Ofer Haviv, Presidente e Amministratore Delegato di Evogene – Serie di Interviste

Ofer Haviv è l’Amministratore Delegato e Presidente di Evogene. Prima di ricoprire questo ruolo, ha ricoperto il ruolo di Direttore Operativo e Finanziario della società dal 2002 al 2004 e ha svolto un ruolo chiave nello spin-off di Evogene da Compugen nel 2002. In Compugen, ha ricoperto la posizione di Direttore Finanziario e Tesoriere per quattro anni, durante i quali la società ha completato due collocamenti privati e un’IPO su NASDAQ.

Alcuni contributi a queste risposte sono stati forniti anche da:

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

Evogene (NASDAQ:EVGN, TASE: EVGN.TA) è una società di biologia computazionale specializzata nella trasformazione della scoperta e dello sviluppo di prodotti in vari settori delle scienze della vita, tra cui la salute umana e l’agricoltura. La società sfrutta la sua piattaforma Computational Predictive Biology (CPB) versatile per guidare l’innovazione in questi settori.

Da quando si è unito come Amministratore Delegato nel 2004, ha supervisionato la transizione di Evogene da spin-off a leader quotato su Nasdaq nella biologia computazionale. Quali sono stati i momenti o le decisioni più cruciali che hanno plasmato l’attuale direzione della società?

Tre decisioni strategiche hanno plasmato Evogene come è oggi:

1. La decisione del 2013 di quotarsi su NASDAQ.
2. La decisione del 2016 di evolversi da un singolo sistema computazionale (CPB) che sosteneva principalmente lo sviluppo di prodotti basati su elementi genetici per l’industria agricola, in tre motori tecnologici separati che combinano dati unici, sistemi computazionali e una profonda comprensione delle scienze della vita:

• GeneRator: Sostiene l’attività originale di Evogene nel settore dei prodotti basati su una profonda comprensione della genomica.
• MicroBoost: Dirige e accelera lo sviluppo di prodotti basati su microrganismi.
• ChemPass: Dirige e accelera lo sviluppo di prodotti basati sulla chimica.

3. La decisione di utilizzare questi motori tecnologici unici con i ricercatori di Evogene per sviluppare prodotti in vari settori. Questa attività, che è iniziata come divisioni all’interno della società, è poi diventata la base per la costruzione delle società controllate di Evogene, tra cui:

• Biomica: Utilizza il motore tecnologico MicroBoost per sviluppare farmaci basati sul microbioma umano.
• Lavie Bio: Utilizza MicroBoost per sviluppare prodotti biologici basati su microrganismi per l’agricoltura, proteggendo le piante dai parassiti e migliorando i raccolti.
• AgPlenus: Utilizza il motore tecnologico ChemPass per sviluppare prodotti chimici per la protezione dei raccolti contro i parassiti.
• Casterra: Utilizza GeneRator per sviluppare varietà di ricino uniche per coltivare piante di ricino per produrre olio per le industrie in crescita di prodotti biologici e carburanti alternativi.

La biologia computazionale richiede talenti di alto livello in biologia, intelligenza artificiale e scienza dei dati. Come attira e mantiene Evogene esperti in questi settori, e quali competenze o background priorizza?

In Evogene, attiriamo talenti di alto livello creando un ambiente collaborativo che integra biologia, intelligenza artificiale e competenze computazionali. Valorizziamo gli individui con esperienza multidisciplinare, in particolare coloro che hanno lavorato in settori diversi e portano “esperienze del mondo reale”. La creatività e la risoluzione dei problemi sono al centro di ciò che cerchiamo, consentendo al nostro team di affrontare sfide complesse con soluzioni innovative.

Essere sede in Israele, leader globale nell’innovazione high-tech con un ecosistema che favorisce l’agilità e il pensiero avanzato, aumenta la nostra capacità di attrarre talenti eccezionali.

La vicinanza di Evogene a istituzioni accademiche di classe mondiale, come l’Istituto Weizmann, svolge un ruolo significativo nell’attrarre professionisti qualificati in biologia, intelligenza artificiale e scienza dei dati.

Evogene offre ai professionisti del settore tecnologico un’opportunità unica di applicare la loro esperienza nello sviluppo di prodotti per il settore delle scienze della vita – campi che influenzano profondamente la qualità della vita e il cibo che mangiamo. Questo incrocio tra tecnologia e scienze della vita è diverso da tutto ciò che si trova nelle industrie high-tech tradizionali. Per i biologi, forniamo strumenti tecnologici avanzati che li abilitano a realizzare le loro visioni di prodotto a un livello impareggiabile in qualsiasi altro luogo.

Potrebbe spiegare i principi fondamentali alla base della piattaforma Computational Predictive Biology (CPB) di Evogene con i suoi tech-engine di intelligenza artificiale, e come si differenzia da altri modelli di intelligenza artificiale predittivi nel settore delle scienze della vita?

La piattaforma Computational Predictive Biology (CPB) di Evogene integra una profonda comprensione della biologia e della chimica con l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico, i modelli computazionali e i dati biologici per eseguire analisi su milioni di punti dati. Questi tech-engine di intelligenza artificiale stabiliti sono progettati per assistere i ricercatori nella scoperta di prodotti, semplificare lo sviluppo di nuovi prodotti e sono stati una forza trainante nelle nostre numerose collaborazioni.

La nostra unicità può essere caratterizzata da tre parametri:

1. La forte connessione tra la profonda conoscenza della biologia e della chimica e il mondo computazionale nel processo di sviluppo delle applicazioni stesse, nonché la flessibilità delle applicazioni per adattarsi alle definizioni di diversi prodotti.
2. Il nostro sforzo per prevedere, già nella fase di scoperta, la probabilità che un candidato soddisfi con successo i criteri per un prodotto commerciale – criteri che vengono normalmente esaminati in fasi molto più tarde dello sviluppo del prodotto.
3. Evogene opera simultaneamente in tre domini – genomica, chimica e microrganismi – fornendo una comprensione più completa del processo di sviluppo.

Considerata la focalizzazione della società sulla rivoluzione della scoperta di prodotti in vari settori, quali sono gli obiettivi a lungo termine di Evogene per espandere il suo impatto in questi settori?

I nostri obiettivi a lungo termine possono essere divisi in tre:

1. Investire nei nostri tech-engine per il beneficio dei nostri partner esistenti in modo che possiamo prevedere meglio i candidati corretti per la convalida e possiamo includere meglio criteri aggiuntivi per lo sviluppo del prodotto fin dall’inizio. In breve, il continuo miglioramento dei nostri motori.
2. Estendere la varietà di utilizzi dei nostri motori a segmenti aggiuntivi non attualmente affrontati dalle società controllate di Evogene, come il nostro attuale focus strategico sulla scoperta di farmaci attraverso il motore ChemPass-AI.
3. Promuovere il valore delle nostre società controllate e beneficiare come azionisti attraverso la vendita di alcune delle nostre partecipazioni o ricevendo dividendi.

Come è evoluta la piattaforma CPB dal suo inizio, e quali sono alcuni recenti progressi o sfide che ha incontrato nello sviluppo di nuovi tech-engine come ChemPass AI e MicroBoost AI?

La piattaforma Computational Predictive Biology (CPB) è stata inizialmente sviluppata utilizzando un’architettura monolitica, integrando una suite di applicazioni bioinformatiche principalmente focalizzate sulla genomica delle piante. Riconoscendo la necessità di una maggiore flessibilità e scalabilità, la piattaforma è stata trasferita in un’architettura a microservizi, consentendo miglioramenti significativi sia all’interfaccia utente (UI) che all’esperienza utente (UX). Questa evoluzione architettonica ha supportato l’espansione della piattaforma in nuovi domini all’interno delle scienze della vita, al di là della genomica, includendo la microbiologia e la chimica, portando allo sviluppo di tech-engine innovativi come ChemPass AI per la scoperta di piccole molecole e MicroBoost AI per le applicazioni basate sul microbioma. Sebbene la scalabilità di queste tecnologie abbia presentato sfide, l’approccio multidisciplinare della piattaforma garantisce progressi continui e avanzamenti significativi in diversi campi scientifici.

Come è nata la collaborazione con Google Cloud, e quali sono stati i principali fattori che hanno reso Google Cloud il partner preferito per Evogene?

La nostra collaborazione con Google Cloud è stata guidata da una visione condivisa di sfruttare tecnologie di intelligenza artificiale avanzate per trasformare la scoperta e lo sviluppo di farmaci a piccole molecole. La piattaforma Vertex AI di Google Cloud, le GPU all’avanguardia e le vaste capacità di archiviazione forniscono la potenza computazionale necessaria per addestrare il nostro modello di base su ~40 miliardi di strutture molecolari. La loro esperienza in intelligenza artificiale e apprendimento automatico, combinata con la forza di Evogene nella chimica computazionale, crea una sinergia che consente innovazioni rapide, scalabilità e diversità senza precedenti nella progettazione molecolare. Questa collaborazione sta accelerando la nostra capacità di portare soluzioni trasformative alla scoperta di farmaci e potenzialmente ad altri prodotti delle scienze della vita.

Il modello di base mira a generare e valutare nuove piccole molecole. Quali impatti immediati e a lungo termine prevede che questo abbia sulla velocità e sull’accuratezza della scoperta e dello sviluppo di farmaci e prodotti?

L’approccio del modello di base rappresenta un’innovazione all’avanguardia nella scoperta e nello sviluppo di farmaci e prodotti, consentendo la pre-formazione su set di dati significativamente più grandi dei metodi di intelligenza artificiale tradizionali. Questa capacità consente una maggiore profondità di insight e una precisione migliorata, segnando un cambiamento trasformativo nella scoperta di farmaci e nello sviluppo. A breve termine, il modello rivoluzionerà la fase di scoperta generando rapidamente nuove piccole molecole con proprietà predefinite desiderate, allargando la diversità chimica rompendo lo spazio chimico molto stretto esplorato e scoprendo nuovi composti chimici ad alto potenziale. A lungo termine, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella fase di scoperta può beneficiare significativamente le fasi successive dello sviluppo del farmaco, potenzialmente fino alle fasi cliniche dello sviluppo.

Come prevede che questa tecnologia influenzerà la R&D farmaceutica? Quali sono alcune delle sfide più pressanti in questo settore che ritiene che questo modello possa aiutare a risolvere?

I modelli di base per la scoperta di farmaci a piccole molecole hanno un enorme potenziale per rivoluzionare la R&D farmaceutica riducendo significativamente il tempo e i costi di sviluppo e aumentando la probabilità di successo. Questa tecnologia consente la rapida e precisa generazione di candidati farmaceutici promettenti, potenzialmente riducendo il periodo di sviluppo di 12-15 anni e i costi, spesso superiori a 2 miliardi di dollari per farmaco. Semplificando il processo e aumentando la probabilità di successo nel raggiungere la fase di commercializzazione del prodotto, i modelli di base possono promuovere future terapie innovative e fornire migliori opzioni di trattamento per i pazienti con malattie potenzialmente letali.

Con la crescente concorrenza nell’intelligenza artificiale per le scienze della vita, come pianifica Evogene di mantenere un vantaggio competitivo nella biologia computazionale e nella progettazione molecolare?

Il vantaggio competitivo di Evogene deriva dall’esperienza del suo team multidisciplinare (sviluppatori di algoritmi, ingegneri del software, chimici e biologi), dall’integrazione di algoritmi proprietari per migliorare la selezione e l’ottimizzazione, e dalla sua agilità nel adattare soluzioni alle esigenze del mercato. La nostra collaborazione con Google Cloud svolge un ruolo fondamentale nell’avanzare le nostre capacità, sfruttando strumenti di intelligenza artificiale all’avanguardia per raffinare e accelerare la progettazione de novo di piccole molecole. I modelli di collaborazione flessibili assicurano inoltre che le nostre tecnologie proprietarie forniscono soluzioni impattanti e allineate al mercato.

Guardando avanti, qual è la sua visione a lungo termine per il ruolo di Evogene nella formazione del futuro della biologia computazionale, e come vede la società che impatta l’industria delle scienze della vita nel prossimo decennio?

La visione di Evogene è quella di continuare a essere all’avanguardia nella biologia computazionale e nella chimica, plasmando il futuro dello sviluppo di prodotti per le scienze della vita. Nel prossimo decennio, prevediamo di espandere la nostra portata tecnologica attraverso partnership strategiche, guidando avanzamenti nella salute umana, nell’agricoltura e nella sostenibilità per affrontare sfide globali critiche. Il nostro obiettivo finale è trasformare questi avanzamenti in prodotti innovativi – terapie rivoluzionarie, soluzioni agricole sostenibili e tecnologie eco-friendly.