La società di apprendimento automatico Insitro raccoglie $ 143 milioni per collegare biologia e intelligenza artificiale
Quando si tratta della società biotecnologica Insitro, non è la piattaforma di apprendimento automatico o la biologia all’avanguardia ad attirare gli investitori: è il fondatore e CEO, Daphne Koller. Koller ha un curriculum impressionante; cofondatore della piattaforma di formazione online Coursera, professore di informatica a Stanford e destinatario della MacArthur Fellowship.
Gli investitori sono fiduciosi, tuttavia, che Koller abbia le braciole per colmare il mondo della biologia e dell’apprendimento automatico nella sua relativamente nuova società farmaceutica. La prova è nei numeri. La società con sede a San Francisco ha annunciato martedì di aver raccolto un finanziamento di 143 milioni di dollari, portando l’ammontare totale del capitale di rischio raccolto a 243 milioni di dollari.
Koller è “esattamente il tipo di imprenditore che stiamo cercando”, afferma Vijay Pande, socio accomandatario di Andreessen Horowitz che recentemente si è unito al consiglio di amministrazione di Insitro, “un pioniere all’intersezione tra apprendimento automatico e biopharma”. Andreessen ha guidato il round di finanziamento, che comprendeva i nuovi investitori T. Rowe Price Associate, BlackRock, Casdin Capital e CPP Investments. Hanno partecipato anche gli investitori attuali, inclusi ARCH Venture Partners, GV e Third Rock Ventures. “È una scommessa su Daphne”, afferma Robert Nelsen di ARCH Venture Partners, “è semplicemente eccezionale.”
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Koller ha fondato la startup di San Francisco due anni fa con l’obiettivo di integrare la scienza dei dati e le scienze della vita. “Non ci sono abbastanza persone in grado di cavalcare entrambi i mondi”, afferma, “riunire questi strumenti è assolutamente fondamentale”. I suoi successi in un breve periodo di tempo furono sufficienti per far rientrare Insitro nella lista inaugurale AI 50 di Forbes lo scorso autunno come una delle più promettenti compagnie di intelligenza artificiale.
Per scoprire nuovi farmaci, Insitro inizia con la biologia. Utilizzando cellule umane, la società le induce in cellule staminali pluripotenti che possono trasformarsi in quasi tutte le cellule del corpo. I ricercatori quindi creano modelli di malattie genetiche e usano l’apprendimento automatico per capire quale sia la differenza tra cellule sane e cellule malate. Queste sottili differenze sono “spesso perse su una persona a causa del volume di dati”, afferma Koller, “ed è qui che l’apprendimento automatico brilla davvero”. L’obiettivo, afferma, è quello di trovare “gli interventi che riportano lo stato di malattia allo stato di salute”.
Insitro non ha ancora scoperto nuovi farmaci, ma l’anno scorso ha siglato un accordo con Gilead per lavorare su un farmaco per le malattie del fegato con $ 15 milioni in anticipo e il potenziale per $ 1 miliardo lungo la strada. L’accordo consente a Insitro di utilizzare i dati degli studi clinici di Gliead per addestrare la sua piattaforma di apprendimento automatico. La società si concentra anche fortemente sulle neuroscienze e spera che l’uso di cellule umane anziché modelli animali possa aiutare a trovare nuovi farmaci per le malattie neurologiche.
Parte del nuovo capitale del round di finanziamento andrà a sviluppare le capacità dell’azienda per lo sviluppo di droghe, incluso l’assunzione di esperti di regolamentazione e altro personale che ha esperienza con lo sviluppo di droghe. Visto che la compagnia non ha ancora trovato il suo primo farmaco, tuttavia, quei particolari assunti sono ancora molto lontani. Il denaro andrà anche a ridimensionare l’azienda in altri modi, come continuare a sviluppare la sua ricerca sulle malattie del fegato.
Il campo dell’utilizzo dell’apprendimento automatico per favorire lo sviluppo di farmaci sta diventando sempre più affollato. Altre start-up, tra cui Recursion Pharma e Verge Genomics, stanno inoltre utilizzando l’apprendimento automatico per accelerare lo sviluppo di farmaci e le principali società farmaceutiche come Novartis e Merck hanno collaborato con aziende per migliorare le capacità di apprendimento automatico.
Una cosa che rende Insitro diversa dalle altre è che produce enormi quantità di nuovi dati per addestrare la sua piattaforma di apprendimento automatico. Molte altre aziende hanno preso la scorciatoia di fare affidamento su set di dati esistenti per insegnare il loro machine learning, afferma Koller, ma alcuni di questi set di dati sono disordinati e si tradurranno in piattaforme mal funzionanti. “La mia esperienza è che l’apprendimento automatico è davvero buono solo come i dati che lo alimentano”, afferma.
Un’altra differenza con Insitro: mentre alcune altre startup hanno l’obiettivo di collaborare con aziende più grandi, Insitro mira a diventare una società farmaceutica perfettamente funzionante da sola, portando i farmaci dalla scoperta allo sviluppo e all’approvazione normativa. Koller afferma che prenderà ancora in considerazione alcune collaborazioni, ma “prenderemo alcuni dei nostri farmaci fino in fondo”.
Naturalmente, forse la più grande differenza tra le aziende è che Insitro è guidata dall’ambiziosa Koller stessa. “Ecco perché le persone sono disposte a investire in questa società rispetto ad altre società”, afferma Nelsen, “non stiamo cercando di costruire una piccola azienda, stiamo costruendo una società farmaceutica che sta cercando di capovolgere l’industria”.
Portrait of Daphne Koller, founder and CEO of insitro, a start up that uses machine learning to develop new drugs. Photographed at the company’s headquarter in South San Francisco, CA. Photo by Winni Wintermeyer. March 25, 2019. 
