Ofer Haviv, prezident a generální ředitel Evogene – rozhovor

Ofer Haviv je prezident a generální ředitel Evogene. Předtím působil jako finanční ředitel a finanční ředitel společnosti od roku 2002 do roku 2004 a sehrál klíčovou roli při spin-offu Evogene z Compugen v roce 2002. V Compugen zastával funkci finančního ředitele a pokladníka po dobu čtyř let, během nichž společnost dokončila dvě soukromé emise a primární veřejnou nabídku (IPO) na burze NASDAQ.

Některé příspěvky k těmto odpovědím poskytli také:

• Gabi Tarcic VP Produkt
• Ilia Zhidkov VP Computational Technologies
• Ruth Gross, VP Business Development

Evogene (NASDAQ:EVGN, TASE: EVGN.TA) je společnost pro výpočetní biologii, která se specializuje na transformaci objevu a vývoje produktů v různých odvětvích životních věd, včetně lidského zdraví a zemědělství. Společnost využívá svou všestrannou platformu Computational Predictive Biology (CPB) k podněcování inovací v těchto oblastech.

Od kdy jste se stal generálním ředitelem, jste dohlížel na přechod Evogene z dceřiné společnosti na lídera v oboru výpočetní biologie na burze Nasdaq. Jaké byly nejzásadnější okamžiky nebo rozhodnutí, které určily současný směr společnosti?

Tři strategická rozhodnutí formovala Evogene do její současné podoby:

1. Rozhodnutí z roku 2013 o vstupu na burzu NASDAQ.
2. Rozhodnutí z roku 2016 o přechodu z jediného výpočetního systému (CPB), který hlavně podporoval vývoj produktů založených na genetických prvcích pro zemědělský průmysl, do tří samostatných technologických motorů, které kombinují jedinečná data, výpočetní systémy a hluboké pochopení životních věd:

• GeneRator: Podporuje původní činnost Evogene v oblasti produktů založených na hlubokém pochopení genomics.
• MicroBoost: Směřuje a urychluje vývoj produktů založených na mikrobech.
• ChemPass: Směřuje a urychluje vývoj produktů založených na chemii.

3. Rozhodnutí použít tyto jedinečné technologické motory s vlastními výzkumníky Evogene k vývoji produktů v různých oblastech. Tato aktivita, která začala jako divize uvnitř společnosti, se později stala základem pro budování dceřiných společností Evogene, včetně:

• Biomica: Používá technologický motor MicroBoost k vývoji léků založených na lidském mikrobiomu.
• Lavie Bio: Používá MicroBoost k vývoji biologických produktů založených na mikrobech pro zemědělství, ochranu rostlin před škůdci a zlepšení výnosů.
• AgPlenus: Používá technologický motor ChemPass k vývoji chemických produktů pro ochranu plodin před škůdci.
• Casterra: Používá GeneRator k vývoji unikátních odrůd ricínového oleje pro pěstování ricínových rostlin k produkci oleje pro rostoucí průmysly biologických produktů a alternativních paliv.

Výpočetní biologie vyžaduje špičkové talenty v biologii, AI a datové vědě. Jak Evogene přitahuje a udržuje odborníky v těchto oblastech a jaké dovednosti nebo zázemí dáváte přednost?

V Evogene přitahujeme špičkové talenty vytvořením spolupracujícího prostředí, které integruje biologii, umělou inteligenci a výpočetní odbornost. Oceňujeme jedince s mezioborovými zkušenostmi, zejména ty, kteří pracovali v různých oblastech a přinášejí “reálné” poznatky. Kreativita a řešení problémů jsou jádrem toho, co hledáme, a umožňují našemu týmu řešit složité výzvy inovativními řešeními.

Skutečnost, že máme sídlo v Izraeli – globálním lídru v inovacích s ekosystémem, který podporuje agilitu a progresivní myšlení – zvyšuje naši schopnost přilákat výjimečné talenty.

Blízkost Evogene k světovým akademickým institucím, jako je Weizmannův institut, hraje významnou roli v přilákání kvalifikovaných odborníků v biologii, AI a datové vědě.

Evogene nabízí profesionálům z technologického světa jedinečnou příležitost aplikovat své odborné znalosti ve vývoji produktů pro sektor životních věd – oblast, která hluboce ovlivňuje kvalitu života a potraviny, které jíme. Toto propojení technologií a životních věd je jedinečné ve srovnání s tradičními high-tech průmysly. Pro biology poskytujeme pokročilé technologické nástroje, které jim umožňují realizovat své vize produktů na úrovni, která nemá obdoby jinde.

Můžete vysvětlit základní principy za platformou Computational Predictive Biology (CPB) Evogene s jejími technologiemi AI a jak se liší od jiných prediktivních modelů AI v oblasti životních věd?

Platforma Computational Predictive Biology (CPB) Evogene integruje hluboké pochopení biologie a chemie s umělou inteligencí, strojovým učením, výpočetními modely a biologickými daty k provedení analýz napříč miliony datových bodů. Tyto zavedené technologie AI jsou navrženy tak, aby podporovaly výzkumníky při objevu produktů, zefektivňovaly vývoj nových produktů a byly hnací silou našich mnoha spoluprací.

Naše jedinečnost lze charakterizovat třemi parametry:

1. Silná vazba mezi hlubokým pochopením biologie a chemie a výpočetním světem ve vývoji aplikací samotných, stejně jako flexibilita aplikací pro přizpůsobení se definicím různých produktů.
2. Naše úsilí předpovědět, již ve fázi objevu, pravděpodobnost úspěchu kandidáta na splnění kritérií pro komerční produkt – kritérií, která jsou obvykle zkoumána až ve veel pozdějších fázích vývoje produktu.
3. Evogene operuje současně ve třech doménách – genomics, chemie a mikroby – poskytující komplexnější pochopení procesu vývoje.

Vzhledem k tomu, že společnost se zaměřuje na revoluci objevu produktů napříč zdravím, zemědělstvím a průmyslovými aplikacemi, jaké jsou dlouhodobé cíle Evogene pro rozšíření svého dopadu v těchto sektorech?

Naše dlouhodobé cíle lze rozdělit do tří:

1. Investovat do našich technologií pro výhodu stávajících partnerů, abychom mohli lépe předpovídat správné kandidáty pro validaci a mohli lépe zahrnout další kritéria pro vývoj produktu již v rané fázi. Zkrátka, pokračující zlepšování našich technologií.
2. Rozšířit použití našich technologií na další segmenty, které nejsou目前 řešeny stávajícími dceřinými společnostmi Evogene, jako je naše současná strategická orientace na objev léků prostřednictvím technologie ChemPass-AI.
3. Promovat hodnotu našich dceřiných společností a profitovat jako akcionáři prostřednictvím prodeje některých našich podílů nebo přijímáním dividend.

Jak se platforma CPB vyvinula od svého vzniku a jaké jsou některé nedávné pokroky nebo výzvy, se kterými jste se setkali při vývoji nových technologií, jako je ChemPass AI a MicroBoost AI?

Platforma Computational Predictive Biology (CPB) byla původně vyvinuta pomocí monolitické architektury, integrující sadu bioinformatických aplikací primárně zaměřených na genomiku rostlin. Rozpoznání potřeby větší flexibility a škálovatelnosti vedlo k přechodu na architekturu mikroslužeb, umožňující významná vylepšení jak uživatelského rozhraní (UI), tak uživatelské zkušenosti (UX). Tato architektonická evoluce podporovala expanzi platformy do nových oblastí životních věd, além genomics, včetně mikrobiologie a chemie, vedoucí k vývoji inovativních technologií, jako je ChemPass AI pro objev malých molekul a MicroBoost AI pro mikrobiomové aplikace. Zatímco škálování těchto technologií představovalo výzvy, multidisciplinární přístup zajišťuje pokračující pokrok a významné pokroky napříč různými vědeckými disciplínami.

Jak došlo ke spolupráci s Google Cloud a jaké byly hlavní faktory, které učinily Google Cloud preferovaným partnerem pro Evogene?

Naše spolupráce s Google Cloud byla podněcena sdílenou vizí využití pokročilých technologií AI k transformaci objevu a vývoje malých molekul. Robustní platforma Vertex AI od Google Cloud, špičkové GPU a rozsáhlé úložné kapacity poskytují výpočetní sílu potřebnou pro výcvik našeho základního modelu na ~40 miliardách molekulárních struktur. Jejich odbornost v AI a strojovém učení, kombinovaná s naší silnou pozicí v počítačové chemii, vytváří synergii, která umožňuje rychlou inovaci, škálovatelnost a bezprecedentní rozmanitost v molekulárním designu. Tato spolupráce urychluje naši schopnost přinést transformační řešení do objevu léků a potenciálně i dalších produktů životních věd.

Cílem základního modelu je generovat a vyhodnocovat nové malé molekuly. Jaké okamžité a dlouhodobé dopady předvídáte, že to bude mít na rychlost a přesnost objevu a vývoje léků a produktů?

Přístup základního modelu představuje pokrokovou inovaci v objevu a vývoji léků a produktů, umožňující předběžný výcvik na podstatně větších datech než tradiční metody AI. Tato schopnost umožňuje hlubší vhledy a vylepšenou přesnost, označující transformační posun v objevu léků. V krátké době bude model revolucionalizovat fázi objevu rychlým generováním nových malých molekul s požadovanými předdefinovanými vlastnostmi, rozšiřujícím chemickou rozmanitost tím, že se vymaní z velmi úzkého chemického prostoru, který je zkoumán, a odhalením nových, vysoce potenciálních chemických sloučenin. Dlouhodobě může integrace AI do fáze objevu významně prospět pozdějším fázím vývoje léků, potenciálně až do klinických fází vývoje.

Jak očekáváte, že tato technologie ovlivní farmaceutický výzkum a vývoj? Jaké jsou některé z nejnaléhavějších výzev v tomto oboru, o kterých si myslíte, že tento model může pomoci řešit?

Základní modely pro objev malých molekul mají obrovský potenciál pro revolucionalizaci farmaceutického výzkumu a vývoje, významně snižují dobu a náklady na vývoj a zvyšují pravděpodobnost úspěchu. Tato technologie umožňuje rychlé a přesné generování perspektivních kandidátů na léky, potenciálně snižuje 12-15letou dobu vývoje a enormní náklady, často přesahující 2 miliardy dolarů na lék. Zefektivněním procesu a zvýšením pravděpodobnosti úspěchu ve fázi komercializace produktu mohou základní modely podpořit budoucí inovativní terapie a poskytnout lepší léčebné možnosti pro pacienty s život ohrožujícími nemocemi.

S rostoucí konkurencí v oblasti AI pro životní vědy, jak Evogene plánuje udržet konkurenční výhodu v oblasti výpočetní biologie a molekulárního designu?

Konkurenční výhoda Evogene vychází z odbornosti jejího multidisciplinárního týmu (vývojáři algoritmů, softwaroví inženýři, chemici a biologové), integrace proprietárních algoritmů pro vylepšení screeningu a optimalizace a její agilitě při přizpůsobování řešení trhu. Naše spolupráce s Google Cloud hraje zásadní roli v pokroku našich schopností, využívajících špičkových nástrojů AI k vylepšení a urychlení de-novo designu malých molekul. Flexibilní modely spolupráce dále zajišťují, že naše proprietární technologie dodávají významná, tržně orientovaná řešení.

Pohledem do budoucnosti, jakou máte dlouhodobou vizi pro roli Evogene v tvarování budoucnosti výpočetní biologie a jak vidíte dopad společnosti na průmysl životních věd v příštím desetiletí?

Vize Evogene je pokračovat v pozici lídra v oblasti výpočetní biologie a chemie, tvarující budoucnost vývoje produktů životních věd. V příštím desetiletí se chceme expandovat naší technologickou dosah prostřednictvím strategických partnerství, podněcovat pokroky v lidském zdraví, zemědělství a udržitelnosti, aby řešily kritické globální výzvy. Naším konečným cílem je transformovat tyto pokroky do inovativních produktů – průlomových terapií, udržitelných zemědělských řešení a ekologicky šetrných technologií.