microbi sono diventati più abbondanti con l’età delle persone. È probabile che i cambiamenti nella dieta, nelle abitudini del sonno e nell’attività fisica contribuiscano a questi cambiamenti nelle specie batteriche, afferma il co-autore Vadim Gladyshev, un biologo dell’Università di Harvard che studia l’invecchiamento. Zhavoronkov dice che questo “orologio di invecchiamento dei microbiomi” potrebbe essere usato come base per verificare quanto velocemente o lentamente l’intestino di una persona sta invecchiando e se cose come alcol, antibiotici, probiotici o dieta hanno qualche effetto sulla longevità. Potrebbe anche essere usato per confrontare le persone sane con quelle che hanno certe malattie, come l’Alzheimer, per vedere se i loro microbiomi si discostano dalla norma.

Medidata

Medidata Rave Omics, una soluzione basata sull’apprendimento automatico, ha supportato la Castleman Disease Collaborative Network (CDCN) per scoprire nuovi sottogruppi di pazienti, basati su firme proteomiche precedentemente sconosciute. Queste scoperte forniscono nuove informazioni sulla risposta al trattamento e potenziali nuovi bersagli farmacologici, evidenziando il valore della medicina di precisione. Medidata e il CDCN hanno presentato queste informazioni al 60 ° Meeting annuale dell’American Society of Hematology (ASH).

Medidata Rave Omics ha permesso la scoperta di nuovi biomarcatori per la malattia di Castleman. Gli scienziati dei dati Medidata hanno collaborato con la Castleman Disease Collaborative Network per fare i seguenti punti:

Sei nuovi sottoinsiemi di pazienti che riflettono sottotipi distinti o stati di malattia proteomica
Prove di predittori proteomici della risposta al trattamento anti-interleuchina-6
Approfondimenti eziologici sulla malattia rara poco conosciuta e verso nuovi potenziali bersagli farmacologici
che sa contare

Numerate ha annunciato una collaborazione di ricerca multi-target con Lundbeck Pharmaceutical per identificare candidati clinici per il trattamento di disturbi nel sistema nervoso centrale, tra cui depressione, psicosi, disturbi convulsivi e disturbi neurodegenerativi. Si tratta di una partnership per la scoperta di farmaci che combina la profonda conoscenza di Lundbeck della scoperta e dello sviluppo di farmaci per i disturbi neurologici con la piattaforma di ricerca di farmaci D4 proprietaria di Numerate per affrontare le numerose sfide con la generazione di preziosi beni di prima classe in questo settore. I termini finanziari dell’accordo non sono stati completamente resi noti, ma includono una combinazione di supporto in anticipo, ricerca e sviluppo, nonché pagamenti miliari e royalties che riflettono il valore dei candidati clinici consegnati.

XtalPi

XtalPi ha annunciato di aver chiuso un round di finanziamento della serie B di $ 15 milioni guidato da Sequoia China, con la partecipazione di Google e dell’investitore Tencent. Ad oggi, XtalPi ha raccolto oltre $ 20 milioni, rendendolo uno dei migliori biotech finanziati dall’IA. Gli investitori esistenti di XtalPi includono anche ZhenFund e FreeS Fund. Attualmente collabora con le principali società farmaceutiche e organizzazioni di ricerca a livello mondiale e auspica di espandere le collaborazioni con i partner esistenti e nuovi.

I proventi di questo round di finanziamento saranno utilizzati per sviluppare nuovi modelli computazionali basati sui big data generati dalla piattaforma di calcolo ad alta precisione di XtalPi e per espandere la propria attività in aree adiacenti lungo la catena del valore farmaceutica. L’investimento supporterà anche la costruzione di un laboratorio di ricerca basato sulla previsione che integri la piattaforma di ricerca e sviluppo di XtalPi con tecnologie di laboratorio all’avanguardia a banco bagnato. Questa struttura ibrida sperimentale computazionale fornirà funzionalità avanzate per la progettazione razionale di forme solide di farmaci.

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