Genesis Therapeutics, una empresa de investigación y desarrollo de fármacos de IA que se centra en el uso de IA física para el diseño de fármacos basado en estructuras, anunció recientemente que ha recibido una inversión adicional de NVentures, la rama de capital de riesgo de NVIDIA, y que la cooperación entre las dos partes se ha profundizado aún más. . La inversión se utilizará para acelerar el desarrollo de la plataforma GEMS de Genesis AI y mejorar sus capacidades en el diseño de fármacos basado en estructuras. La plataforma GEMS integra múltiples métodos de IA, incluidos modelos de lenguaje, modelos de difusión y simulaciones físicas de aprendizaje automático, para generar y optimizar moléculas para objetivos complejos. Desde su creación en 2019, Genesis ha recaudado más de 300 millones de dólares y ha establecido asociaciones con varios gigantes biofarmacéuticos para promover la investigación y el desarrollo de fármacos de IA.
Originario de Stanford, profundamente involucrado en la IA molecular
Genesis Therapeutics surgió del laboratorio del Dr. Vijay Pande en la Universidad de Stanford. El cofundador, el Dr. Evan Feinberg, co-inventó y escribió varios artículos clave sobre tecnología de aprendizaje profundo con Pande durante sus estudios de posgrado, el más notable de los cuales fue el algoritmo PotentialNet. El algoritmo es pionero en el uso de nuevas redes neuronales gráficas para predicciones de propiedades moleculares, específicamente afinidades de unión entre proteínas y ligandos. Feinberg, Pande y sus colegas demostraron el desempeño de PotentialNet en la predicción de la potencia y validaron aún más su eficacia a través de una colaboración entre la Universidad de Stanford y los Laboratorios de Investigación Merck. Antes de fundar Genesis, Feinberg trabajó como consultor de aprendizaje profundo para Merck.
Recaudó más de 300 millones de dólares en financiación y cooperación profunda con NVIDIA
Genesis se fundó en 2019 y recaudó 52 millones de dólares en financiación Serie A un año después. Desde entonces, la compañía ha seguido creciendo y ha recaudado más de 300 millones de dólares en financiación hasta la fecha, la mayor parte de la cual provino de una ronda Serie B de 200 millones de dólares completada en 2023 por parte de inversores, incluido el brazo de capital de riesgo de NVidia, NVentures.
A través de su asociación con NVIDIA, Genesis está trabajando para acelerar el desarrollo de su plataforma de inteligencia artificial, GEMS. GEMS está diseñado para generar y optimizar moléculas para objetivos complejos mediante la integración de métodos patentados de IA, incluidos modelos de lenguaje, modelos de difusión y simulaciones físicas de aprendizaje automático (ML). La financiación adicional de NVentures tiene como objetivo mejorar aún más las capacidades de la plataforma de IA física de Genesis para el diseño de fármacos basado en estructuras mediante la aplicación de la experiencia de NVIDIA para mejorar la eficiencia computacional.
Feinberg dijo: "Nvidia es líder en muchos aspectos de la pila de IA, tanto en el lado del hardware como en las capas inferiores de software encima del hardware. Y Genesis se ha comprometido a ser un pionero en IA molecular. Entonces, Nvidia está ahí "Hay una sinergia muy clara entre la ventaja comparativa y la ventaja comparativa de Génesis, haciendo que la combinación sea mayor que la suma de sus partes".
Optimice las redes neuronales para acelerar el desarrollo de fármacos
La colaboración cubrirá la optimización de redes neuronales equivariantes, que son valiosas para procesar datos geométricos 3D, como proteínas y estructuras de moléculas pequeñas. NVIDIA ha estado trabajando para acelerar la computación a través de redes neuronales, incluido el entrenamiento de la red y la ejecución de inferencias, utilizando el modelo entrenado para hacer predicciones sobre nuevos datos o implementándolo en entornos reales.
Feinberg explica: "Para el campo de la IA molecular en el que Genesis ha sido pionero durante muchos años, existen tipos específicos de redes neuronales que son particularmente útiles. Esto es realmente una continuación de una tendencia a largo plazo en el campo de que la IA no es una monolito. Hay muchos subcampos de la inteligencia artificial, y estos subcampos aprenden utilizando algoritmos relacionados pero diferentes".
En la Universidad de Stanford, Feinberg, Pande y un grupo de colegas propusieron la familia PotentialNet de convoluciones de gráficos en un artículo de 2018 publicado en ACS Central Science. Dos años más tarde, otro grupo de colegas, junto con Feinberg y Pande, demostraron cómo, al representar explícitamente cada molécula como un gráfico, "hasta donde sabemos, se logró un éxito sin precedentes" en la predicción de las propiedades ADMET (absorción, distribución, metabolismo, eliminación y toxicidad). se logró la precisión", y en un artículo publicado en el Journal of Medicinal Chemistry, muestra la ventaja significativa del algoritmo de IA en las predicciones ADMET sobre el ML avanzado utilizado por Merck Research Laboratories.
Estrecha colaboración entre fundadores y mentores.
Pande es ahora socio general de Andreessen Horowitz (a16z) y socio fundador de a16z Bio Fund, donde dirige las inversiones de la empresa en biología, informática e ingeniería. Pande se desempeñó como asesor doctoral de Feinberg, dirigió la inversión inicial de $4,1 millones de dólares de a16z en Genesis y codirigió la Serie B de más de $200 millones de dólares de la compañía con un inversor no revelado en ciencias biológicas con sede en Estados Unidos.
Feinberg dijo sobre Pande: "He sido extremadamente afortunado de trabajar con él durante casi una década. Creo que es raro poder trabajar tan estrechamente y aprender de una persona tan talentosa y visionaria".
La innovación continua lidera el desarrollo de la industria
Feinberg añadió: "Él (Pande) siempre me ha impulsado de una manera que ha sido fundamental para el éxito de Génesis. A medida que el campo ha evolucionado, él también ha seguido evolucionando. Creo que eso es consistente con que sigamos siendo líderes en el "De manera similar a nuestro estatus, continuamos innovando y no solo nos contentamos con la imitación, sino que realmente impulsamos el campo hacia adelante".
Feinberg recordó que durante sus estudios de posgrado en la Universidad de Stanford, la IA tuvo un impacto principalmente en los campos de la visión por computadora y el lenguaje natural. "Los tipos de redes neuronales utilizadas para ambos eran realmente muy diferentes entre sí, pero ninguna era muy adecuada para la química. Por eso desarrollamos nuevos tipos de redes neuronales", recuerda Feinberg. "A mediados de la década de 2010, las redes neuronales gráficas eran mejores. adecuado para moléculas ".
Feinberg dijo que desde entonces hasta ahora, Genesis ha estado investigando continuamente nuevos algoritmos de IA y "nuevas primitivas de redes neuronales que sean más adecuadas para tareas de IA molecular". "Las redes neuronales equivalentes son una de las familias que valoramos. Es una de las áreas que NVIDIA nos ayuda específicamente a optimizar", añadió Feinberg.
El laboratorio de Pande inicialmente saltó a la fama por el proyecto de computación distribuida que fundó, Folding@Home, que fue diseñado para simular la dinámica de las proteínas, incluido el proceso de plegamiento de las proteínas.
Feinberg recuerda: “Folding@Home aprovechó una gran cantidad de GPU NVIDIA en todo el mundo para simulaciones de plegado de proteínas. Después de eso, las GPU NVIDIA comenzaron a usarse más para inteligencia artificial, especialmente en visión y lenguaje natural. ser un usuario poderoso de las GPU NVIDIA”.
Una “combinación perfecta” con NVIDIA
Feinberg dijo: "Cuando nos presentaron Nvidia y NVentures a través de nuestra ronda Serie B, nos pareció un inversor muy natural que no solo aportaría un capital significativo, sino que también aportaría sabiduría a la relación. La inversión realmente sienta las bases para nosotros". trabajar juntos más allá de la relación con el cliente y, por lo tanto, también permitirnos aprender unos de otros, tanto de nuestras necesidades como de sus capacidades de nivel inferior que podemos aprovechar de manera única con nuestro conocimiento del dominio".
Para Nvidia, la asociación con Genesis fortalece sus esfuerzos continuos para aplicar la IA al descubrimiento de fármacos.
Mohamed “Sid” Siddeek, vicepresidente corporativo y director de NVentures de NVIDIA, dijo: “La plataforma de IA de Genesis y los avances informáticos relacionados desarrollados en asociación con NVIDIA ayudarán a ofrecer nuevas tecnologías de IA generativas y predictivas para explorar vías químicas no explotadas e identificar candidatos a fármacos. ".
¿Cómo ayuda GEMS a NVIDIA?
"El objetivo de GEMS es poder desarrollar de manera eficiente objetivos muy desafiantes y, en algunos casos, no farmacológicos", dijo Feinberg. "Para lograrlo, necesitamos desarrollar varias capacidades mejor que lo que hemos hecho antes".
Esto implica generar moléculas y predecir su potencia, selectividad y propiedades atómicas: un enfoque combinado de optimización multiparamétrica para el descubrimiento de fármacos que estudia conjuntamente todas las propiedades clave de una molécula. Feinberg explicó que GEMS se compone de dos pilares profundamente integrados: IA generativa e IA predictiva, y ha utilizado los propios modelos de lenguaje personalizados de Genesis para generar miles, millones o incluso miles de millones de compuestos en la nube.
"Pero la química, la química sintética, es el factor limitante. Sólo se pueden producir un número limitado de moléculas en un tiempo determinado. Por lo tanto, es fundamental que nuestra tecnología predictiva de IA, que predice la potencia, la selectividad y las propiedades atómicas, sea lo más precisa posible. GEMS es en realidad un término colectivo que describe una combinación de tecnologías profundamente integradas", dijo Feinberg.
Aplicaciones de GEMS en oncología e inmunología
Aprovechando GEMS, Genesis está desarrollando una línea centrada en oncología e inmunología. En oncología, Genesis se encuentra en la última etapa de optimización principal y está cerca de nominar un candidato de desarrollo selectivo y altamente potente para lo que llama un inhibidor alostérico panmutacional de PIK3CA, un impulsor oncogénico común del cáncer de mama y colorrectal.
Otros esfuerzos de desarrollo oncológico se centran en moléculas pequeñas diseñadas para superar las respuestas a los inhibidores de puntos de control (fase de optimización principal) y evitar que las células cancerosas evadan la apoptosis mediante moduladores antiapoptóticos que inhiben la vía de muerte celular extrínseca (fase de descubrimiento).
En inmunología, Genesis dijo que tiene dos esfuerzos en etapa de descubrimiento: uno para desarrollar múltiples programas para generar moléculas pequeñas contra objetivos de enfermedades autoinmunes bien validadas; agentes correctivos para restaurar la actividad de proteínas dañadas no especificadas para tratar "enfermedades autoinflamatorias hereditarias graves".
Cooperación con gigantes biofarmacéuticos
Además del trabajo de desarrollo interno, Genesis está trabajando en colaboraciones anunciadas con tres gigantes biofarmacéuticos, pero Feinberg dijo que la compañía no podía comentar sobre ellas. La colaboración más reciente se lanzó en septiembre con Gilead Sciences, que acordó utilizar GEMS para ayudar en la generación y optimización de moléculas para los objetivos seleccionados de Gilead, permitiendo el descubrimiento y desarrollo de terapias de moléculas pequeñas contra múltiples objetivos.
Gilead acordó pagar 35 millones de dólares por tres objetivos y tiene derecho a nominar objetivos adicionales por una tarifa predeterminada no revelada por objetivo. Gilead también acordó pagar pagos adicionales relacionados con el logro de hitos preclínicos, de desarrollo, regulatorios y comerciales, así como regalías escalonadas sobre las ventas netas de productos comercializados.
Colaboraciones con otros dos gigantes biofarmacéuticos:
Eli Lilly: colaboración por valor de hasta 670 millones de dólares (de los cuales 20 millones de dólares son un pago inicial) para descubrir nuevos tratamientos en hasta cinco áreas terapéuticas, que se lanzará en 2022.
Genentech, miembro del Grupo Roche, una colaboración que involucra múltiples objetivos y múltiples enfermedades, lanzada en 2020, utilizando la plataforma de Genesis para aprendizaje profundo y simulación molecular. En 2022, Genentech describió los objetivos que le interesaban como "objetivos desafiantes que de otro modo serían inaccesibles". El valor de la colaboración no ha sido revelado.
Genesis tiene su sede en Burlingame, California, un suburbio de San Francisco, con un laboratorio totalmente integrado en San Diego. La empresa emplea aproximadamente a 80 personas.
"Tenemos un gran crecimiento esperado, impulsado en parte por la ronda Serie B, la última inversión de Nvidia y nuestras asociaciones", dijo Feinberg. "No tengo una cifra exacta de dónde estaremos en 12 meses". escala, pero tenemos la plantilla para ir más allá de 80 personas”.
La cooperación entre Genesis Therapeutics y NVIDIA marca un paso importante en el campo de la investigación y el desarrollo de fármacos impulsados por IA. Se espera que el desarrollo continuo de su plataforma GEMS y la cooperación con gigantes biofarmacéuticos aceleren el proceso de investigación y desarrollo de nuevos fármacos y aporten nuevos productos. opciones de tratamiento a los pacientes.