Genesis Therapeutics, ein Forschungs- und Entwicklungsunternehmen für KI-Arzneimittel, das sich auf den Einsatz physischer KI für strukturgesteuertes Arzneimitteldesign konzentriert, gab kürzlich bekannt, dass es zusätzliche Investitionen von NVentures, dem Risikokapitalzweig von NVIDIA, erhalten hat und die Zusammenarbeit zwischen den beiden Parteien weiter vertieft wurde . Die Investition wird verwendet, um die Entwicklung der Genesis-KI-Plattform GEMS zu beschleunigen und ihre Fähigkeiten im strukturgesteuerten Arzneimitteldesign zu verbessern. Die GEMS-Plattform integriert mehrere KI-Methoden, darunter Sprachmodelle, Diffusionsmodelle und physikalische maschinelle Lernsimulationen, um Moleküle für komplexe Ziele zu generieren und zu optimieren. Seit seiner Gründung im Jahr 2019 hat Genesis mehr als 300 Millionen US-Dollar eingesammelt und Partnerschaften mit einer Reihe biopharmazeutischer Giganten aufgebaut, um die Entwicklung der Forschung und Entwicklung von KI-Arzneimitteln voranzutreiben.
Kommt aus Stanford und beschäftigt sich intensiv mit molekularer KI
Genesis Therapeutics ist aus dem Labor von Dr. Vijay Pande an der Stanford University hervorgegangen. Mitbegründer Dr. Evan Feinberg hat während seines Studiums zusammen mit Pande mehrere wichtige Arbeiten zur Deep-Learning-Technologie erfunden und geschrieben, von denen der PotentialNet-Algorithmus am bemerkenswertesten war. Der Algorithmus ist Vorreiter bei der Verwendung neuartiger graphischer neuronaler Netze zur Vorhersage molekularer Eigenschaften, insbesondere der Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten. Feinberg, Pande und Kollegen haben die Leistung von PotentialNet bei der Potenzvorhersage demonstriert und seine Wirksamkeit durch eine Zusammenarbeit zwischen der Stanford University und Merck Research Laboratories weiter validiert. Vor der Gründung von Genesis war Feinberg als Deep-Learning-Berater für Merck tätig.
Über 300 Millionen US-Dollar an Finanzierung und intensiver Zusammenarbeit mit NVIDIA gesammelt
Genesis wurde 2019 gegründet und sammelte ein Jahr später 52 Millionen US-Dollar in der Serie-A-Finanzierung. Seitdem ist das Unternehmen weiter gewachsen und hat bis heute mehr als 300 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln eingeworben, der Großteil davon stammte aus einer 200 Millionen US-Dollar schweren Serie-B-Runde, die 2023 von Investoren wie NVidias Risikokapitalarm NVentures abgeschlossen wurde.
Durch die Partnerschaft mit NVIDIA arbeitet Genesis daran, die Entwicklung seiner KI-Plattform GEMS zu beschleunigen. GEMS ist darauf ausgelegt, Moleküle für komplexe Ziele zu generieren und zu optimieren, indem proprietäre KI-Methoden integriert werden, darunter Sprachmodelle, Diffusionsmodelle und Simulationen des physikalischen maschinellen Lernens (ML). Die zusätzliche Finanzierung von NVentures zielt darauf ab, die Fähigkeiten der physikalischen KI-Plattform von Genesis für strukturgesteuertes Medikamentendesign weiter zu verbessern, indem NVIDIAs Fachwissen zur Verbesserung der Recheneffizienz genutzt wird.
Feinberg sagte: „Nvidia ist in vielen Aspekten des KI-Stacks führend, sowohl auf der Hardwareseite als auch in den unteren Softwareschichten über der Hardware. Und Genesis hat sich zum Ziel gesetzt, ein Pionier in der molekularen KI zu sein. Also ist Nvidia da.“ ist eine ganz klare Synergie zwischen dem komparativen Vorteil und dem komparativen Vorteil von Genesis, wodurch die Kombination größer ist als die Summe ihrer Teile.“
Optimieren Sie neuronale Netze, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen
Die Zusammenarbeit umfasst die Optimierung äquivarianter neuronaler Netze, die für die Verarbeitung geometrischer 3D-Daten wie Protein- und Kleinmolekülstrukturen wertvoll sind. NVIDIA hat daran gearbeitet, die Rechenleistung durch neuronale Netze zu beschleunigen, einschließlich des Trainings des Netzwerks und der Durchführung von Inferenzen, wobei das trainierte Modell verwendet wurde, um Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen oder es in realen Umgebungen einzusetzen.
Feinberg erklärt: „Für den Bereich der molekularen KI, auf dem Genesis seit vielen Jahren Pionierarbeit leistet, gibt es bestimmte Arten neuronaler Netze, die besonders nützlich sind. Dies ist wirklich eine Fortsetzung eines langfristigen Trends auf dem Gebiet, zu dem KI nicht gehört.“ Monolith Es gibt viele Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, und diese Teilbereiche lernen mithilfe verwandter, aber unterschiedlicher Algorithmen.
An der Stanford University schlugen Feinberg, Pande und eine Gruppe von Kollegen in einem 2018 in ACS Central Science veröffentlichten Artikel die PotentialNet-Familie von Graphfaltungen vor. Zwei Jahre später zeigte eine andere Gruppe von Kollegen zusammen mit Feinberg und Pande, wie durch die explizite Darstellung jedes Moleküls als Diagramm „unserem Wissen nach ein beispielloser Erfolg“ bei der Vorhersage der ADMET-Eigenschaften (Absorption, Verteilung, Metabolismus, Elimination und Toxizität) erzielt werden konnte Genauigkeit erreicht wurde“ und zeigt in einem im Journal of Medicinal Chemistry veröffentlichten Artikel den erheblichen Vorteil des KI-Algorithmus bei ADMET-Vorhersagen gegenüber fortgeschrittenem ML, das von Merck Research Laboratories verwendet wird.
Enge Zusammenarbeit zwischen Gründern und Mentoren
Pande ist jetzt General Partner bei Andreessen Horowitz (a16z) und Gründungspartner des a16z Bio Fund, wo er die Investitionen des Unternehmens in Biologie, Informatik und Ingenieurwesen leitet. Pande fungierte als Doktorandenberater von Feinberg, leitete die Startkapitalinvestition von a16z in Genesis in Höhe von über 200 Millionen US-Dollar und leitete zusammen mit einem nicht genannten US-amerikanischen Life-Science-Investor die Serie B des Unternehmens in Höhe von über 200 Millionen US-Dollar.
Feinberg sagte über Pande: „Ich hatte das große Glück, fast ein Jahrzehnt lang mit ihm zusammenzuarbeiten. Ich denke, es ist selten, so eng mit einer so talentierten und visionären Person zusammenarbeiten und von ihr lernen zu können.“
Kontinuierliche Innovation leitet die Entwicklung der Branche
Feinberg fügte hinzu: „Er (Pande) hat mich immer auf eine Weise vorangetrieben, die für den Erfolg von Genesis entscheidend war. Während sich das Feld weiterentwickelte, hat er sich auch weiterentwickelt. Ich denke, das steht im Einklang damit, dass wir weiterhin führend auf dem Gebiet bleiben.“ „Ähnlich wie bei unserem Status sind wir weiterhin innovativ und begnügen uns nicht nur mit Nachahmung, sondern treiben das Feld wirklich voran.“
Feinberg erinnerte daran, dass KI während seines Graduiertenstudiums an der Stanford University hauptsächlich Auswirkungen auf die Bereiche Computer Vision und natürliche Sprache hatte. „Die für beide verwendeten Arten von neuronalen Netzen waren tatsächlich sehr unterschiedlich, aber keines davon war für die Chemie sehr geeignet. Deshalb haben wir neue Arten von neuronalen Netzen entwickelt“, erinnert sich Feinberg. „Mitte der 2010er Jahre waren graphische neuronale Netze besser.“ geeignet für Moleküle.
Feinberg sagte, dass Genesis von damals bis heute kontinuierlich an neuen KI-Algorithmen und „neuen neuronalen Netzwerkprimitiven geforscht habe, die besser für molekulare KI-Aufgaben geeignet sind“. „Äquivariante neuronale Netze gehören zu den Familien, die wir schätzen. Es ist einer der Bereiche, in denen uns NVIDIA speziell bei der Optimierung hilft“, fügte Feinberg hinzu.
Pandes Labor erlangte zunächst durch das von ihm gegründete verteilte Computerprojekt Folding@Home Berühmtheit, das darauf abzielte, die Dynamik von Proteinen, einschließlich des Proteinfaltungsprozesses, zu simulieren.
Feinberg erinnert sich: „Folding@Home nutzte eine große Anzahl von NVIDIA-GPUs auf der ganzen Welt für Proteinfaltungssimulationen. Danach wurden NVIDIA-GPUs zunehmend für künstliche Intelligenz eingesetzt, insbesondere in den Bereichen Bildverarbeitung und natürliche Sprache leistungsstarker Benutzer von NVIDIA-GPUs zu sein.“
Ein „himmlisches Match“ mit NVIDIA
Feinberg sagte: „Als wir Nvidia und NVentures im Rahmen unserer Serie-B-Runde kennengelernt haben, fühlte es sich wie ein ganz natürlicher Investor an, der nicht nur erhebliches Kapital einbringen, sondern auch Weisheit in die Beziehung einbringen würde.“ über die Kundenbeziehung hinaus zusammenzuarbeiten und es uns dadurch auch zu ermöglichen, voneinander zu lernen, sowohl von unseren Bedürfnissen als auch von ihren untergeordneten Fähigkeiten, die wir mit unserem Fachwissen auf einzigartige Weise nutzen können.“
Für Nvidia stärkt die Partnerschaft mit Genesis seine laufenden Bemühungen, KI in der Arzneimittelforschung einzusetzen.
Mohamed „Sid“ Siddeek, Corporate Vice President und Leiter von NVentures bei NVIDIA, sagte: „Die KI-Plattform von Genesis und die damit verbundenen Computerfortschritte, die in Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelt wurden, werden dazu beitragen, neue generative und prädiktive KI-Technologien bereitzustellen, um unerschlossene chemische Wege zu erkunden und Medikamentenkandidaten zu identifizieren.“ ."
Wie hilft GEMS NVIDIA?
„Das Ziel von GEMS besteht darin, sehr anspruchsvolle und in manchen Fällen nicht behandelbare Ziele zu entwickeln“, sagte Feinberg. „Um dies zu erreichen, müssen wir mehrere Fähigkeiten verbessern, als wir es bisher getan haben.“
Dabei geht es um die Generierung von Molekülen und die Vorhersage ihrer Wirksamkeit, Selektivität und atomaren Eigenschaften – ein kombinierter Multiparameter-Optimierungsansatz zur Arzneimittelentwicklung, bei dem alle Schlüsseleigenschaften eines Moleküls gemeinsam untersucht werden. Feinberg erklärte, dass GEMS aus zwei tief integrierten Säulen besteht – generative KI und prädiktive KI – und die eigenen benutzerdefinierten Sprachmodelle von Genesis verwendet hat, um Tausende bis Millionen oder sogar Milliarden von Verbindungen in der Cloud zu generieren.
„Aber die Chemie, die synthetische Chemie, ist der limitierende Faktor. In einer bestimmten Zeit können nur so viele Moleküle hergestellt werden. Daher ist es entscheidend, dass unsere prädiktive KI-Technologie – die Wirksamkeit, Selektivität und atomare Eigenschaften vorhersagt – so genau wie möglich ist.“ „GEMS ist eigentlich ein Sammelbegriff, der eine Kombination tief integrierter Technologien beschreibt“, sagte Feinberg.
GEMS-Anwendungen in der Onkologie und Immunologie
Genesis nutzt GEMS und entwickelt eine Pipeline mit Schwerpunkt auf Onkologie und Immunologie. In der Onkologie befindet sich Genesis in der Spätphase der Leitstrukturoptimierung und steht kurz vor der Nominierung eines hochwirksamen und selektiven Entwicklungskandidaten für einen sogenannten panmutationalen allosterischen Inhibitor von PIK3CA, einem häufigen onkogenen Treiber für Brust- und Darmkrebs.
Andere onkologische Entwicklungsbemühungen konzentrieren sich auf kleine Moleküle, die darauf ausgelegt sind, Reaktionen auf Checkpoint-Inhibitoren zu überwinden (Leitoptimierungsphase) und Krebszellen daran zu hindern, der Apoptose durch antiapoptotische Modulatoren zu entgehen, die den extrinsischen Zelltodweg hemmen (Entdeckungsphase).
In der Immunologie gibt es zwei Forschungsprojekte: Zum einen werden mehrere Programme entwickelt, um kleine Moleküle gegen gut validierte Autoimmunkrankheitsziele zu erzeugen, und zum anderen werden Korrekturmittel eingesetzt, um die Aktivität nicht näher bezeichneter geschädigter Proteine zur Behandlung „schwerer vererbter autoinflammatorischer Erkrankungen“ wiederherzustellen.
Zusammenarbeit mit biopharmazeutischen Giganten
Zusätzlich zur internen Entwicklungsarbeit arbeitet Genesis an angekündigten Kooperationen mit drei biopharmazeutischen Giganten, zu denen sich das Unternehmen jedoch nicht äußern könne, sagte Feinberg. Die jüngste Zusammenarbeit wurde im September mit Gilead Sciences gestartet, das sich bereit erklärte, GEMS zur Unterstützung bei der Generierung und Optimierung von Molekülen für die ausgewählten Ziele von Gilead zu nutzen und so die Entdeckung und Entwicklung kleiner Molekültherapeutika gegen mehrere Ziele zu ermöglichen.
Gilead stimmte der Zahlung von 35 Millionen US-Dollar für drei Ziele zu und hat das Recht, gegen eine nicht genannte, im Voraus festgelegte Gebühr pro Ziel weitere Ziele zu nominieren. Gilead erklärte sich außerdem bereit, zusätzliche Zahlungen im Zusammenhang mit dem Erreichen präklinischer, entwicklungsbezogener, regulatorischer und kommerzieller Meilensteine sowie gestaffelte Lizenzgebühren auf den Nettoumsatz kommerzialisierter Produkte zu zahlen.
Kooperationen mit zwei anderen biopharmazeutischen Giganten:
Eli Lilly – Zusammenarbeit im Wert von bis zu 670 Millionen US-Dollar (davon 20 Millionen US-Dollar als Vorauszahlung) zur Entdeckung neuer Behandlungen in bis zu fünf Therapiebereichen, Start im Jahr 2022.
Genentech, ein Mitglied der Roche-Gruppe – eine im Jahr 2020 gestartete Zusammenarbeit mit mehreren Zielen und mehreren Krankheiten, die die Plattform von Genesis für Deep Learning und molekulare Simulation nutzt. Im Jahr 2022 beschrieb Genentech die Ziele, an denen es interessiert war, als „herausfordernde Ziele, die sonst unzugänglich sind“. Der Wert der Zusammenarbeit wurde nicht bekannt gegeben.
Genesis hat seinen Hauptsitz in Burlingame, Kalifornien, einem Vorort von San Francisco, und verfügt über ein vollständig integriertes Labor in San Diego. Das Unternehmen beschäftigt rund 80 Mitarbeiter.
„Wir erwarten viel Wachstum, teilweise angetrieben durch die Serie-B-Runde, Nvidias jüngste Investition, und unsere Partnerschaften“, sagte Feinberg. „Ich habe keine genaue Zahl, wo wir in 12 Monaten stehen werden.“ Größenordnung, aber wir haben die Mitarbeiterzahl für mehr als 80 Personen.“
Die Zusammenarbeit zwischen Genesis Therapeutics und NVIDIA stellt einen wichtigen Schritt im Bereich der KI-gesteuerten Arzneimittelforschung und -entwicklung dar. Die Weiterentwicklung der GEMS-Plattform und die Zusammenarbeit mit biopharmazeutischen Giganten sollen den Forschungs- und Entwicklungsprozess neuer Arzneimittel beschleunigen und neue Entwicklungen hervorbringen Behandlungsmöglichkeiten für Patienten.