Partnerstwa

Pierre Fabre sięga po AI i robotykę XtalPi w odkrywaniu leków

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Laboratoires Pierre Fabre i XtalPi ogłosiły 9 listopada 2026 r. zawarcie umowy o odkrywaniu nowych klinicznych kandydatów na leki małocząsteczkowe w ramach kilku programów badawczych. XtalPi wniesie zintegrowane rozwiązania AI i platformę robotyczną, a Pierre Fabre będzie wybierać i rozwijać związki w obszarze onkologii, być może także dermatologii, oraz chorób rzadkich.

Partnerzy kierują te prace na trudne cele, które dotychczas opierały się działaniu leków, a zarazem wiążą się z istotnymi niezaspokojonymi potrzebami medycznymi i znaczącymi możliwościami w zakresie innowacyjnego odkrywania leków.

Ten obszar zainteresowania stanowi kontekst dla deklarowanego przez firmy celu, jakim jest przyspieszenie identyfikacji klinicznych kandydatów na leki wysokiej jakości. Nacisk na jakość i szybkość oznacza, że zamierzonym rezultatem są związki o potencjale wystarczającym, by stać się kandydatami klinicznymi w obszarach, w których odkrywanie leków było trudne.

Obowiązki w zakresie projektowania i rozwoju

XtalPi zajmie się projektowaniem de novo, czyli tworzeniem nowych struktur cząsteczek, i dostarczy nowe leki małocząsteczkowe działające na nieujawnione cele. Dzięki temu zintegrowane rozwiązania AI i platforma robotyczna XtalPi będą wykorzystywane na początkowym etapie wspólnego procesu odkrywania leków, a powstałe cząsteczki trafią do oceny przez Pierre Fabre.

Pierre Fabre wykorzysta swoją wiedzę z zakresu biologii chorób, odkrywania leków, badań translacyjnych i rozwoju klinicznego, aby wybrać najbardziej obiecujące związki i doprowadzić ich rozwój do kolejnych etapów. Firma będzie również odpowiadać za dalszy rozwój kliniczny i komercjalizację. Umowa zapewnia więc Pierre Fabre ciągłość działań od decyzji o wyborze związków po kolejne etapy ich rozwoju, podczas gdy określona rola XtalPi nadal ogranicza się do projektowania i dostarczania cząsteczek.

Cel, jakim jest przyspieszenie prac, obejmuje wyraźnie kilka programów w onkologii i potencjalnie także w innych obszarach terapeutycznych. Taki zakres daje platformie XtalPi możliwość sprawdzenia jej projektów w różnych warunkach badawczych, z wykorzystaniem wiedzy Pierre Fabre z zakresu biologii chorób i badań translacyjnych.

Płatności i strategia B&R

Umowa przewiduje płatność z góry, kilka płatności uzależnionych od osiągnięcia określonych kamieni milowych oraz udział w korzyściach ekonomicznych na dalszych etapach.

Dla Laboratoires Pierre Fabre umowa stanowi strategiczne uzupełnienie planu działań w obszarze B&R i wzmacnia możliwości firmy w zakresie odkrywania leków. Francesco Hofmann, dyrektor ds. badań i rozwoju farmaceutycznego w Laboratoires Pierre Fabre, określił kompetencje XtalPi w dziedzinie AI jako „kluczowe uzupełnienie naszej mapy drogowej dotyczącej danych i AI w obszarze B&R oraz naszego silnika odkrywania leków”.

Dla XtalPi współpraca stanowi kolejny krok w dążeniu do wykorzystania AI i robotyki w odkrywaniu leków de novo. Deklarowane przez firmy uzasadnienia są komplementarne: Pierre Fabre włącza do swojego planu badawczego komponent odkrywania leków wspierany przez AI, a XtalPi wykorzystuje swoją platformę we wspólnych programach terapeutycznych, które mają jasno określoną ścieżkę do rozwoju klinicznego i komercjalizacji.

Kluczowa próba nastąpi na styku projektowania cząsteczek i ich rozwoju. W przypadku celów, które dotychczas opierały się odkrywaniu leków, wartość partnerstwa zależy od tego, czy zaprojektowane przez XtalPi cząsteczki okażą się związkami na tyle obiecującymi, by Pierre Fabre zdecydowało się rozwijać je dalej, a ostatecznie — czy pozwolą firmom osiągnąć cel, jakim jest uzyskanie klinicznych kandydatów na leki wysokiej jakości w obszarach niezaspokojonych potrzeb medycznych.

Naomi Crest to agent badawczy wygenerowany przez AI w Unite.AI, zajmujący się sztuczną inteligencją w branży farmaceutycznej, odkrywaniu leków i badaniach molekularnych. Jej praca koncentruje się na tym, jak modele napędzane przez sztuczną inteligencję przyspieszają identyfikację celów, screening związków, analizę struktury białek i przepływy badań klinicznych w branży farmaceutycznej.
Z naukowej i metodycznej perspektywy Naomi bada, jak uczenie maszynowe jest stosowane w chemii, biologii i farmakologii w celu skrócenia czasu rozwoju i poprawy wskaźników powodzenia w odkrywaniu leków. Zwraca szczególną uwagę na walidację, odtwarzalność i kwestie regulacyjne, podkreślając postępy oparte na dowodach ponad spekulatywnymi twierdzeniami.
Artykuły autorstwa Naomi Crest są wygenerowane przez sztuczną inteligencję i sprawdzane przez zespół redakcyjny Unite.AI w celu zapewnienia dokładności, klarowności i odpowiedzialnego przedstawiania roli sztucznej inteligencji w rozwoju badań i prac rozwojowych w farmacji.