Genesis Therapeutics, une société de recherche et de développement de médicaments basés sur l'IA qui se concentre sur l'utilisation de l'IA physique pour la conception de médicaments basée sur la structure, a récemment annoncé avoir reçu un investissement supplémentaire de NVentures, la branche de capital-risque de NVIDIA, et que la coopération entre les deux parties s'est encore approfondie. . L’investissement sera utilisé pour accélérer le développement de la plateforme Genesis AI GEMS et améliorer ses capacités en matière de conception de médicaments basée sur la structure. La plateforme GEMS intègre plusieurs méthodes d'IA, notamment des modèles de langage, des modèles de diffusion et des simulations physiques d'apprentissage automatique, pour générer et optimiser des molécules pour des cibles complexes. Depuis sa création en 2019, Genesis a levé plus de 300 millions de dollars américains et a établi des partenariats avec un certain nombre de géants biopharmaceutiques pour promouvoir le développement de la recherche et du développement de médicaments contre l'IA.
Originaire de Stanford, profondément impliqué dans l'IA moléculaire
Genesis Therapeutics est issue du laboratoire du Dr Vijay Pande à l'Université de Stanford. Le co-fondateur, le Dr Evan Feinberg, a co-inventé et rédigé plusieurs articles clés sur la technologie d'apprentissage profond avec Pande au cours de ses études supérieures, le plus remarquable étant l'algorithme PotentialNet. L'algorithme est pionnier dans l'utilisation de nouveaux réseaux neuronaux graphiques pour la prédiction des propriétés moléculaires, en particulier les affinités de liaison protéine-ligand. Feinberg, Pande et ses collègues ont démontré les performances de PotentialNet en matière de prédiction de puissance et ont ensuite validé son efficacité grâce à une collaboration entre l'Université de Stanford et les laboratoires de recherche Merck. Avant de fonder Genesis, Feinberg a été consultant en apprentissage profond pour Merck.
Levé plus de 300 millions de dollars américains en financement et en coopération approfondie avec NVIDIA
Genesis a été fondée en 2019 et a levé 52 millions de dollars en financement de série A un an plus tard. Depuis lors, la société a continué de croître et a levé à ce jour plus de 300 millions de dollars de financement, dont la plupart provenaient d'un tour de table de série B de 200 millions de dollars réalisé en 2023 auprès d'investisseurs, dont NVentures, la branche de capital-risque de NVidia.
Grâce à son partenariat avec NVIDIA, Genesis s'efforce d'accélérer le développement de sa plateforme d'IA, GEMS. GEMS est conçu pour générer et optimiser des molécules pour des cibles complexes en intégrant des méthodes d'IA exclusives, notamment des modèles de langage, des modèles de diffusion et des simulations d'apprentissage automatique physique (ML). Le financement supplémentaire de NVentures vise à améliorer davantage les capacités de la plateforme d'IA physique de Genesis pour la conception de médicaments basée sur la structure en appliquant l'expertise de NVIDIA pour améliorer l'efficacité informatique.
Feinberg a déclaré : « Nvidia est un leader dans de nombreux aspects de la pile d'IA, à la fois du côté matériel et des couches logicielles inférieures au-dessus du matériel. Et Genesis s'est engagé à être un pionnier de l'IA moléculaire. Il existe une synergie très claire entre l'avantage comparatif et l'avantage comparatif de Genesis, rendant la combinaison supérieure à la somme de ses parties. »
Optimiser les réseaux de neurones pour accélérer le développement de médicaments
La collaboration portera sur l'optimisation des réseaux neuronaux équivariants, utiles pour le traitement de données géométriques 3D telles que les structures de protéines et de petites molécules. NVIDIA a travaillé sur l'accélération du calcul via les réseaux neuronaux, notamment en entraînant le réseau et en exécutant des inférences, en utilisant le modèle entraîné pour faire des prédictions sur de nouvelles données ou en le déployant dans des environnements réels.
Feinberg explique : « Pour le domaine de l'IA moléculaire dans lequel Genesis est pionnier depuis de nombreuses années, il existe des types spécifiques de réseaux neuronaux qui sont particulièrement utiles. Il s'agit en réalité d'une continuation d'une tendance à long terme dans le domaine selon laquelle l'IA n'est pas un monolithe. Il existe de nombreux sous-domaines de l'intelligence artificielle, et ces sous-domaines apprennent à l'aide d'algorithmes connexes mais différents.
À l'Université de Stanford, Feinberg, Pande et un groupe de collègues ont proposé la famille de convolutions graphiques PotentialNet dans un article de 2018 publié dans ACS Central Science. Deux ans plus tard, un autre groupe de collègues, avec Feinberg et Pande, a montré comment, en représentant explicitement chaque molécule sous forme de graphique, "à notre connaissance, un succès sans précédent" dans la prédiction des propriétés de l'ADMET (absorption, distribution, métabolisme, élimination et toxicité). "La précision a été atteinte", et dans un article publié dans le Journal of Medicinal Chemistry, montre l'avantage significatif de l'algorithme d'IA dans les prédictions ADMET par rapport au ML avancé utilisé par les laboratoires de recherche Merck.
Collaboration étroite entre fondateurs et mentors
Pande est désormais associé commandité chez Andreessen Horowitz (a16z) et associé fondateur du a16z Bio Fund, où il dirige les investissements de l'entreprise dans la biologie, l'informatique et l'ingénierie. Pande a été conseiller doctoral de Feinberg, a dirigé l'investissement initial de 4,1 millions de dollars d'a16z dans Genesis et a codirigé la série B de plus de 200 millions de dollars de la société avec un investisseur américain non divulgué dans le domaine des sciences de la vie.
Feinberg a déclaré à propos de Pande : "J'ai été extrêmement chanceux de travailler avec lui pendant près d'une décennie. Je pense qu'il est rare de pouvoir travailler en si étroite collaboration et apprendre d'une personne aussi talentueuse et visionnaire."
L'innovation continue mène le développement de l'industrie
Feinberg a ajouté : "Il (Pande) m'a toujours poussé d'une manière qui a été essentielle au succès de Genesis. À mesure que le domaine a évolué, il a également continué à évoluer. Je pense que cela est cohérent avec le fait que nous restions un leader dans le domaine. domaine. " De la même manière que notre statut, nous continuons à innover et ne nous contentons pas de l'imitation, mais faisons vraiment avancer le domaine. "
Feinberg a rappelé que lors de ses études supérieures à l'Université de Stanford, l'IA avait principalement eu un impact dans les domaines de la vision par ordinateur et du langage naturel. "Les types de réseaux de neurones utilisés pour les deux étaient en réalité très différents les uns des autres, mais aucun n'était très adapté à la chimie. Nous avons donc développé de nouveaux types de réseaux de neurones", se souvient Feinberg. "Au milieu des années 2010, les réseaux de neurones graphiques étaient meilleurs. adapté aux molécules.
Feinberg a déclaré que depuis lors et jusqu'à présent, Genesis a continuellement recherché de nouveaux algorithmes d'IA et "de nouvelles primitives de réseaux neuronaux plus adaptées aux tâches d'IA moléculaire". "Les réseaux de neurones équivariants font partie des familles que nous apprécions. C'est l'un des domaines que NVIDIA nous aide spécifiquement à optimiser", a ajouté Feinberg.
Le laboratoire de Pande s'est initialement fait connaître grâce au projet d'informatique distribuée qu'il a fondé, Folding@Home, conçu pour simuler la dynamique des protéines, y compris le processus de repliement des protéines.
Feinberg se souvient : « Folding@Home a exploité un grand nombre de GPU NVIDIA dans le monde pour les simulations de repliement de protéines. Après cela, les GPU NVIDIA ont commencé à être davantage utilisés pour l'intelligence artificielle, en particulier dans la vision et le langage naturel. être un utilisateur puissant des GPU NVIDIA.
Un « match paradisiaque » avec NVIDIA
Feinberg a déclaré : « Lorsque nous avons découvert Nvidia et NVentures lors de notre cycle de série B, nous nous sommes sentis comme un investisseur très naturel qui non seulement apporterait un capital important, mais apporterait également de la sagesse à la relation. travailler ensemble au-delà de la relation client et nous permettre ainsi d'apprendre les uns des autres, à la fois de nos besoins et de leurs capacités de niveau inférieur que nous pouvons exploiter de manière unique grâce à notre connaissance du domaine.
Pour Nvidia, le partenariat avec Genesis renforce ses efforts en cours pour appliquer l’IA à la découverte de médicaments.
Mohamed « Sid » Siddeek, vice-président d'entreprise et responsable de NVentures chez NVIDIA, a déclaré : « La plateforme d'IA de Genesis et les avancées informatiques associées développées en partenariat avec NVIDIA aideront à fournir de nouvelles technologies d'IA génératives et prédictives pour explorer des voies chimiques inexploitées et identifier des candidats médicaments. ".
Comment GEMS aide-t-il NVIDIA ?
"L'objectif de GEMS est d'être capable de développer efficacement des cibles très difficiles et, dans certains cas, indoutables", a déclaré Feinberg. "Pour y parvenir, nous devons améliorer plusieurs capacités par rapport à ce que nous avons fait auparavant."
Cela implique de générer des molécules et de prédire leur puissance, leur sélectivité et leurs propriétés atomiques - une approche combinée d'optimisation multi-paramètres pour la découverte de médicaments qui étudie conjointement toutes les propriétés clés d'une molécule. Feinberg a expliqué que GEMS est composé de deux piliers profondément intégrés - l'IA générative et l'IA prédictive - et a utilisé les propres modèles de langage personnalisés de Genesis pour générer des milliers, voire des millions, voire des milliards de composés dans le cloud.
"Mais la chimie, la chimie de synthèse, est le facteur limitant. Un nombre limité de molécules peuvent être fabriquées dans un temps donné. Il est donc essentiel que notre technologie prédictive d'IA - qui prédit la puissance, la sélectivité et les propriétés atomiques - soit aussi précise que possible. GEMS est en réalité un terme collectif qui décrit une combinaison de technologies profondément intégrées", a déclaré Feinberg.
Applications GEMS en oncologie et immunologie
En tirant parti de GEMS, Genesis développe un pipeline axé sur l’oncologie et l’immunologie. En oncologie, Genesis en est à un stade avancé d'optimisation des pistes et est sur le point de nommer un candidat de développement très puissant et sélectif pour ce qu'elle appelle un inhibiteur allostérique pan-mutationnel de PIK3CA, un moteur oncogène courant du cancer du sein et colorectal.
D'autres efforts de développement en oncologie se concentrent sur de petites molécules conçues pour surmonter les réponses aux inhibiteurs de points de contrôle (phase d'optimisation du plomb) et empêcher les cellules cancéreuses d'échapper à l'apoptose grâce à des modulateurs anti-apoptotiques qui inhibent la voie de mort cellulaire extrinsèque (phase de découverte).
En immunologie, Genesis a déclaré qu'elle avait deux efforts en phase de découverte : l'un visant à développer plusieurs programmes pour générer de petites molécules contre des cibles de maladies auto-immunes bien validées ; des agents correcteurs pour restaurer l'activité de protéines endommagées non spécifiées afin de traiter les « maladies auto-inflammatoires héréditaires graves ».
Coopération avec les géants biopharmaceutiques
En plus du travail de développement interne, Genesis travaille sur des collaborations annoncées avec trois géants biopharmaceutiques, mais Feinberg a déclaré que la société ne pouvait pas commenter celles-ci. La collaboration la plus récente a été lancée en septembre avec Gilead Sciences, qui a accepté d'utiliser GEMS pour aider à la génération et à l'optimisation de molécules pour les cibles sélectionnées de Gilead, permettant ainsi la découverte et le développement de petites molécules thérapeutiques contre de multiples cibles.
Gilead a accepté de payer 35 millions de dollars pour trois cibles et a le droit de désigner des cibles supplémentaires moyennant des frais par cible prédéterminés et non divulgués. Gilead a également accepté de payer des paiements supplémentaires liés à la réalisation d'étapes précliniques, de développement, réglementaires et commerciales, ainsi que des redevances échelonnées sur les ventes nettes de produits commercialisés.
Collaborations avec deux autres géants biopharmaceutiques :
Eli Lilly – Collaboration d'une valeur pouvant atteindre 670 millions de dollars (dont 20 millions de dollars de paiement initial) pour découvrir de nouveaux traitements dans un maximum de cinq domaines thérapeutiques, lancée en 2022.
Genentech, membre du groupe Roche - une collaboration impliquant plusieurs cibles et plusieurs maladies, lancée en 2020, utilisant la plateforme Genesis d'apprentissage en profondeur et de simulation moléculaire. En 2022, Genentech a décrit les cibles qui l'intéressaient comme « des cibles difficiles qui seraient autrement inaccessibles ». La valeur de la collaboration n'a pas été divulguée.
Genesis a son siège à Burlingame, en Californie, une banlieue de San Francisco, avec un laboratoire entièrement intégré à San Diego. L'entreprise emploie environ 80 personnes.
"Nous prévoyons une forte croissance, tirée en partie par le cycle de série B, le dernier investissement de Nvidia, et nos partenariats", a déclaré Feinberg. "Je n'ai pas de chiffre exact sur où nous en serons dans 12 mois". à grande échelle, mais nous avons l’effectif nécessaire pour dépasser 80 personnes.
La coopération entre Genesis Therapeutics et NVIDIA marque une étape importante dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments basés sur l'IA. Le développement continu de sa plateforme GEMS et la coopération avec les géants biopharmaceutiques devraient accélérer le processus de recherche et de développement de nouveaux médicaments et en apporter de nouveaux. options de traitement aux patients.