1910ジェネティクス、スタートアップがAIを用いて薬剤発見を加速するために2,200万ドルを調達

M12 – MicrosoftのベンチャーファンドとPlayground Globalの支援を受けた1910 Geneticsは、AIと生物学的自動化プラットフォームを拡大し、世界クラスのチームを構築し、バイオファーマ会社とのパートナーシップを拡大し、治療プログラムのパイプラインを進めることになる。

1910 Geneticsは、人工知能（AI）、計算、生物学的自動化を統合して薬剤開発を改善するバイオテクノロジー会社で、2021年3月23日に2,200万ドルのシリーズA資金調達を完了した。同社の核となる使命は、薬剤開発のタイムラインとコストを減らし、薬剤が患者に届く成功率を高めることである。1910 Geneticsには、AIを用いて小分子と蛋白質の両方の治療薬を設計することができる2つの薬剤発見エンジンがある。これは、AIを用いた薬剤発見の分野では無敵の能力である。シリーズAの資金調達は、M12 – MicrosoftのベンチャーファンドとPlayground Globalが共同で主導した。

この新しい資金調達ラウンドは、1910 Geneticsの以前の未発表の400万ドルのシードラウンドに続くもので、OpenAIのCEOであり、Y Combinatorの前会長であるSam Altmanが主導し、FoundersX Ventures、Y Combinator、Scientia Ventures、Emles Advisors、Shunwei CapitalのTuck Lye Koh、および他の著名な投資家が参加した。

1910 Geneticsのエンドツーエンドのテクノロジーは、薬剤発見プロセスの初期段階から、ノベルヒットの発見からヒットのリード化まで、リードの最適化までを支える。生物学の専門知識、実際の疾患の妥当性を持つターゲットへの焦点、自動化されたウェットラボを含む完全に統合されたプロセスを備えた強力な生物学的自動化プラットフォームにより、1910 Geneticsは、時間、コスト、生産性の課題を解決し、現在の製薬R&Dモデルを改善する。1910 Geneticsの統合されたAIと生物学的自動化プラットフォームの幅は、幅広い疾患に対する治療薬の設計を可能にし、多くの未解決の医療ニーズに対する応用を実現する。

「通常、薬剤は、反復的な試行錯誤のプロセスによって発見されてきたのではなく、データから学び、同時に複数のパスを追求し、最終的にFDAの承認を得る薬剤の数を増やすことができる、反復可能なフレームワークによって設計されるのではない」と、1910 Geneticsの創設者兼CEOであるJen Nwankwo博士は述べた。「私は、AI、計算、生物学的自動化を基盤として構築されたバイオファーマ会社を作りたかった。生物学者としての私の信念は、計算技術は、生物学によって駆り立てられる場合にのみ、薬剤発見において有効であるということである。これが1910 Geneticsの北極星である」。

同社の名称は、1910年にアメリカで初めて発見されたシックル細胞病（SCD）に敬意を表して命名された。1910 Geneticsのチームは、SCDの分子基盤を理解することから始め、薬剤設計キャンペーンを開始する。ELVIS™とROSALYND™は、AI、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、計算化学、量子シミュレーション、生物学的自動化を統合して、迅速に治療薬を設計することができる。

1910 Geneticsは、神経科学における難しいターゲットに対して技術を実証し、COVID-19のパンデミックを、AIを用いた薬剤設計を加速するもう一つの機会として特定した。1910 Geneticsは、SARS-CoV-2のホスト細胞への侵入を阻止する小分子候補を設計するために、2つのプラットフォームを展開した。SUEDE™は、1億個の小分子を数時間で仮想的にスクリーニングし、有望なヒット候補を特定した。一方、BAGEL™は、ヒット候補をテンプレートとして使用して、迅速にデノボ小分子薬剤候補を生成した。1910 Geneticsは、自動化されたウェットラボプラットフォームを使用して、これらの分子を迅速に製造し、SARS-CoV-2のホスト細胞への侵入を阻止する2つの新しい候補の有効性を検証した。Nwankwo博士は、2020年11月にNIHのSARS-CoV-2バーチャルサミットで、Anthony Fauci博士とともに、AI駆動の迅速な薬剤発見の取り組みを発表するためにNIHに招待された。

シリーズAの資金調達に伴い、M12のマネージングディレクターであるSamir Kumar氏と、Playground GlobalのジェネラルパートナーであるJory Bell氏が、1910 Geneticsの取締役会に参加することになる。

「AIとバイオテクノロジーの会社が市場に出てくることは、AIがヘルスケア業界を進歩させる可能性を示している」とKumar氏は述べた。「この分野のいくつかの会社を評価した結果、1910 GeneticsがAI設計の薬剤を市場に導入することを支援することにしました。1910 Geneticsの生物学を第一に考えるアプローチは、AIと計算を組み合わせることで、目標を達成するための重要な鍵となります」。

「Playgroundでは、ライフサイエンスがまだ産業革命を待っていることを信じています。半導体業界は進歩の指数関数的なペースで知られている一方で、バイオファーマ業界の薬剤発見は時間の経過とともに遅くなり、高くなっている」とBell氏は述べた。「1910 Geneticsは、自動化されたウェットラボと組み合わせた包括的なAIプラットフォームのスイートを開発し、ボトルネックを解消し、ライフセービングの薬剤をより迅速に、より安価に、より信頼性高く市場に導入することを目的としています」。

1910 GeneticsのAIプラットフォーム

1910 Geneticsは、小分子と蛋白質の両方の治療薬を設計する能力で独特である。ELVIS™は、1910 Geneticsの小分子薬剤発見エンジンで、3つのAIプラットフォームと1つの生物学的アッセイプラットフォームで構成される。ノベルヒットの発見段階から始まり、SUEDE™を展開し、14億個の分子を6時間以内に仮想的にスクリーニングし、約束のあるヒット化合物を特定する。この迅速なタイムラインと低コストは、伝統的な製薬プロセスと対照的である。伝統的なプロセスでは、6ヶ月かかり、高価な物理的なハイスループットスクリーニング（HTS）が行われ、成功率は0.01%未満である。一方、ヒットからリードへの段階では、BAGEL™を展開し、ヒット化合物をテンプレートとして使用して、迅速にデノボリード化合物を生成する。BAGEL™は、伝統的なヒットからリードへのプロセスを24ヶ月から2ヶ月に短縮することができる。

1910 Geneticsは、薬剤候補が強度とともに、吸収、分布、代謝、排泄、毒性（ADMET）プロファイルを決定する物理的特性のバランスを取る必要があることを信じている。したがって、ノベルヒットの発見段階から、特にリードの最適化段階では、CANDID™を展開し、多パラメーターの最適化のための物理的特性予測プラットフォームを使用する。これらの3つのAIプラットフォームは、クラウドコンピューティングを介して1910 Geneticsの自動化されたウェットラボプラットフォームと統合され、薬剤候補に対するin vitroの生化学的および細胞ベースのアッセイを実施し、ウェットラボのデータをAIプラットフォームにフィードバックループで返し、独自のデータセットを構築する。蛋白質設計のために、1910 Geneticsは、ROSALYND™を開発しており、3D蛋白質構造の精製、予測、デノボ蛋白質治療薬設計のためのX線結晶学の迅速で安価で正確な代替手段を提供することを目指している。

1910 Geneticsについて

1910 Geneticsは、AI、計算、生物学的自動化を統合して、小分子と蛋白質の治療薬の設計を加速する。同社は、AI駆動の薬剤設計と生物学的ウェットラボの自動化を組み合わせて、製薬R&Dプロセス全体で生産性を高め、失敗率を低減する。ELVIS™とROSALYND™というマルチプラットフォームの薬剤発見エンジンを使用して、1910 Geneticsは、より多くの新しい薬剤候補を生成し、タイムラインを短縮し、運用コストを削減し、成功率を高めることができる。1910 Geneticsの治療領域に依存しないエンドツーエンドのテクノロジーは、薬剤発見の初期段階から、ノベルヒットの発見からヒットのリード化まで、リードの最適化までを支える。1910 Geneticsは、現在、神経科学、感染症、免疫学、および腫瘍学を含む複数の分野で薬剤発見プログラムに技術を適用している。同社は2018年に設立され、マサチューセッツ州ケンブリッジに本社を置く。1910 Geneticsについてさらに詳しく知りたい場合は、www.1910genetics.comを訪問してください。