オフェル・ハヴィブ、エボジェンCEO兼社長 – インタビュー・シリーズ

オフェル・ハヴィブは、エボジェンのCEO兼社長です。彼は以前、2002年から2004年まで同社のCOO兼CFOを務め、2002年のエボジェンのコンピュジェンからのスピンオフに重要な役割を果たしました。コンピュジェンでは、4年間財務ディレクター兼財務担当役員を務め、同社は2つのプライベート・プレイスメントとNASDAQでのIPOを完了しました。

一部の回答は以下の人物も貢献しています：

• ガビ・タルチック 製品担当VP
• イリヤ・ジッドコフ 計算技術担当VP
• ルース・グロス ビジネス・デベロップメント担当VP

エボジェン (NASDAQ:EVGN、TASE: EVGN.TA)は、計算生物学会社で、さまざまなライフサイエンス業界、包括して人間の健康と農業を横断する製品の発見と開発を変革することに特化しています。同社は、革新をこれらの分野で推進するために、多様な計算予測生物学（CPB）プラットフォームを利用しています。

2004年にCEOに就任して以来、エボジェンはスピンオフからナスダック上場の計算生物学のリーダーへと移行しました。同社の現在の方向性を形作った最も重要な瞬間や決定は何ですか?

エボジェンを現在の姿にした3つの戦略的決定があります：

1. 2013年にナスダックに上場することを決定したこと。
2. 2016年に、農業業界向けの遺伝子要素ベースの製品開発を主にサポートしていた単一の計算システム（CPB）から、ユニークなデータ、計算システム、ライフサイエンスの深い理解を組み合わせた3つの別々の技術エンジンへと進化したこと。

• GeneRator: エボジェンの元の活動であるゲノミクスに関する深い理解をサポートします。
• MicroBoost: 微生物ベースの製品の開発を指示し、加速します。
• ChemPass: 化学ベースの製品の開発を指示し、加速します。

3. これらのユニークな技術エンジンをエボジェンの研究者と組み合わせて、さまざまな分野で製品を開発することを決定したこと。これらの活動は、後にエボジェンの子会社の基盤となりました。子会社には以下のようなものがあります:

• Biomica: MicroBoost技術エンジンを使用して、ヒトマイクロビオームベースの薬剤を開発します。
• Lavie Bio: MicroBoostを使用して、農業用の微生物ベースの生物製品を開発し、植物を害虫から守り、収穫量を向上させます。
• AgPlenus: ChemPass技術エンジンを使用して、害虫から作物を守るための化学製品を開発します。
• Casterra: GeneRatorを使用して、生物製品と代替燃料の生産のためにキャスター油を生産するキャスターベアを開発します。

計算生物学では、生物学、AI、データサイエンスのトップレベルの才能が必要です。エボジェンはこれらの分野の専門家をどのように引き付け、維持していますか? どのようなスキルや背景を優先していますか?

エボジェンでは、生物学、人工知能、計算技術を統合する共同環境を育むことで、トップレベルの才能を引き付けます。多分野にわたる経験を持つ個人が大切であり、特にさまざまな分野で働いた経験を持つ人や、現実世界の洞察を持つ人を重視しています。創造性と問題解決能力が私たちが求める核心であり、複雑な課題に革新的な解決策を生み出すことができます。

イスラエルに本社を置くことは、ハイテクノロジーで世界をリードする国であり、敏捷性と前向きな思考を促進するエコシステムであるため、優れた才能を引き付ける能力を高めています。

エボジェンは、ワイツマン科学研究所のような世界クラスの学術機関に近く、生物学、AI、データサイエンスの熟練した専門家を引き付ける上で重要な役割を果たしています。

エボジェンは、テクノロジー界の専門家に、ライフサイエンス分野の製品開発に彼らの専門知識を適用するためのユニークな機会を提供します。これは、伝統的なハイテクノロジー業界では見られない、テクノロジーとライフサイエンスの交差点です。生物学者にとっては、製品のビジョンを他では見られないレベルで実現できる先端技術ツールを提供します。

エボジェンの計算予測生物学（CPB）プラットフォームとそのAI技術エンジンの背後にある核心原則について説明してください。また、ライフサイエンスにおける他の予測AIモデルとどのように異なるのかについても説明してください。

エボジェンの計算予測生物学（CPB）プラットフォームは、生物学と化学の深い理解をAI、機械学習、計算モデル、生物学的データと統合して、数百万のデータポイントを分析します。これらの確立されたAI技術エンジンは、製品の発見を支援し、新しい製品の開発を合理化するように設計されており、多くのコラボレーションを推進する力となっています。

私たちのユニークさは3つのパラメータで特徴付けられます：

1. 開発プロセスにおいて、生物学と化学の深い理解と計算世界の強いつながり、そしてさまざまな製品の定義に応じてアプリケーションを柔軟に適応させる能力。
2. 発見段階で、候補が商業製品の基準を満たす可能性を予測する努力。通常は製品開発の後期段階で検討される基準です。
3. エボジェンは、ゲノミクス、化学、微生物の3つのドメインで同時に活動し、開発プロセスに対するより包括的な理解を提供します。

健康、農業、産業アプリケーションを横断する製品発見の革命を推進する会社の焦点を考えると、エボジェンはこれらのセクターで影響力を拡大するための長期的な目標は何ですか?

私たちの長期的な目標は3つあります：

1. 既存のパートナーに利益をもたらすために、テクノロジー・エンジンに投資し、正しい候補を予測し、製品開発の初期段階で追加の基準を含めることができるようにします。
2. エボジェンの既存の子会社で現在対応していないセグメントに、エンジンの使用を拡大します。たとえば、ChemPass-AIエンジンを使用した薬剤発見への戦略的焦点です。
3. 子会社の価値を高め、株主として利益を得るために、一部の保有株を売却するか、配当金を受け取ります。

CPBプラットフォームは、ChemPass AIやMicroBoost AIのような新しいテクノロジー・エンジンの開発で直面した課題や最近の進歩について説明してください。

計算予測生物学（CPB）プラットフォームは、もともとモノリシックなアーキテクチャで開発され、主に植物ゲノミクスに焦点を当てたバイオインフォマティクス・アプリケーションのスイートを統合していました。柔軟性とスケーラビリティの向上の必要性を認識し、プラットフォームはマイクロサービス・アーキテクチャに移行され、ユーザー・インターフェイス（UI）とユーザー・エクスペリエンス（UX）の両方で大幅な強化が行われました。このアーキテクチャの進化は、プラットフォームのライフサイエンス内の新しいドメイン、ゲノミクス以外の分野、たとえば微生物学や化学への拡大をサポートしました。これにより、ChemPass AIのような革新的なテクノロジー・エンジンが開発され、小分子発見やMicroBoost AIのような微生物ベースのアプリケーションが可能になりました。テクノロジーの拡大は課題をもたらしましたが、プラットフォームの多学際的なアプローチにより、さまざまな科学分野で継続的な進歩と影響力のある進歩が可能になりました。

Google (GOOGL ) Cloudとのコラボレーションはどのようにして実現したのでしょうか? エボジェンがGoogle Cloudを優先するパートナーとした主な要因は何でしたか?

私たちのGoogle Cloudとのコラボレーションは、小分子薬剤の発見と開発を変革するための高度なAI技術の活用という共通のビジョンによって推進されました。Google Cloudの強力なVertex AIプラットフォーム、最先端のGPU、そして膨大なストレージ能力は、私たちの基礎モデルを約40億の分子構造でトレーニングするために必要な計算能力を提供します。彼らのAIと機械学習の専門知識とエボジェンの計算化学の強みのシナジーにより、革新的な解決策の迅速なイノベーション、スケーラビリティ、そして分子設計における前例のない多様性が可能になります。このコラボレーションは、薬剤発見と他のライフサイエンス製品への変革的な解決策をもたらす能力を加速しています。

基礎モデルは、新しい小分子を生成して評価することを目的としています。薬剤および製品開発の速度と精度に対する短期的および長期的な影響についてはどう考えていますか?

基礎モデル・アプローチは、従来のAI方法よりもはるかに大きなデータセットで事前トレーニングできるため、薬剤および製品開発において革新的なイノベーションを表します。 この機能により、望ましい事前定義された特性を持つ新しい小分子を迅速に生成でき、化学的多様性を大幅に拡大し、従来の化学空間の狭い範囲から脱却し、新しい、高い潜在性を持つ化学化合物を発見することができます。長期的には、発見段階でのAIの統合は、開発の後の段階、さらには臨床試験の段階までに利益をもたらす可能性があります。

このテクノロジーは、製薬の研究開発にどのように影響すると思いますか? この分野で最も重要な課題のいくつかは、このモデルによってどのように解決される可能性がありますか?

小分子薬剤の発見における基礎モデルは、製薬の研究開発を革命的に変える可能性があります。開発の時間とコストを大幅に削減し、成功の可能性を高めるからです。このテクノロジーにより、有望な薬剤候補を迅速に生成でき、開発プロセスを合理化し、製品の商業化段階に到達する可能性を高めることができます。プロセスを合理化し、成功の可能性を高めることで、将来の革新的な治療法を促進し、命の危険にさらされている患者にとってより良い治療法を提供することができます。

ライフサイエンスにおけるAIの競争が激化する中で、エボジェンは計算生物学と分子設計で競争上の優位性を維持する計画は何ですか?

エボジェンの競争上の優位性は、アルゴリズム開発者、ソフトウェアエンジニア、化学者、生物学者からなる多学際的なチームの専門知識、独自のアルゴリズムを統合してスクリーニングと最適化を強化すること、市場のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズするための敏捷性に基づいています。Google Cloudとのコラボレーションは、最先端のAIツールを活用してデ・ノボ小分子設計を洗練し、加速する上で重要な役割を果たしています。柔軟なコラボレーション・モデルは、エボジェンの独自技術が市場に合わせて影響力のあるソリューションを提供することを保証します。

将来的に、エボジェンが計算生物学の未来を形作る役割についてはどう考えていますか? 会社は次の10年でライフサイエンス業界にどのような影響を与えるでしょうか?

エボジェンのビジョンは、計算生物学と化学の最前線に立って、ライフサイエンス製品開発の未来を形作ることです。次の10年で、戦略的なパートナーシップを通じて、人間の健康、農業、持続可能性の分野で進歩を推進し、重要な世界的な課題に対処することを目指しています。最終的な目標は、これらの進歩を、革新的な治療法、持続可能な農業ソリューション、エコフレンドリーなテクノロジーなどの革新的な製品に変えることです。