Ofer Haviv, Präsident und CEO von Evogene – Interview-Serie

Ofer Haviv ist der CEO und Präsident von Evogene. Vor dieser Rolle war er von 2002 bis 2004 als COO und CFO des Unternehmens tätig und spielte eine Schlüsselrolle bei der Abspaltung von Evogene von Compugen im Jahr 2002. Bei Compugen hatte er die Position des Finanzdirektors und Schatzmeisters inne, während der das Unternehmen zwei Private-Placements und einen Börsengang an der NASDAQ durchführte.

Einige Beiträge zu diesen Antworten wurden auch von:

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

Evogene (NASDAQ:EVGN, TASE: EVGN.TA) ist ein Unternehmen für computergestützte Biologie, das sich auf die Transformation von Produktentdeckung und -entwicklung in verschiedenen Lebenswissenschaften spezialisiert hat, einschließlich menschlicher Gesundheit und Landwirtschaft. Das Unternehmen nutzt seine vielseitige Computational Predictive Biology (CPB)-Plattform, um Innovationen in diesen Bereichen voranzutreiben.

Seit Sie 2004 als CEO eingetreten sind, haben Sie den Übergang von Evogene von einer Abspaltung zu einem an der NASDAQ notierten Marktführer in der computergestützten Biologie überwacht. Was waren die wichtigsten Momente oder Entscheidungen, die die aktuelle Richtung des Unternehmens geprägt haben?

Drei strategische Entscheidungen haben Evogene zu dem gemacht, was es heute ist:

1. Die Entscheidung im Jahr 2013, an der NASDAQ zu notieren.
2. Die Entscheidung im Jahr 2016, von einem einzigen computergestützten System (CPB) auf drei separate technologische Antriebe umzusteigen, die einzigartige Daten, computergestützte Systeme und ein tiefes Verständnis der Lebenswissenschaften kombinieren:

• GeneRator: Unterstützt Evogenes ursprüngliche Aktivitäten im Bereich von Produkten, die auf einem tiefen Verständnis der Genomik basieren.
• MicroBoost: Lenkt und beschleunigt die Entwicklung von mikrobenbasierten Produkten.
• ChemPass: Lenkt und beschleunigt die Entwicklung von chemiebasierten Produkten.

3. Die Entscheidung, diese einzigartigen technologischen Antriebe mit Evogenes eigenen Forschern zu nutzen, um Produkte in verschiedenen Bereichen zu entwickeln. Diese Aktivität, die ursprünglich als Abteilungen innerhalb des Unternehmens begann, wurde später zur Grundlage für den Aufbau von Evogenes Tochtergesellschaften, einschließlich:

• Biomica: Nutzt den MicroBoost-technologischen Antrieb, um human-mikrobiom-basierte Medikamente zu entwickeln.
• Lavie Bio: Nutzt MicroBoost, um biologische Produkte auf Basis von Mikroben für die Landwirtschaft zu entwickeln, um Pflanzen vor Schädlingen zu schützen und die Erträge zu verbessern.
• AgPlenus: Nutzt den ChemPass-technologischen Antrieb, um chemische Produkte für den Pflanzenschutz gegen Schädlinge zu entwickeln.
• Casterra: Nutzt GeneRator, um einzigartige Rizinussorten für den Anbau von Rizinuspflanzen zur Produktion von Öl für die wachsenden Industrien biologischer Produkte und alternativer Kraftstoffe zu entwickeln.

Die computergestützte Biologie erfordert Spitzenkräfte in Biologie, KI und Datenwissenschaft. Wie zieht Evogene Experten in diesen Bereichen an und behält sie, und welche Fähigkeiten oder Hintergründe priorisieren Sie?

Bei Evogene ziehen wir Spitzenkräfte an, indem wir eine kooperative Umgebung fördern, die Biologie, künstliche Intelligenz und computergestützte Expertise integriert. Wir schätzen Personen mit multidisziplinären Erfahrungen, insbesondere solche, die in verschiedenen Bereichen gearbeitet haben und “echte” Einblicke bringen. Kreativität und Problemlösungsfähigkeit stehen im Mittelpunkt dessen, was wir suchen, um unser Team in die Lage zu versetzen, komplexe Herausforderungen mit innovativen Lösungen zu meistern.

Unser Hauptsitz in Israel, einem globalen Leader in High-Tech-Innovationen mit einem Ökosystem, das Agilität und Weitblick fördert, verbessert unsere Fähigkeit, außergewöhnliche Talente anzuziehen.

Evogenes Nähe zu weltweit führenden akademischen Einrichtungen wie dem Weizmann-Institut spielt eine bedeutende Rolle bei der Anziehung von qualifizierten Fachkräften in Biologie, KI und Datenwissenschaft.

Evogene bietet Fachleuten aus der Technologiebranche eine einzigartige Gelegenheit, ihre Expertise in der Entwicklung von Produkten für den Lebenswissenschaftssektor anzuwenden – Bereiche, die tiefgreifend die Lebensqualität und die Nahrung, die wir essen, beeinflussen. Diese Kreuzung von Technologie und Lebenswissenschaften ist anders als alles, was in traditionellen High-Tech-Industrien gefunden wird. Für Biologen bieten wir fortschrittliche technologische Werkzeuge, die es ihnen ermöglichen, ihre Produktvisionen auf einem Niveau zu verwirklichen, das anderswo nicht erreicht wird.

Können Sie die Kernprinzipien hinter Evogenes Computational Predictive Biology (CPB)-Plattform mit ihren KI-Technologien erläutern und wie sie sich von anderen vorhersagenden KI-Modellen in den Lebenswissenschaften unterscheidet?

Evogenes Computational Predictive Biology (CPB)-Plattform integriert ein tiefes Verständnis von Biologie und Chemie mit KI, maschinellem Lernen, computergestützten Modellen und biologischen Daten, um Analysen über Millionen von Datenpunkten durchzuführen. Diese etablierten KI-Technologien sind darauf ausgelegt, Forschern bei der Produktentdeckung zu helfen, die Entwicklung neuer Produkte zu straffen und haben eine treibende Kraft in unseren vielen Kooperationen gewesen.

Unsere Einzigartigkeit kann durch drei Parameter charakterisiert werden:

1. Die starke Verbindung zwischen tiefem Wissen in Biologie und Chemie und der computergestützten Welt in der Entwicklung der Anwendungen selbst sowie die Flexibilität der Anwendungen, sich an die Definitionen verschiedener Produkte anzupassen.
2. Unser Bemühen, bereits in der Entdeckungsphase vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kandidat die Kriterien für ein kommerzielles Produkt erfolgreich erfüllt – Kriterien, die normalerweise in viel späteren Phasen der Produktentwicklung untersucht werden.
3. Evogene arbeitet gleichzeitig in drei Bereichen – Genomik, Chemie und Mikroben – und bietet so ein umfassenderes Verständnis des Entwicklungsprozesses.

Angesichts des Fokus des Unternehmens auf die Revolutionierung der Produktentdeckung in den Bereichen Gesundheit, Landwirtschaft und industrielle Anwendungen, was sind Evogenes langfristige Ziele für die Erweiterung seines Einflusses in diesen Sektoren?

Unsere langfristigen Ziele können in drei Punkte unterteilt werden:

1. In unsere Technologiemotoren investieren, um unseren bestehenden Partnern zu nutzen, sodass wir bessere Kandidaten für die Validierung vorhersagen und zusätzliche Kriterien für die Produktentwicklung frühzeitig einbeziehen können. Kurz gesagt, die kontinuierliche Verbesserung unserer Motoren.
2. Die Vielfalt der Anwendungen für unsere Motoren auf zusätzliche Segmente auszudehnen, die derzeit nicht von Evogenes bestehenden Tochtergesellschaften abgedeckt werden, wie z.B. unsere aktuelle strategische Ausrichtung auf die Arzneimittelentdeckung durch den ChemPass-KI-Motor.
3. Den Wert unserer Tochtergesellschaften zu fördern und als Aktionäre zu profitieren, indem wir einige unserer Beteiligungen verkaufen oder Dividenden erhalten.

Wie hat sich die CPB-Plattform seit ihrer Einführung entwickelt, und welche jüngsten Fortschritte oder Herausforderungen haben Sie bei der Entwicklung neuer Technologiemotoren wie ChemPass-KI und MicroBoost-KI erlebt?

Die Computational Predictive Biology (CPB)-Plattform wurde ursprünglich mit einer monolithischen Architektur entwickelt, die ein Paket von Bioinformatik-Anwendungen integrierte, die hauptsächlich auf Pflanzengenomik ausgerichtet waren. Als man erkannte, dass eine größere Flexibilität und Skalierbarkeit erforderlich war, wurde die Plattform auf eine Microservices-Architektur umgestellt, was erhebliche Verbesserungen der Benutzeroberfläche (UI) und des Benutzererlebnisses (UX) ermöglichte. Diese architektonische Evolution hat die Expansion der Plattform in neue Bereiche innerhalb der Lebenswissenschaften unterstützt, über die Genomik hinaus, einschließlich Mikrobiologie und Chemie, was zur Entwicklung innovativer Technologiemotoren wie ChemPass-KI für die Entdeckung von Kleinmolekülen und MicroBoost-KI für mikrobiom-basierte Anwendungen geführt hat. Obwohl die Skalierung dieser Technologien Herausforderungen mit sich gebracht hat, stellt die multidisziplinäre Herangehensweise der Plattform sicher, dass Fortschritte und bedeutende Fortschritte in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen erzielt werden.

Wie kam die Zusammenarbeit mit Google Cloud zustande, und welche Hauptfaktoren machten Google Cloud zum bevorzugten Partner für Evogene?

Unsere Zusammenarbeit mit Google Cloud wurde von einer gemeinsamen Vision getragen, fortschrittliche KI-Technologien zu nutzen, um die Entdeckung und Entwicklung von Kleinmolekül-Arzneimitteln zu revolutionieren. Google Clouds robuste Vertex-AI-Plattform, Spitzen-GPUs und umfangreiche Speicherkapazitäten bieten die Rechenleistung, die erforderlich ist, um unser Grundmodell auf etwa 40 Milliarden Molekülstrukturen zu trainieren. Ihre Expertise in KI und maschinellem Lernen, kombiniert mit Evogenes Stärke in der computergestützten Chemie, schafft eine Synergie, die schnelle Innovation, Skalierbarkeit und beispielloser Vielfalt in der Molekülgestaltung ermöglicht. Diese Zusammenarbeit beschleunigt unsere Fähigkeit, transformative Lösungen für die Arzneimittelentdeckung und potenziell andere lebenswissenschaftliche Produkte zu entwickeln.

Das Grundmodell zielt darauf ab, neue Kleinmoleküle zu generieren und zu bewerten. Welche unmittelbaren und langfristigen Auswirkungen erwarten Sie, dass dies auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Arzneimittel- und Produktentwicklung haben wird?

Der Ansatz des Grundmodells stellt eine bahnbrechende Innovation in der Arzneimittel- und Produktentwicklung dar, indem es eine Vorschulung auf wesentlich größeren Datensätzen als herkömmliche KI-Methoden ermöglicht. Diese Fähigkeit ermöglicht tiefere Einblicke und verbesserte Präzision, was einen transformierenden Wandel in der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung markiert. Kurzfristig wird das Modell die Entdeckungsphase revolutionieren, indem es schnell neue Kleinmoleküle mit gewünschten vordefinierten Eigenschaften generiert, die chemische Vielfalt erweitert, indem es aus dem sehr engen chemischen Raum ausbricht, der erforscht wird, und neue, hochpotenzielle chemische Verbindungen aufdeckt. Langfristig kann die Integration von KI in der Entdeckungsphase den späteren Phasen der Arzneimittelentwicklung, potenziell sogar bis hin zu den klinischen Phasen der Entwicklung, erheblich zugute kommen.

Wie erwarten Sie, dass diese Technologie die pharmazeutische Forschung und Entwicklung beeinflusst? Welche der dringendsten Herausforderungen in diesem Bereich glauben Sie, dass dieses Modell helfen kann, zu lösen?

Grundmodelle für die Entdeckung von Kleinmolekül-Arzneimitteln haben das Potenzial, die pharmazeutische Forschung und Entwicklung zu revolutionieren, indem sie die Zeit und Kosten der Entwicklung erheblich reduzieren und die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöhen. Diese Technologie ermöglicht die schnelle und genaue Generierung von vielversprechenden Arzneimittelkandidaten, was potenziell die 12-15-jährige Entwicklungszeit und die enormen Kosten, die oft über 2 Milliarden Dollar pro Arzneimittel liegen, reduzieren kann. Durch die Straffung des Prozesses und die Erhöhung der Erfolgswahrscheinlichkeit bei der Erreichung der Produktkommerzialisierungsphase kann das Grundmodell die Entwicklung zukünftiger innovativer Therapien fördern und bessere Behandlungsoptionen für Patienten mit lebensbedrohlichen Krankheiten bieten.

Angesichts des wachsenden Wettbewerbs im Bereich KI für die Lebenswissenschaften, wie plant Evogene, seine Wettbewerbsposition in der computergestützten Biologie und Molekülgestaltung zu erhalten?

Evogenes Wettbewerbsvorteil resultiert aus der Expertise seines multidisziplinären Teams (Algorithmus-Entwickler, Software-Ingenieure, Chemiker und Biologen), der Integration von proprietären Algorithmen zur Verbesserung der Screening- und Optimierungsprozesse und seiner Agilität bei der Anpassung von Lösungen an die Marktbedürfnisse. Unsere Zusammenarbeit mit Google Cloud spielt eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung unserer Fähigkeiten, indem wir fortschrittliche KI-Tools nutzen, um die de-novo-Kleinmolekül-Design zu verfeinern und zu beschleunigen. Flexible Kooperationsmodelle stellen sicher, dass unsere proprietären Technologien wirksame, marktorientierte Lösungen liefern.

Wenn Sie in die Zukunft blicken, was ist Ihre langfristige Vision für Evogenes Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der computergestützten Biologie, und wie sehen Sie die Auswirkungen des Unternehmens auf die Lebenswissenschaften-Industrie in den nächsten zehn Jahren?

Evogenes Vision ist es, weiterhin an der Spitze der computergestützten Biologie und Chemie zu sein und die Zukunft der Lebenswissenschaften-Produktentwicklung zu gestalten. In den nächsten zehn Jahren sehen wir uns dabei, unsere technologische Reichweite durch strategische Partnerschaften zu erweitern, Fortschritte in der menschlichen Gesundheit, Landwirtschaft und Nachhaltigkeit voranzutreiben, um kritische globale Herausforderungen anzugehen. Unser ultimatives Ziel ist es, diese Fortschritte in innovative Produkte umzuwandeln – bahnbrechende Therapien, nachhaltige landwirtschaftliche Lösungen und umweltfreundliche Technologien, um die Zukunft der Lebenswissenschaften zu prägen.