Naheed Kurji, Co-Fundador, Presidente y CEO de Cyclica – Serie de Entrevistas

Naheed Kurji es el Presidente y CEO de Cyclica, una empresa de biotecnología con sede en Toronto que aprovecha la inteligencia artificial y la biofísica computacional para reformar el proceso de descubrimiento de fármacos. Cyclica proporciona a la industria farmacéutica una plataforma integral, holística y de extremo a extremo que mejora la forma en que los científicos diseñan, seleccionan y personalizan medicamentos para los pacientes, y ha sido nombrada recientemente por Deep Knowledge Analytics como una de las 20 mejores empresas de IA en la industria farmacéutica a nivel mundial.

Cyclica aprovecha la inteligencia artificial y la biofísica computacional para reformar el proceso de descubrimiento de fármacos. ¿Puede discutir de qué manera se utiliza la IA en este proceso?

La tecnología ha desempeñado un papel fundamental en el descubrimiento de fármacos desde la década de 1980. Sin embargo, el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos sigue siendo muy ineficiente, consume mucho tiempo y es costoso, con un costo superior a 2.000 millones de dólares en 12 años. La pobre eficiencia a menudo resulta en altas tasas de abandono y fracaso para cumplir con los hitos de seguridad y eficacia de los fármacos. Los investigadores son conscientes de esto y están buscando activamente herramientas para comprender de manera holística las cualidades que definen los mejores fármacos para desarrollar medicamentos más seguros y eficaces.

Los avances recientes en la computación en la nube, la IA y la biofísica han creado una oportunidad para obtener una comprensión profunda de los vastos datos bioquímicos, biológicos, de atención médica y de pacientes que ahora están disponibles para comprender mejor las enfermedades. Estos avances también han permitido a los químicos farmacéuticos mejorar el diseño de terapias novedosas y utilizar la IA para impulsar una mayor comprensión predictiva en las primeras etapas del proceso de desarrollo de fármacos. En Cyclica, hemos desarrollado motores de aprendizaje profundo propietarios, MatchMaker y POEM, para respaldar el proceso de diseño de fármacos. MatchMaker predice cómo las moléculas y los fármacos interactúan con múltiples proteínas, conocido como polifarmacología. Descubrimos que la combinación de un enfoque basado en el conocimiento y otro basado en la estructura produjo la mayor precisión y rendimiento predictivos. POEM (Modelado Embebido Óptimo de Pareto), es un enfoque de aprendizaje supervisado libre de parámetros para la construcción de modelos de predicción de propiedades de fármacos y aborda varias limitaciones de otros enfoques de ML, lo que resulta en menos sobreajuste y una mayor interpretabilidad.

En Cyclica, estamos utilizando la IA para proporcionar a los científicos una plataforma robusta y validada para acelerar la toma de decisiones y la generación de hipótesis con el fin de aumentar la eficiencia general del proceso de descubrimiento de fármacos y reducir el número de fracasos downstream.

Cyclica ha diseñado la plataforma de Diseño de Ligand y Ligand Express, ¿qué es exactamente?

Somos la primera empresa en abordar la polifarmacología computacional (una comprensión de que los fármacos interactúan con múltiples objetivos) con una plataforma de descubrimiento de fármacos integrada que interroga las interacciones moleculares a escala de proteoma. Nuestra plataforma consta de dos partes clave, Ligand Express, nuestra plataforma de perfilado de objetivos y desconvolución de objetivos de primera generación, y Ligand Design, nuestra tecnología de diseño de fármacos de silico de objetivos único y múltiple de próxima generación. Ligand Express y Ligand Design están impulsados por dos motores de aprendizaje automático y aprendizaje profundo construidos y patentados internamente: MatchMaker y POEM. Arraigados profundamente en la biofísica de proteínas, MatchMaker es un motor de interacción de fármacos y objetivos de aprendizaje profundo que se generaliza en objetivos ricos en datos y pobres en datos (ver notas de validación aquí y aquí). POEM, una tecnología de aprendizaje automático implementada para la predicción de propiedades de absorción, distribución, metabolismo y excreción (ADME), es un enfoque novedoso y libre de parámetros para la construcción de modelos.

En conjunto, Ligand Design y Ligand Express ofrecen una poderosa plataforma de descubrimiento de fármacos con IA para el diseño de moléculas líderes avanzadas y novedosas químicamente que priorizan simultáneamente los compuestos según su perfil polifarmacológico, minimizando efectos no deseados fuera del objetivo. Nuestra plataforma diferenciada abre nuevas oportunidades para el descubrimiento de fármacos, incluyendo el diseño de fármacos dirigidos a múltiples objetivos y múltiples objetivos, la optimización de líderes, la predicción de propiedades ADME, la desconvolución de objetivos y el reciclaje de fármacos. Impulsados por un equipo diverso y muy talentoso con una profunda experiencia en aprendizaje automático, biofísica computacional/química/biología, bioquímica y química farmacéutica, estamos continuando la innovación a través de nuestra sólida línea de investigación y desarrollo.

¿Cuán importante es descentralizar el descubrimiento de medicamentos en el modelo de negocio de Cyclica?

Nuestra visión es descentralizar el descubrimiento de medicamentos mejores combinando nuestras raíces profundas en inteligencia artificial (IA) y biofísica de proteínas con un modelo de negocio innovador. Y en el núcleo de la ética de Cyclica está el deseo firme de ayudar a los pacientes avanzando en el descubrimiento y desarrollo de medicamentos mejores mediante un enfoque holístico y personalizado.

Con este fin, creemos que el futuro del descubrimiento de fármacos está en manos de instituciones de investigación innovadoras y empresas biotecnológicas emergentes (escribimos sobre esto en Forbes aquí). Apoyando nuestra filosofía, en 2019 IQIVIA informó que las empresas biotecnológicas emergentes representan más del 70% de la línea de investigación y desarrollo total (en comparación con el 50% en 2003), y que estas empresas patentaron más de 2/3 de los nuevos fármacos en 2018 (en comparación con el 50% en 2010). Mientras que las empresas biotecnológicas emergentes liderarán la innovación en el descubrimiento de fármacos, la gran industria farmacéutica seguirá invirtiendo en la promoción de ensayos clínicos de última etapa y la penetración en el mercado a través de sus canales de ventas.

Con nuestra financiación de Serie B, aceleraremos los planes comerciales para avanzar en una creciente línea de activos preclínicos y clínicos a través de un modelo de asociación descentralizado innovador. Nuestro objetivo es crear y poseer cientos de programas de descubrimiento de fármacos en múltiples áreas terapéuticas. Estos programas se crean a través de spin-offs y joint ventures (JV) con instituciones de investigación de primer nivel, facilitadas en gran medida a través del Programa de Asociación Académica de Cyclica (CAPP).

Impulsados por un portafolio en rápido crecimiento de más de 30 programas de descubrimiento de fármacos activos y avanzados, seguiremos impulsando la innovación a través de una combinación de creación de empresas y asociaciones con empresas biotecnológicas de etapa temprana y emergentes. Las asociaciones recientes incluyen EntheogeniX Biosciences, NineteenGale Therapeutics, Rosetta Therapeutics, el Acelerador de Medicamentos para Enfermedades Raras y dos JV sigilosos que abarcan más de 50 programas en múltiples áreas terapéuticas. Al ejecutar nuestro modelo de negocio descentralizado, creando nuevas empresas a través de spin-offs y joint ventures y ayudándolas a escalar, estamos creando en efecto la línea de investigación y desarrollo biotecnológica del futuro.

Muchas de sus tecnologías están basadas en la nube, ¿por qué es esto tan importante?

El acceso a la nube nos permite escalar computacionalmente los flujos de trabajo que estamos realizando, así como beneficiarnos de la infraestructura de seguridad regulada. Además, como empresa en etapa temprana, la capacidad de comenzar a funcionar con la nube sin la carga de invertir en nuestro propio hardware fue fundamental para la viabilidad financiera en nuestros primeros días. Mirando hacia el futuro, mientras que gran parte de nuestro trabajo de investigación y desarrollo se realiza en la nube, en los últimos años hemos reducido nuestra dependencia de la nube con la capacidad de ejecutar proyectos en máquinas individuales. También estamos apuntando a respaldar instalaciones de nube privadas, ya que eso es algo que sentimos que nuestros socios pueden desear. Los avances tecnológicos han hecho posible hacer en una laptop personal lo que antes requería muchas máquinas en la nube, pero al seguir utilizando la nube, podemos expandir enormemente el alcance de los problemas que estamos resolviendo.

Cyclica a menudo toma posiciones de acciones en las empresas con las que se asocia. ¿Puede discutir la lógica empresarial detrás de esto?

Las empresas biotecnológicas más pequeñas y los grupos académicos suelen ser pasados por alto por el mercado en términos de oportunidades de asociación. Aunque pueden no tener los recursos, la infraestructura o las instalaciones en comparación con los contrapartes de la gran industria farmacéutica madura, las pequeñas biotecnológicas están entrando cada vez más en el centro de atención con una combinación de profunda experiencia en materias específicas y los beneficios de una organización ágil que conduce a la innovación rápida.

Esto nos llevó a pensar en cómo podemos involucrarnos con estas empresas más pequeñas con una estrategia vanguardista. Nos asociamos con científicos en organizaciones de investigación que están interesados en crear una empresa o en empresas biotecnológicas de etapa temprana, y les permitimos utilizar nuestra plataforma de descubrimiento de fármacos con IA a través de contribuciones in kind. A cambio, tomamos acciones en las empresas y/o compartimos la propiedad de los compuestos y activos que se crean y persiguen. Al impulsar una oleada de innovación a través de una combinación de creación de empresas y asociaciones, podemos capturar un mayor valor y desarrollar relaciones a largo plazo con nuestros socios para abordar un espectro de necesidades médicas no atendidas y mejorar la vida de los pacientes.

Entheogenix Biosciences es una joint venture entre Cyclica y ATAI Life Science. ¿Qué es exactamente Entheogenix Biosciences?

Hay una oportunidad única de innovación en el paisaje neuropsiquiátrico para servir mejor a los pacientes que sufren de afecciones mentales complejas. Los medicamentos y terapias actuales que dependen de intervenciones de un solo objetivo a menudo no dan la talla, lo que requiere que los pacientes tomen múltiples medicamentos que pueden presentar posibles problemas de seguridad y reducir la adherencia a los medicamentos. Nos hemos asociado con ATAI Life Science para aprovechar su profunda experiencia en salud mental y psicodélicos, mientras que los empoderamos con nuestra plataforma de descubrimiento de fármacos con IA para crear no solo nuevos medicamentos, sino los correctos para abordar las afecciones mentales. Entheogenix Biosciences es una de las muchas joint ventures que hemos formado y es un testimonio de nuestra creencia en cambiar el paradigma en el que se tratan los trastornos de salud mental al llevar nuestra plataforma computacional robusta y validada a las manos de expertos en la materia y científicos de clase mundial.

¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre Cyclica?

Mientras estamos emocionados de compartir el anuncio de nuestra ronda de financiación de Serie B, también estamos ansiosos por compartir el lanzamiento del Programa de Asociación Académica de Cyclica (CAPP) y nuevas asociaciones en los próximos meses.

Gracias por la entrevista. Espero seguir el progreso futuro de Cyclica.