構造駆動型医薬品設計における物理 AI の使用に焦点を当てた AI 医薬品研究開発会社 Genesis Therapeutics は、NVIDIA のベンチャー キャピタル部門である NVentures から追加投資を受けたことを最近発表し、両者の協力はさらに深まりました。 。この投資は、Genesis AI プラットフォーム GEMS の開発を加速し、構造駆動型医薬品設計の機能を強化するために使用されます。 GEMS プラットフォームは、言語モデル、拡散モデル、物理機械学習シミュレーションなどの複数の AI 手法を統合し、複雑なターゲットに合わせて分子を生成および最適化します。ジェネシスは2019年の設立以来、AI医薬品の研究開発を促進するために3億米ドル以上を調達し、多くのバイオ医薬品大手とパートナーシップを確立してきた。
分子AIに深く関わるスタンフォード出身
Genesis Therapeutics は、スタンフォード大学の Vijay Pande 博士の研究室からスピンアウトされました。共同創設者の Evan Feinberg 博士は、大学院在学中に Pande とともに深層学習テクノロジーに関するいくつかの重要な論文を共同発明し、執筆しました。その中で最も注目に値する論文は PotentialNet アルゴリズムでした。このアルゴリズムは、分子特性、特にタンパク質とリガンドの結合親和性を予測するための新しいグラフ ニューラル ネットワークの使用の先駆者です。 Feinberg 氏、Pande 氏らは、スタンフォード大学とメルク研究所の共同研究を通じて、効力予測における PotentialNet のパフォーマンスを実証し、その有効性をさらに検証しました。 Genesis を設立する前、Feinberg は Merck の深層学習コンサルタントを務めていました。
NVIDIA との緊密な協力により 3 億米ドルを超える資金を調達
Genesis は 2019 年に設立され、1 年後にシリーズ A 資金調達で 5,200 万ドルを調達しました。それ以来、同社は成長を続け、これまでに3億ドル以上の資金を調達しているが、そのほとんどはNVidiaのベンチャーキャピタル部門NVenturesを含む投資家から2023年に完了したシリーズBラウンドの2億ドルによるものである。
Genesis は、NVIDIA とのパートナーシップを通じて、AI プラットフォームである GEMS の開発の加速に取り組んでいます。 GEMS は、言語モデル、拡散モデル、物理機械学習 (ML) シミュレーションなどの独自の AI 手法を統合することにより、複雑なターゲットに合わせて分子を生成および最適化するように設計されています。 NVentures からの追加資金調達は、NVIDIA の専門知識を適用して計算効率を向上させることにより、構造駆動型医薬品設計のためのジェネシスの物理 AI プラットフォームの機能をさらに強化することを目的としています。
フェインバーグ氏は、「Nvidiaは、ハードウェア側とハードウェアの上にある下位ソフトウェア層の両方において、AIスタックの多くの側面でリーダーである。そしてGenesisは、分子AIのパイオニアとなることに尽力してきた。つまりNvidiaのThereは、比較優位性とジェネシスの比較優位性との間の非常に明確な相乗効果であり、その組み合わせは部分の合計よりも大きなものになります。」
ニューラルネットワークを最適化して医薬品開発を加速する
この共同研究では、タンパク質や低分子構造などの 3D 幾何学的データの処理に役立つ等変ニューラル ネットワークの最適化がカバーされます。 NVIDIA は、ネットワークのトレーニングと推論の実行、トレーニングされたモデルを使用した新しいデータの予測の作成、または実際の環境への展開など、ニューラル ネットワークを介したコンピューティングの高速化に取り組んできました。
ファインバーグ氏は、「ジェネシスが長年にわたって開拓してきた分子AIの分野では、特に有用な特定の種類のニューラルネットワークがある。これは実際、AIは特別なものではないというこの分野の長期的な傾向の継続である」と説明する。人工知能には多くのサブフィールドがあり、これらのサブフィールドは関連する異なるアルゴリズムを使用して学習します。」
スタンフォード大学では、Feinberg、Pande らのグループが、ACS Central Science に掲載された 2018 年の論文で、グラフ畳み込みの PotentialNet ファミリを提案しました。 2年後、別の同僚グループはファインバーグ氏とパンデ氏とともに、各分子をグラフとして明示的に表すことによって、ADMET（吸収、分布、代謝、排泄、毒性）特性の予測において「我々の知る限りでは前例のない成功を収めた」ことを示した。精度は達成されました」と、Journal of Medicinal Chemistry に掲載された論文の中で、メルク研究所が使用する高度な ML よりも ADMET 予測における AI アルゴリズムの大きな利点が示されています。
創設者とメンターの間の緊密なコラボレーション
Pande 氏は現在、Andreessen Horowitz (a16z) のジェネラル パートナーであり、a16z Bio Fund の創設パートナーでもあり、生物学、コンピューター サイエンス、エンジニアリングへの同社の投資を指揮しています。パンデ氏はファインバーグの博士顧問を務め、a16zによるジェネシスへの410万ドルのシード投資を主導し、非公開の米国拠点のライフサイエンス投資家と同社の2億ドル以上のシリーズBを共同で主導した。
ファインバーグ氏はパンデ氏について、「10年近く彼と一緒に仕事ができてとても幸運だった。これほど才能があり先見の明のある人物とこれほど密接に仕事をし、そこから学ぶことができるのは珍しいことだと思う」と語った。
継続的なイノベーションが業界の発展を導く
ファインバーグ氏はさらに、「彼（パンデ氏）は、ジェネシスの成功に不可欠な方法で常に私を後押ししてくれた。この分野が進化するにつれて、彼も進化し続けてきた。それは、我々がこの分野でリーダーであり続けることと一致していると思う」と付け加えた。 「私たちのステータスと同様に、私たちは革新を続け、模倣に満足するだけでなく、この分野を真に前進させます。」
ファインバーグ氏は、スタンフォード大学の大学院での研究中に、AI が主にコンピューター ビジョンと自然言語の分野に影響を与えたと回想しました。 「実際には、両方に使用されるニューラル ネットワークの種類は互いに非常に異なっていましたが、どちらも化学にはあまり適していませんでした。そこで、新しいタイプのニューラル ネットワークを開発しました。」とファインバーグ氏は回想します。分子に適しています。」
ファインバーグ氏は、ジェネシスは当時から現在に至るまで、新しいAIアルゴリズムと「分子AIタスクにより適した新しいニューラルネットワークプリミティブ」を継続的に研究していると述べた。 「等変ニューラル ネットワークは、私たちが重視するファミリーの 1 つです。これは、NVIDIA が特に最適化を支援してくれる分野の 1 つです」とファインバーグ氏は付け加えました。
Pande 氏の研究室は、当初、タンパク質の折り畳みプロセスを含むタンパク質のダイナミクスをシミュレートするように設計された Folding@Home という、自身が設立した分散コンピューティング プロジェクトで有名になりました。
Feinberg 氏は次のように回想します。「Folding@Home はタンパク質の折り畳みシミュレーションに世界中の多数の NVIDIA GPU を活用しました。その後、NVIDIA GPU は人工知能、特に視覚と自然言語にさらに使用され始めました。したがって、当社はすでにそう言えます。」 NVIDIA GPU の強力なユーザーになることです。」
NVIDIA との「天国のような試合」
ファインバーグ氏は次のように述べています。「シリーズ B ラウンドを通じて Nvidia と NVentures を紹介されたとき、この投資は、多額の資本をもたらすだけでなく、関係に知恵をもたらしてくれる非常に自然な投資家であると感じました。」クライアントとの関係を超えて協力することで、私たちのニーズと、私たちのドメイン知識を独自に活用できる下位レベルの能力の両方から、お互いから学ぶことができるようになります。」
Nvidia にとって、Genesis との提携により、AI を創薬に適用する継続的な取り組みが強化されます。
NVIDIA のコーポレート バイス プレジデント兼 NVentures 責任者の Mohamed “Sid” Siddeek 氏は次のように述べています。「NVIDIA と提携して開発された Genesis の AI プラットフォームと関連コンピューティングの進歩は、未開発の化学経路を探索し、薬剤候補を特定するための新しい生成および予測 AI テクノロジーの提供に役立ちます。 。」
GEMS は NVIDIA にどのように役立ちますか?
「GEMS の目標は、非常に困難で、場合によっては治療不可能な標的を効率的に開発できるようにすることです。そのためには、いくつかの機能をこれまでよりも改善する必要があります。」とファインバーグ氏は述べています。
これには、分子を生成し、その効力、選択性、原子特性を予測することが含まれます。これは、分子のすべての重要な特性を共同で研究する、創薬に対するマルチパラメータ最適化アプローチを組み合わせたものです。 Feinberg 氏は、GEMS は生成 AI と予測 AI という深く統合された 2 つの柱で構成されており、Genesis 独自のカスタム言語モデルを使用してクラウド上で数千から数百万、さらには数十億の化合物を生成していると説明しました。
「しかし、化学、合成化学が制限要因です。一定時間内に作れる分子の数には限りがあります。そのため、効力、選択性、原子特性を予測する予測 AI テクノロジーが可能な限り正確であることが重要です。つまり、 GEMS は実際には、深く統合されたテクノロジーの組み合わせを表す総称です」とファインバーグ氏は述べています。
腫瘍学および免疫学における GEMS アプリケーション
ジェネシスは GEMS を活用して、腫瘍学と免疫学に焦点を当てたパイプラインを開発しています。腫瘍学分野では、ジェネシス社はリード最適化の後期段階にあり、乳がんおよび結腸直腸がんの一般的な発癌要因であるPIK3CAの汎変異アロステリック阻害剤と呼ばれるものについて、非常に強力で選択的な開発候補の指名に近づいている。
他の腫瘍学開発の取り組みは、チェックポイント阻害剤に対する反応を克服し（リード最適化段階）、外因性の細胞死経路を阻害する抗アポトーシス調節因子によってがん細胞がアポトーシスを回避するのを防ぐように設計された小分子に焦点を当てています。
免疫学では、ジェネシスは2つの発見段階の取り組みを行っていると述べた。1つは、十分に検証された自己免疫疾患の標的に対して低分子を生成する複数のプログラムを開発し、「重篤な遺伝性自己炎症性疾患」を治療するために不特定の損傷タンパク質の活性を回復する修正剤を開発することである。
バイオ医薬品大手との協力
ジェネシスは社内の開発作業に加えて、発表されたバイオ医薬品大手3社との提携にも取り組んでいるが、ファインバーグ氏は、同社はそれらについてコメントできないと述べた。最新の提携は 9 月にギリアド サイエンシズと開始され、ギリアドが選択した標的に対する分子の生成と最適化を支援するために GEMS を使用することで合意し、複数の標的に対する小分子治療薬の発見と開発が可能になりました。
ギリアドは、3 つのターゲットに 3,500 万ドルを支払うことに同意し、未公開の事前にターゲットごとに料金を支払うことで追加のターゲットを指名する権利を有します。ギリアドはまた、前臨床、開発、規制および商業上のマイルストーンの達成に関連した追加の支払いと、商品化された製品の純売上高に対する段階的ロイヤルティを支払うことに同意した。
他のバイオ医薬品大手 2 社とのコラボレーション:
イーライリリー - 最大 5 つの治療領域で新しい治療法を発見するための、最大 6 億 7,000 万ドル相当のコラボレーション (うち 2,000 万ドルは前払い)。2022 年に開始。
ロシュグループの一員であるジェネンテックは、深層学習と分子シミュレーションのためのジェネシスのプラットフォームを使用して、複数の標的と複数の疾患に関わるコラボレーションを2020年に開始しました。 2022年、ジェネンテックは同社が興味を持っているターゲットを「他の方法ではアクセスできない挑戦的なターゲット」であると説明した。コラボレーションの価値は明らかにされていない。
ジェネシスはサンフランシスコ郊外のカリフォルニア州バーリンゲームに本社を置き、サンディエゴに完全に統合された研究所を備えています。同社の従業員数は約 80 名です。
「シリーズ B ラウンド、エヌビディアの最新の投資、そして当社のパートナーシップによって、かなりの成長が見込まれています。12 か月後にどのようになるかについては、正確な数字はわかりません。」とファインバーグ氏は述べました。規模は大きいですが、従業員数は 80 名を超えています。」
Genesis Therapeutics と NVIDIA の協力は、AI 主導の医薬品研究開発の分野における重要な一歩を示すものであり、GEMS プラットフォームの継続的な開発とバイオ医薬品大手との協力により、新薬の研究開発プロセスが加速され、新たな医薬品がもたらされることが期待されます。患者に対する治療の選択肢。