Naheed Kurji, Co-Founder, President und CEO von Cyclica – Interview-Serie

Naheed Kurji ist der Präsident und CEO von Cyclica, einem in Toronto ansässigen Biotechnologieunternehmen, das künstliche Intelligenz und computergestützte Biophysik nutzt, um den Arzneimittelentdeckungsprozess neu zu gestalten. Cyclica bietet der pharmazeutischen Industrie eine integrierte, holistische und umfassende Plattform, die es Wissenschaftlern ermöglicht, Medikamente für Patienten zu entwerfen, zu testen und zu personalisieren, und wurde kürzlich von Deep Knowledge Analytics als eines der Top 20 AI-Unternehmen in der Pharmaindustrie weltweit genannt.

Cyclica nutzt künstliche Intelligenz und computergestützte Biophysik, um den Arzneimittelentdeckungsprozess neu zu gestalten. Können Sie erläutern, wie künstliche Intelligenz in diesem Prozess eingesetzt wird?

Technologie spielt seit den 80er Jahren eine entscheidende Rolle bei der Arzneimittelentdeckung. Der Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung ist jedoch immer noch sehr ineffizient, zeitaufwändig und teuer, mit Kosten von über 2 Milliarden Dollar über 12 Jahre. Die schlechte Effizienz führt oft zu hohen Raten von Ausfällen und zum Scheitern bei der Erreichung von Meilensteinen für Arzneimittelsicherheit und -wirksamkeit. Forscher sind sich dessen bewusst und suchen aktiv nach Werkzeugen, um die Eigenschaften, die die besten Medikamente definieren, umfassend zu verstehen, um sicherere und wirksamere Medikamente zu entwickeln.

Die jüngsten Fortschritte in der Cloud-Computing-, künstlichen Intelligenz- und Biophysik haben es ermöglicht, tiefe Einblicke in die großen Mengen an biochemischen, biologischen, gesundheitsbezogenen und patientenbezogenen Daten zu gewinnen, um Krankheiten besser zu verstehen. Diese Fortschritte haben es auch ermöglicht, medizinischen Chemikern, die Gestaltung neuer Therapien zu verbessern und künstliche Intelligenz zu nutzen, um prädiktive Erkenntnisse früher im Arzneimittelentwicklungsprozess zu gewinnen. Bei Cyclica haben wir proprietäre Deep-Learning-Engines entwickelt, MatchMaker und POEM, um den Arzneimittelentwurfsprozess zu unterstützen. MatchMaker prognostiziert, wie chemische Verbindungen und Medikamente mit mehreren Proteinen interagieren, was als Polypharmakologie bekannt ist. Wir haben festgestellt, dass die Kombination aus einem wissensbasierten und struktur-basierten Ansatz die größte prädiktive Genauigkeit und Leistung erbrachte. POEM (Pareto-Optimal Embedded Modeling) ist ein parameterfreier, überwachter Lernalgorithmus zum Aufbau von Modellen für die Vorhersage von Medikamenteigenschaften und adressiert mehrere Einschränkungen anderer maschineller Lernalgorithmen, was zu weniger Überanpassung und erhöhter Interpretierbarkeit führt.

Bei Cyclica nutzen wir künstliche Intelligenz, um Wissenschaftlern eine robuste und validierte Plattform zu bieten, um Entscheidungsfindung und Hypothesengenerierung im Arzneimittelentdeckungsprozess zu beschleunigen und die Gesamteffizienz des Prozesses zu erhöhen und die Anzahl der Ausfälle im Nachhinein zu reduzieren.

Cyclica hat die Plattformen Ligand Design und Ligand Express entwickelt, was ist das genau?

Wir sind das erste Unternehmen, das sich der computergestützten Polypharmakologie (der Erkenntnis, dass Medikamente mit mehreren Zielstrukturen interagieren) mit einer integrierten Arzneimittelentdeckungsplattform nähert, die molekulare Wechselwirkungen auf proteomweiter Ebene untersucht. Unsere Plattform besteht aus zwei wichtigen Komponenten: Ligand Express, unserer ersten Generation von Off-Target-Profiling- und Ziel-Deconvolution-Plattform, und Ligand Design, unserer nächsten Generation von Single- und Multi-Target-In-Silico-Arzneimittel-Design-Technologie. Ligand Express und Ligand Design werden von zwei intern entwickelten, validierten und patentierten maschinellen Lernalgorithmen und Deep-Learning-Engines angetrieben: MatchMaker und POEM. MatchMaker ist ein Deep-Learning-Engine für Arzneimittel-Ziel-Interaktionen, der sowohl auf datenreichen als auch auf datenarmen Zielen generalisiert (siehe Validierungsnotizen hier und hier). POEM ist ein maschineller Lernalgorithmus für die Vorhersage von Medikamenteigenschaften, der ein neuer, parameterfreier Ansatz zum Aufbau von Modellen ist.

Alle zusammen bieten Ligand Design und Ligand Express eine leistungsstarke, von künstlicher Intelligenz unterstützte Arzneimittelentdeckungsplattform für die Gestaltung von fortschrittlichen, chemisch neuen, lead-ähnlichen Molekülen, die gleichzeitig Verbindungen auf der Grundlage ihres Polypharmakologie-Profils priorisieren, was unerwünschte Off-Target-Effekte minimiert. Unsere differenzierte Plattform eröffnet neue Möglichkeiten für die Arzneimittelentdeckung, einschließlich multi-zielgerichteter und multi-objektiver Arzneimittel-Designs, Lead-Optimierung, ADMET-Eigenschaftsvorhersage, Ziel-Deconvolution und Arzneimittel-Repurposing. Getrieben von einem vielfältigen und hochtalentierten Team mit tiefgreifender Expertise in maschinellem Lernen, computergestützter Biophysik/Chemie/Biologie, Biochemie und medizinischer Chemie, setzen wir unsere Innovationen durch unsere robuste Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline fort.

Wie wichtig ist die Dezentralisierung der Arzneimittelentdeckung für das Geschäftsmodell von Cyclica?

Unsere Vision ist es, die Arzneimittelentdeckung zu dezentralisieren, indem wir unsere tiefen Wurzeln in künstlicher Intelligenz und Proteinbiophysik mit einem innovativen Geschäftsmodell kombinieren. Und im Kern von Cyclicas Ethos ist der unerschütterliche Wunsch, Patienten zu helfen, indem wir die Entdeckung und Entwicklung von besseren Medikamenten durch einen holistischen, aber personalisierten Ansatz vorantreiben.

Wir glauben, dass die Zukunft der Arzneimittelentdeckung in den Händen innovativer Forschungseinrichtungen und aufstrebender Biotechnologieunternehmen liegt (wir haben darüber in Forbes geschrieben). Unsere Philosophie wird durch die Tatsache unterstützt, dass aufstrebende Biopharma-Unternehmen über 70 % der gesamten Forschungs- und Entwicklungs-Pipeline ausmachen (im Vergleich zu 50 % im Jahr 2003) und dass diese Unternehmen über zwei Drittel der neuen Medikamente im Jahr 2018 patentierten (im Vergleich zu 50 % im Jahr 2010). Während aufstrebende Biotechnologieunternehmen die Innovation in der Arzneimittelentdeckung vorantreiben werden, werden große Pharmaunternehmen weiterhin in die Förderung von klinischen Studien und Marktdurchdringung durch ihre Vertriebskanäle investieren.

Mit unserer Series-B-Finanzierung werden wir unsere kommerziellen Pläne beschleunigen, um eine wachsende Pipeline von präklinischen und klinischen Vermögenswerten durch ein innovatives, dezentralisiertes Partnerschaftsmodell voranzutreiben. Unser Ziel ist es, Hunderte von Arzneimittelentdeckungsprogrammen in verschiedenen therapeutischen Bereichen zu erstellen und zu besitzen. Diese Programme werden durch Ausgründungen und Joint Ventures (JV) mit Spitzen-Forschungseinrichtungen erstellt, die größtenteils durch das Cyclica-Akademische-Partnerschafts-Programm (CAPP) gefördert werden.

Getrieben von einem schnell wachsenden Portfolio von über 30 aktiven und fortschreitenden Arzneimittelentdeckungsprogrammen, werden wir weiterhin Innovationen durch eine Kombination von Venture-Schaffung und Partnerschaften mit frühen und aufstrebenden Biotechnologieunternehmen vorantreiben. Zu unseren jüngsten Partnerschaften gehören EntheogeniX Biosciences, NineteenGale Therapeutics, Rosetta Therapeutics, die Rare Diseases Medicine Accelerator und zwei Stealth-JV, die über 50 Programme in verschiedenen therapeutischen Bereichen umfassen. Durch die Umsetzung unseres dezentralisierten Geschäftsmodells, das Erstellen neuer Unternehmen durch Ausgründungen und Joint Ventures und deren Skalierung, schaffen wir im Wesentlichen die Biotechnologie-Pipeline der Zukunft.

Viele Ihrer Technologien sind cloudbasiert, warum ist das so wichtig?

Der Zugriff auf die Cloud ermöglicht es uns, die Arbeitsabläufe, die wir durchführen, zu skalieren, sowie von regulierter Sicherheitsinfrastruktur zu profitieren. Als frühes Unternehmen war es für uns auch wichtig, ohne die Investition in unsere eigene Hardware in die Cloud zu kommen. Wenn wir in die Zukunft blicken, werden wir, obwohl ein Großteil unserer Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in der Cloud durchgeführt wird, in den letzten paar Jahren weniger cloudbasiert und in der Lage, Projekte auf einzelnen Maschinen durchzuführen. Wir zielen auch darauf ab, private Cloud-Installationen zu unterstützen, da wir glauben, dass unsere Partner dies wünschen. Durch die technologischen Fortschritte ist es möglich, auf einem persönlichen Laptop zu tun, was früher viele Maschinen in der Cloud erforderte, aber durch die weitere Nutzung der Cloud können wir den Umfang der Probleme, die wir lösen, erheblich erweitern.

Cyclica nimmt oft Beteiligungen an Unternehmen, mit denen sie zusammenarbeitet. Können Sie die Geschäftslogik hinter dieser Entscheidung erläutern?

Kleine Biotechnologieunternehmen und akademische Gruppen werden von der Marktchance aus Sicht der Partnerschaften oft übersehen. Obwohl sie möglicherweise nicht über die Ressourcen, Infrastruktur oder Einrichtungen im Vergleich zu etablierten Pharmaunternehmen verfügen, sind kleine Biotechnologieunternehmen zunehmend im Rampenlicht, da sie über eine Kombination aus tiefgreifender Fachexpertise in bestimmten Indikationen und den Vorteilen einer schlanken Organisation verfügen, die eine schnelle Innovation ermöglicht.

Dies führte uns dazu, über die Art und Weise nachzudenken, wie wir mit diesen kleinen Unternehmen zusammenarbeiten können. Wir arbeiten mit Wissenschaftlern in Forschungseinrichtungen zusammen, die daran interessiert sind, ein Unternehmen zu gründen oder ein frühes Biotechnologieunternehmen zu gründen, und ermöglichen es ihnen, unsere künstliche Intelligenz unterstützte Arzneimittelentdeckungsplattform durch Sachleistungen zu nutzen. Im Gegenzug nehmen wir Beteiligungen an diesen Unternehmen und/oder teilen uns am Eigentum der Verbindungen und Vermögenswerte, die erstellt und verfolgt werden. Durch die Förderung von Innovationen durch eine Kombination von Venture-Schaffung und Partnerschaften können wir einen größeren Wert schaffen und langfristige Beziehungen zu unseren Partnern aufbauen, um ein Spektrum ungedeckter medizinischer Bedürfnisse zu decken und das Leben von Patienten zu verbessern.

EntheogeniX Biosciences ist ein Joint Venture zwischen Cyclica und ATAI Life Science. Was ist EntheogeniX Biosciences genau?

Es gibt eine einzigartige Gelegenheit für Innovation im Bereich der Neuropsychiatrie, um Patienten mit komplexen psychischen Erkrankungen besser zu bedienen. Die aktuellen Medikamente und Therapien, die auf einzelne Zielstrukturen abzielen, sind oft unzureichend und erfordern, dass Patienten mehrere Medikamente einnehmen, was potenzielle Sicherheitsprobleme aufwirft und die Medikamentenadhärenz verringert. Wir haben uns mit ATAI Life Science zusammengeschlossen, um ihre umfassende Erfahrung im Bereich der psychischen Gesundheit und Psychedelika zu nutzen, während wir sie mit unserer künstlichen Intelligenz unterstützten Arzneimittelentdeckungsplattform ausstatten, um nicht nur neue Medikamente zu schaffen, sondern die richtigen, um psychische Erkrankungen zu bekämpfen. EntheogeniX Biosciences ist eines der vielen Joint Ventures, die wir gegründet haben, und ist ein Zeichen für unser Engagement, das Paradigma zu ändern, in dem psychische Erkrankungen behandelt werden, indem wir unsere krankheitsagonistische, robuste und wissenschaftlich validierte computergestützte Plattform in die Hände von Fachleuten und weltklasse-Wissenschaftlern legen.

Gibt es noch etwas, das Sie über Cyclica teilen möchten?

Während wir sehr aufgeregt sind, die Ankündigung unserer Series-B-Finanzierung zu teilen, sind wir ebenso begierig, den Start des Cyclica-Akademischen-Partnerschafts-Programms (CAPP) und neue Partnerschaften in den nächsten Monaten bekannt zu geben.

Vielen Dank für das Interview. Ich freue mich darauf, die zukünftigen Fortschritte von Cyclica zu verfolgen.