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 dessen 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 der 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 begleitet. Welche 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 einzelnen computergestützten System (CPB) zu drei separaten technologischen Antrieben zu wechseln, die einzigartige Daten, computergestützte Systeme und ein tiefes Verständnis der Lebenswissenschaften kombinieren:

• GeneRator: Unterstützt Evogenes ursprüngliche Aktivität 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, bildete später die Grundlage für den Aufbau von Evogenes Tochtergesellschaften, einschließlich:

• Biomica: Nutzt den MicroBoost-Technologieantrieb, 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-Technologieantrieb, um chemische Produkte für den Pflanzenschutz gegen Schädlinge zu entwickeln.
• Casterra: Nutzt GeneRator, um einzigartige Rizinussorten für die Kultivierung von Rizinuspflanzen zu entwickeln, um Öl für die wachsenden Industrien biologischer Produkte und alternativer Kraftstoffe zu produzieren.

Computergestützte Biologie erfordert Spitzenkräfte in Biologie, KI und Data Science. Wie zieht Evogene Experten in diesen Bereichen an und hält sie, und welche Fähigkeiten oder Hintergründe priorisiert das Unternehmen?

Bei Evogene ziehen wir Top-Talente an, indem wir eine kollaborative Umgebung schaffen, die Biologie, künstliche Intelligenz und computergestütztes Fachwissen integriert. Wir schätzen Einzelpersonen mit multidisziplinärer Erfahrung, insbesondere solche, die in verschiedenen Bereichen gearbeitet haben und “echte” Einblicke mitbringen. 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.

Die Tatsache, dass Evogene in Israel ansässig ist – 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 anerkannten akademischen Einrichtungen wie dem Weizmann-Institut spielt eine bedeutende Rolle bei der Anziehung von qualifizierten Fachkräften in Biologie, KI und Data Science.

Evogene bietet Fachleuten aus der Technologiebranche eine einzigartige Gelegenheit, ihre Expertise in der Entwicklung von Produkten für die Lebenswissenschaften einzusetzen – Bereiche, die den Lebensstandard und die Lebensmittel, die wir essen, maßgeblich beeinflussen. Diese Kreuzung von Technologie und Lebenswissenschaften ist einzigartig und findet sich in keiner traditionellen High-Tech-Branche.

Für Biologen bieten wir fortschrittliche technologische Werkzeuge, die es ihnen ermöglichen, ihre Produktvisionen auf einem Niveau zu verwirklichen, das anderswo nicht zu finden ist.

Können Sie die Kernprinzipien hinter Evogenes Computational Predictive Biology (CPB)-Plattform mit ihren KI-Technologieantrieben 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, Machine Learning, computergestützten Modellen und biologischen Daten, um Analysen über Millionen von Datenpunkten durchzuführen. Diese etablierten KI-Technologieantriebe sind darauf ausgelegt, Forschern bei der Produktentdeckung zu unterstützen, die Entwicklung neuer Produkte zu rationalisieren und waren ein treibender Faktor in unseren zahlreichen Kooperationen.

Unsere Einzigartigkeit kann durch drei Parameter charakterisiert werden:

1. Der starke Zusammenhang zwischen tiefem Wissen in Biologie und Chemie und der computergestützten Welt in der Entwicklung der Anwendungen selbst sowie die Flexibilität der Anwendungen, um sich an die Definitionen verschiedener Produkte anzupassen.
2. Unser Bemühen, bereits in der Entdeckungsphase die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kandidat die Kriterien für ein kommerzielles Produkt erfolgreich erfüllt – Kriterien, die normalerweise in viel späteren Phasen der Produktentwicklung untersucht werden.
3. Evogene operiert 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, welche langfristigen Ziele hat Evogene, um seinen Einfluss in diesen Sektoren auszubauen?

Unsere langfristigen Ziele können in drei Punkte unterteilt werden:

1. In unsere Technologieantriebe investieren, um unseren bestehenden Partnern zu nutzen, sodass wir die richtigen Kandidaten für die Validierung besser vorhersagen und zusätzliche Kriterien für die Produktentwicklung frühzeitig einbeziehen können. Mit anderen Worten, die kontinuierliche Verbesserung unserer Antriebe.
2. Die Vielfalt der Anwendungen unserer Antriebe auf zusätzliche Segmente auszubauen, die derzeit nicht von Evogenes bestehenden Tochtergesellschaften abgedeckt werden, wie z. B. unsere aktuelle strategische Ausrichtung auf Arzneimittelentdeckung durch den ChemPass-KI-Antrieb.
3. Den Wert unserer Tochtergesellschaften zu fördern und als Aktionär zu profitieren, indem wir einige unserer Beteiligungen verkaufen oder Dividenden erhalten.

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

Die Computational Predictive Biology (CPB)-Plattform wurde ursprünglich mit einer monolithischen Architektur entwickelt, die ein Paket bioinformatischer Anwendungen integrierte, die hauptsächlich auf Pflanzengenomik fokussiert waren. Als das Bedürfnis nach größerer Flexibilität und Skalierbarkeit erkannt wurde, wurde die Plattform auf eine Microservices-Architektur umgestellt, was wesentliche Verbesserungen der Benutzeroberfläche (UI) und Benutzererfahrung (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 Technologieantriebe wie ChemPass KI für die Entdeckung von Kleinmolekülen und MicroBoost KI für mikrobiom-basierte Anwendungen geführt hat. Während die Skalierung dieser Technologien Herausforderungen mit sich brachte, 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 waren die Hauptfaktoren, die Google Cloud zum bevorzugten Partner für Evogene gemacht haben?

Unsere Zusammenarbeit mit Google Cloud wurde von einer gemeinsamen Vision getrieben, fortschrittliche KI-Technologien zu nutzen, um die Entdeckung und Entwicklung von Kleinmolekül-Arzneimitteln zu revolutionieren. Google Clouds robuste Vertex-AI-Plattform, leistungsstarke GPUs und umfangreiche Speicherfähigkeiten bieten die Rechenleistung, die erforderlich ist, um unser Grundmodell auf ~40 Milliarden Molekülstrukturen zu trainieren. Ihre Expertise in KI und Machine Learning, kombiniert mit Evogenes Stärke in computergestützter Chemie, schafft eine Synergie, die rasche Innovation, Skalierbarkeit und beispielloser Vielfalt in der Molekülgestaltung ermöglicht. Diese Zusammenarbeit beschleunigt unsere Fähigkeit, transformative Lösungen für die Arzneimittelentdeckung und möglicherweise andere Lebenswissenschaften-Produkte zu entwickeln.

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

Der Ansatz des Grundmodells stellt eine bahnbrechende Innovation in der Arzneimittel- und Produktentwicklung dar, indem er es ermöglicht, auf wesentlich größeren Datenmengen vorzutrainieren als herkömmliche KI-Methoden. 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 rasch neue Kleinmoleküle mit vordefinierten Eigenschaften generiert, die chemische Vielfalt erweitert, indem es aus dem sehr engen chemischen Raum ausbricht, der erforscht und neue, hochpotente chemische Verbindungen entdeckt wird. Langfristig kann die Integration von KI in der Entdeckungsphase die späteren Phasen der Arzneimittelentwicklung, möglicherweise sogar bis hin zu den klinischen Phasen der Entwicklung, erheblich begünstigen.

Wie erwarten Sie, dass diese Technologie die pharmazeutische Forschung und Entwicklung beeinflusst? Welche sind einige der dringendsten Herausforderungen in diesem Bereich, die Sie glauben, 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 vielversprechender Arzneimittelkandidaten, was möglicherweise die 12-15-jährige Entwicklungszeit und die enormen Kosten, die oft über 2 Milliarden Dollar pro Arzneimittel liegen, reduzieren kann. Indem der Prozess rationalisiert und die Erfolgswahrscheinlichkeit bis zur Produktvermarktungsphase erhöht wird, kann das Modell dazu beitragen, zukünftige innovative Therapien zu fördern und bessere Behandlungsoptionen für Patienten mit lebensbedrohlichen Krankheiten bereitzustellen.

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

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 der Agilität bei der Anpassung von Lösungen an die Marktnachfrage. 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-Entwicklung zu verfeinern und zu beschleunigen. Flexible Kooperationsmodelle stellen sicher, dass unsere proprietären Technologien wirksame, marktorientierte Lösungen liefern.

Blicken Sie in die Zukunft, 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 stehen 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 umzusetzen – bahnbrechende Therapien, nachhaltige landwirtschaftliche Lösungen und umweltfreundliche Technologien.