Cyclica 共同創設者、社長兼 CEO の Naheed Kurji 氏 – インタビュー シリーズ

ナヒード・クルジ氏は、トロントに拠点を置くバイオテクノロジー企業 Cyclica の社長兼 CEO です。同社は人工知能と計算生物物理学を活用して創薬プロセスを改革しています。Cyclica は、科学者が患者向けに医薬品を設計、スクリーニング、パーソナライズする方法を強化する、統合された総合的なエンドツーエンドのプラットフォームを製薬業界に提供しており、最近 Deep Knowledge Analytics によって世界の製薬企業における AI のトップ 20 に選ばれました。

Cyclica は人工知能と計算生物物理学を活用して創薬プロセスを再構築します。 このプロセスにおいてAIがどのように活用されているかについてお話しいただけますか?

テクノロジーは 80 年代に遡り、創薬において重要な役割を果たしてきました。 しかし、創薬と開発のプロセスは依然として非常に非効率で、時間と費用がかかり、2 年間で 12 億ドル以上の費用がかかります。 効率が悪いと、多くの場合、高い離職率が発生し、医薬品の安全性と有効性のマイルストーンを達成できなくなります。 研究者はこのことを認識しており、より安全で効果的な医薬品を開発するために、最良の医薬品を定義する性質を総合的に理解するためのツールを積極的に探しています。

クラウド コンピューティング、AI、生物物理学の最近の進歩により、病気をより深く理解するために現在利用可能な膨大な量の生化学、生物学、ヘルスケア、患者データから深い洞察を得る機会が生まれました。 これらの進歩により、医薬品化学者は新しい治療法の設計を強化し、AI を使用して医薬品開発プロセスの初期段階でより優れた予測的洞察を推進できるようになりました。 Cyclica では、医薬品設計プロセスをサポートする独自の深層学習エンジン、MatchMaker および POEM を開発しました。 MatchMaker は、ポリファーマコロジーとして知られる、化合物や薬物が複数のタンパク質とどのように相互作用するかを予測します。 知識ベースのアプローチと構造ベースのアプローチの両方を組み合わせることで、最大の予測精度とパフォーマンスが得られることがわかりました。 POEM (Pareto-Optimal Embedded Modeling) は、薬物特性予測モデルを構築するためのパラメーターフリーの教師あり学習アプローチであり、他の ML アプローチのいくつかの制限に対処し、結果として過剰適合が少なくなり、解釈可能性が向上します。

Cyclica では、AI を使用して、創薬プロセスの全体的な効率を高め、下流の失敗の数を減らすために、意思決定と仮説生成を加速するための堅牢で検証済みのプラットフォームを科学者に提供しています。

Cyclica は Ligand Design と Ligand Express プラットフォームを設計しましたが、これは正確には何ですか?

当社は、プロテオーム全体のスケールで分子相互作用を調査する統合創薬プラットフォームを使用して、計算多薬理学 (薬物が複数の標的と相互作用するという認識) にアプローチした最初の企業です。当社のプラットフォームは、第 1 世代のオフターゲット プロファイリングおよびターゲット デコンボリューション プラットフォームである Ligand Express と、次世代のシングルおよびマルチターゲットのインシリコ医薬品設計テクノロジーである Ligand Design の 2 つの重要な部分で構成されています。 Ligand Express と Ligand Design は、社内で構築され、検証され、特許取得済みの 2 つの機械学習および深層学習エンジン、MatchMaker と POEM を利用しています。 MatchMaker はタンパク質生物物理学に深く根ざしており、データが豊富なターゲットとデータが少ないターゲットの両方にわたって一般化する深層学習の薬物-ターゲット相互作用エンジンです (検証ノートはこちらとこちらを参照してください)。 POEM は、吸収、分布、代謝、排泄 (ADME) 特性予測のために実装された機械学習テクノロジーであり、パラメーターを使用しない新しいモデル構築アプローチです。

Ligand Design と Ligand Express は、すべてを総合すると、先進的で化学的に新規な鉛様分子を設計するための強力なエンドツーエンドの AI 拡張創薬プラットフォームを提供し、同時に多薬理学的プロファイルに基づいて化合物の優先順位を付け、望ましくないオフターゲット効果を効果的に最小限に抑えます。 。 当社の差別化されたプラットフォームは、多標的および多目的の創薬設計、リードの最適化、ADMET 特性予測、標的のデコンボリューション、および創薬の再利用など、創薬の新たな機会を開きます。 機械学習、計算生物物理学/化学/生物学、生化学、医薬化学にわたる深い専門知識を備えた多様で才能豊かなチームによって推進され、当社は堅牢な研究開発パイプラインを通じて革新を続けています。

Cyclica のビジネス モデルにとって、医薬品の発見を分散化することはどの程度重要ですか?

私たちのビジョンは、人工知能 (AI) とタンパク質生物物理学の深いルーツを革新的なビジネス モデルと組み合わせることで、より良い医薬品の発見を分散化することです。 そして、Cyclica の精神の核心にあるのは、全体的でありながら個別化されたアプローチを採用することで、より良い医薬品の発見と開発を進め、患者を助けたいという揺るぎない願望です。

この目的を達成するために、私たちは創薬の未来は革新的な研究機関と新興のバイオテクノロジー企業の手に委ねられていると信じています（これについてはフォーブスで書きました） こちら）。 私たちの理念を裏付けるように、IQIVIA は 2019 年に、新興バイオ医薬品企業が研究開発パイプライン全体の 70% 以上を占めており (50 年の 2003% から増加)、2 年にはこれらの企業が新薬の 3/2018 以上で特許を取得したと報告しました (50% から増加) 2010年に）。 新興バイオテクノロジー企業が創薬のイノベーションをリードする一方、大手製薬会社は後期臨床試験の推進と販売チャネルを通じた市場浸透に投資を続けるだろう。

シリーズ B の資金調達により、革新的な分散型パートナーシップ モデルを通じて前臨床および臨床資産の成長するパイプラインを推進する商業計画を加速します。 私たちの目標は、複数の治療分野にわたる何百もの創薬プログラムを作成し、所有することです。 これらのプログラムは、主に Cyclica Academic Partnership Program (「CAPP」) を通じて促進される、トップレベルの研究機関とのスピンアウトおよびジョイント ベンチャー (JV) を通じて作成されます。

30を超える積極的かつ先進的な創薬プログラムからなる急速に成長するポートフォリオを推進し、当社はベンチャー創出と初期段階および新興のバイオテクノロジー企業とのパートナーシップの組み合わせを通じてイノベーションを刺激し続けます。 最近のパートナーシップには、EntheogeniX Biosciences、NineteenGale Therapeutics、Rosetta Therapeutics、Rare Disease Medicine Accelerator、および複数の治療分野にわたる 50 以上のプログラムを網羅する XNUMX つのステルス合弁会社が含まれます。 分散型ビジネス モデルを実行し、スピンアウトやジョイント ベンチャーを通じて新しい会社を設立し、その拡大を支援することで、私たちは事実上、将来のバイオテクノロジー パイプラインを作成しています。

貴社のテクノロジーの多くはクラウドベースですが、これがそれほど重要なのはなぜですか?

クラウドにアクセスすると、実行しているワークフローを計算によって拡張できるほか、規制されたセキュリティ インフラストラクチャの恩恵を受けることができます。 また、初期段階の企業として、独自のハードウェアへの投資にかかる諸経費を発生させずにクラウドを立ち上げて実行できることは、初期段階の財務上の存続にとって非常に重要でした。 今後の展望としては、当社の研究開発作業の多くはクラウド上で行われていますが、ここ数年でクラウドへの依存度が低くなり、単一マシンでプロジェクトを実行できるようになりました。 また、プライベート クラウドのインストールをサポートすることも目指しています。これは、パートナーが望んでいる可能性があると考えられるためです。 技術の進歩により、これまでクラウド上で多くのマシンを必要としていた作業を個人のラップトップで実行できるようになりましたが、クラウドを継続的に利用することで、解決できる問題の範囲を大幅に拡大することができます。

Cyclica は提携先企業の株式ポジションを取得することがよくあります。 この背後にあるビジネス上の理由についてお話しいただけますか?

小規模なバイオテクノロジー企業や学術団体は、パートナーシップの機会という点で一般に市場から無視されています。 成熟した大手製薬会社と比較すると、リソース、インフラストラクチャ、施設が不足している可能性がありますが、小規模バイオテクノロジー企業は、特定の適応症に関する深い専門知識と、迅速なイノベーションにつながる無駄のない組織の利点を組み合わせて、ますます注目を集めています。

このため、私たちは前衛的な戦略でこれらの中小企業とどのように関わることができるかを考えるようになりました。 当社は、企業や初期段階のバイオテクノロジー企業のスピンアウトに興味のある研究機関の科学者と提携し、現物寄付を通じて AI で強化された創薬プラットフォームを利用できるようにします。 その見返りに、会社に株式を取得したり、作成され追求されている化合物や資産の所有権を共有したりします。 ベンチャー創出とパートナーシップの組み合わせを通じてイノベーションの波を起こすことで、私たちはより大きな価値を獲得し、パートナーとの長期的な関係を構築して、患者の生活をより良くするために満たされていない医療ニーズの範囲に対処することができます。

Entheogenix Biosciences は、Cyclica と ATAI Life Science の合弁事業です。 Entheogenix Biosciences とは一体何ですか?

複雑な精神疾患に苦しむ患者により良いサービスを提供するために、神経精神医学の分野には革新のまたとない機会があります。 単一標的薬物介入に依存する現在の医薬品や治療法では不十分なことが多く、患者は複数の薬を服用する必要があり、これにより潜在的な安全性の問題が生じる可能性があるだけでなく、服薬アドヒアランスも低下する可能性があります。 当社は ATAI Life Science と提携して、メンタルヘルスとサイケデリックにおける深い経験を活用するとともに、AI で強化された創薬プラットフォームを活用して新薬だけでなく、精神疾患に対処する適切な薬を開発できるようにしました。 Entheogenix Biosciences は、当社が設立した多くの合弁事業の XNUMX つであり、当社の疾患作動性で堅牢かつ科学的に検証された計算プラットフォームを対象分野の専門家の手に渡すことで、精神的健康障害の治療パラダイムを変えるという当社の信念の証です。そして世界クラスの科学者。

Cyclica について他に共有したいことはありますか?

シリーズ B ラウンドの資金調達の発表を共有できることを非常にうれしく思います。 私たちは、Cyclica Academic Partnership Program (CAPP) の立ち上げと、今後数か月にわたる新しいパートナーシップについても同様に共有したいと考えています。

インタビューありがとうございました。Cyclicaの今後の発展を楽しみにしています。