Ofer Haviv, Presidente e CEO da Evogene – Série de entrevistas

Oferecer Haviv é o CEO e presidente da Evogene. Antes dessa função, ele atuou como COO e CFO da empresa de 2002 a 2004 e desempenhou um papel fundamental na cisão da Evogene da Compugen em 2002. Na Compugen, ele ocupou o cargo de Diretor Financeiro e Tesoureiro por quatro anos, período em que a empresa concluiu duas colocações privadas e um IPO na NASDAQ.

Algumas contribuições para essas respostas também foram feitas por:

• Gabi Tarcic Produto VP
• Ilia Zhidkov VP de Tecnologias Computacionais
• Ruth Gross, VP de Desenvolvimento de Negócios

Evogene (NASDAQ:EVGN, TASE: EVGN.TA) é uma empresa de biologia computacional especializada em transformar a descoberta e o desenvolvimento de produtos em vários setores de ciências biológicas, incluindo saúde humana e agricultura. A empresa alavanca sua versátil plataforma de Biologia Preditiva Computacional (CPB) para impulsionar a inovação nesses campos.

Desde que se juntou como CEO em 2004, você supervisionou a transição da Evogene de spin-off para líder listada na Nasdaq em biologia computacional. Quais foram os momentos ou decisões mais cruciais que moldaram a direção atual da empresa?

Três decisões estratégicas moldaram a Evogene como ela é hoje:

1. A decisão em 2013 de abrir o capital na NASDAQ.
2. A decisão em 2016 de evoluir de um único sistema computacional (CPB) que apoiava principalmente o desenvolvimento de produtos baseados em elementos genéticos para a indústria agrícola, para três motores tecnológicos separados que combinam dados exclusivos, sistemas computacionais e uma compreensão profunda das ciências biológicas:

• Gerador: Apoia a atividade original da Evogene no campo de produtos baseados em um profundo conhecimento da genômica.
• MicroBoost: Direciona e acelera o desenvolvimento de produtos baseados em micróbios.
• ChemPass: Direciona e acelera o desenvolvimento de produtos baseados em química.

3. A decisão de usar esses motores tecnológicos exclusivos com os próprios pesquisadores da Evogene para desenvolver produtos em diversas áreas. Essa atividade, que começou com divisões dentro da empresa, posteriormente se tornou a base para a construção das subsidiárias da Evogene, incluindo:

• Biômica: Utiliza o mecanismo tecnológico MicroBoost para desenvolver medicamentos baseados no microbioma humano.
• Biografia de Lavie: Utiliza o MicroBoost para desenvolver produtos biológicos baseados em micróbios para agricultura, protegendo plantas de pragas e melhorando a produtividade.
• AgPlenus: Utiliza o mecanismo tecnológico ChemPass para desenvolver produtos químicos para proteção de culturas contra pragas.
• castra: Utiliza o GeneRator para desenvolver variedades exclusivas de mamona para cultivo de plantas de mamona para produzir óleo para as crescentes indústrias de produtos biológicos e combustíveis alternativos.

A biologia computacional requer talentos de primeira linha em biologia, IA e ciência de dados. Como a Evogene atrai e retém especialistas nessas áreas, e quais habilidades ou históricos você prioriza?

Na Evogene, atraímos os melhores talentos promovendo um ambiente colaborativo que integra biologia, inteligência artificial e expertise computacional. Valorizamos indivíduos com experiência multidisciplinar, especialmente aqueles que trabalharam em diversas áreas e trazem insights do mundo real. Criatividade e resolução de problemas são a essência do que buscamos, permitindo que nossa equipe enfrente desafios complexos com soluções inovadoras.

Ter a sede em Israel, líder global em inovação de alta tecnologia com um ecossistema que promove agilidade e visão de futuro, aumenta nossa capacidade de atrair talentos excepcionais.

A proximidade da Evogene com instituições acadêmicas de nível internacional, como o Instituto Weizmann, desempenha um papel significativo na atração de profissionais qualificados em biologia, IA e ciência de dados.

A Evogene oferece aos profissionais do mundo da tecnologia uma oportunidade única de aplicar sua expertise no desenvolvimento de produtos para o setor de ciências biológicas — campos que influenciam profundamente a qualidade de vida e os alimentos que comemos. Essa intersecção de tecnologia e ciências biológicas é diferente de tudo o que é encontrado em indústrias tradicionais de alta tecnologia. Para biólogos, fornecemos ferramentas tecnológicas avançadas que os capacitam a concretizar suas visões de produtos em um nível inigualável em qualquer outro lugar.

Você poderia explicar melhor os princípios básicos por trás da plataforma de Biologia Preditiva Computacional (CPB) da Evogene com seus mecanismos de tecnologia de IA e como ela se diferencia de outros modelos de IA preditiva em ciências biológicas?

A plataforma Computational Predictive Biology (CPB) da Evogene integra um profundo entendimento de biologia e química com IA, aprendizado de máquina, modelos computacionais e dados biológicos para executar análises em milhões de pontos de dados. Esses mecanismos de tecnologia de IA estabelecidos são projetados para auxiliar pesquisadores na descoberta de produtos, agilizar o desenvolvimento de novos produtos e têm sido uma força motriz em nossas muitas colaborações.

Nossa singularidade pode ser caracterizada por três parâmetros:

1. A forte conexão entre o conhecimento profundo em biologia e química e o mundo computacional no processo de desenvolvimento das próprias aplicações, bem como a flexibilidade das aplicações para se adaptarem às definições de diferentes produtos.
2. Nosso esforço para prever, já na fase de descoberta, a probabilidade de um candidato atender com sucesso aos critérios para um produto comercial — critérios que normalmente são examinados em estágios muito posteriores do desenvolvimento do produto.
3. A Evogene opera simultaneamente em três domínios — genômica, química e micróbios — proporcionando uma compreensão mais abrangente do processo de desenvolvimento.

Dado o foco da empresa em revolucionar a descoberta de produtos em aplicações de saúde, agricultura e indústria, quais são os objetivos de longo prazo da Evogene para expandir seu impacto nesses setores?

Nossos objetivos de longo prazo podem ser divididos em três:

1. Invista em nossos motores de tecnologia para o benefício de parceiros existentes, para que possamos prever melhor os candidatos corretos para validação e incluir melhor critérios adicionais para o desenvolvimento do produto desde o início. Em suma, a melhoria contínua de nossos motores.
2. Expandir a variedade de usos de nossos mecanismos para segmentos adicionais não abordados atualmente pelas subsidiárias existentes da Evogene, como nosso foco estratégico atual na descoberta de medicamentos por meio do mecanismo ChemPass-AI.
3. Promover o valor de nossas subsidiárias e nos beneficiar como acionistas por meio da venda de algumas de nossas participações ou do recebimento de dividendos.

Como a plataforma CPB evoluiu desde seu início e quais foram os avanços ou desafios recentes que você encontrou no desenvolvimento de novos mecanismos de tecnologia como o ChemPass AI e o MicroBoost AI?

A plataforma de Biologia Preditiva Computacional (BPC) foi inicialmente desenvolvida utilizando uma arquitetura monolítica, integrando um conjunto de aplicações de bioinformática focadas principalmente em genômica vegetal. Reconhecendo a necessidade de maior flexibilidade e escalabilidade, a plataforma foi migrada para uma arquitetura de microsserviços, permitindo melhorias significativas tanto na Interface do Usuário (UI) quanto na Experiência do Usuário (UX). Essa evolução arquitetônica apoiou a expansão da plataforma para novos domínios nas ciências da vida, além da genômica, incluindo microbiologia e química, levando ao desenvolvimento de mecanismos tecnológicos inovadores, como o ChemPass AI para descoberta de pequenas moléculas e o MicroBoost AI para aplicações baseadas em microbiomas. Embora o escalonamento dessas tecnologias tenha apresentado desafios, a abordagem multidisciplinar da plataforma garante progresso contínuo e avanços impactantes em diversas disciplinas científicas.

Como surgiu a colaboração com o Google Cloud e quais foram os principais fatores que fizeram do Google Cloud o parceiro preferido da Evogene?

Nossa colaboração com o Google Cloud foi motivada por uma visão compartilhada de alavancar tecnologias avançadas de IA para transformar a descoberta e o desenvolvimento de medicamentos de pequenas moléculas. A robusta plataforma Vertex AI do Google Cloud, GPUs de ponta e vastos recursos de armazenamento fornecem o poder computacional necessário para treinar nosso modelo de base em ~40 bilhões de estruturas moleculares. Sua expertise em IA e aprendizado de máquina, combinada com a força da Evogene em química computacional, cria uma sinergia que permite inovação rápida, escalabilidade e diversidade sem precedentes em design molecular. Esta colaboração está acelerando nossa capacidade de trazer soluções transformadoras para a descoberta de medicamentos e potencialmente outros produtos de ciências biológicas.

O modelo de fundação visa gerar e avaliar novas moléculas pequenas. Quais impactos imediatos e de longo prazo você prevê que isso terá na velocidade e precisão do desenvolvimento de medicamentos e produtos?

A abordagem do modelo de fundação representa uma inovação de ponta no desenvolvimento de medicamentos e produtos, permitindo o pré-treinamento em conjuntos de dados significativamente maiores do que os métodos tradicionais de IA. Essa capacidade permite insights mais profundos e precisão aprimorada, marcando uma mudança transformadora na descoberta e desenvolvimento de medicamentos. No curto prazo, o modelo revolucionará o estágio de descoberta ao gerar rapidamente novas moléculas pequenas com propriedades predefinidas desejadas, ampliando a diversidade química ao romper o espaço químico muito estreito explorado e descobrir novos compostos químicos de alto potencial. No longo prazo, a integração da IA ​​no estágio de descoberta pode beneficiar significativamente os estágios posteriores do desenvolvimento de medicamentos, potencialmente até os estágios clínicos de desenvolvimento.

Como você prevê que essa tecnologia influenciará a P&D farmacêutica? Quais são alguns dos desafios mais urgentes nesse campo que você acredita que esse modelo pode ajudar a resolver?

Os modelos de base para descoberta de medicamentos de moléculas pequenas prometem imensamente revolucionar a P&D farmacêutica, reduzindo significativamente o tempo e os custos de desenvolvimento e aumentando a probabilidade de sucesso. Essa tecnologia permite a geração rápida e precisa de candidatos promissores a medicamentos, reduzindo potencialmente o cronograma de desenvolvimento de 12 a 15 anos e os custos exorbitantes, muitas vezes excedendo US$ 2 bilhões por medicamento. Ao simplificar o processo e aumentar a probabilidade de sucesso em atingir o estágio de comercialização do produto, os modelos de base podem promover futuras terapias inovadoras e fornecer melhores opções de tratamento para pacientes com doenças fatais.

Com a crescente competição em IA para ciências biológicas, como a Evogene planeja manter uma vantagem competitiva em biologia computacional e design molecular?

A vantagem competitiva da Evogene advém da expertise de sua equipe multidisciplinar (desenvolvedores de algoritmos, engenheiros de software, químicos e biólogos), da integração de algoritmos proprietários para aprimorar a triagem e a otimização, e de sua agilidade em adaptar soluções às necessidades do mercado. Nossa colaboração com o Google Cloud desempenha um papel fundamental no avanço de nossas capacidades, alavancando ferramentas de IA de ponta para refinar e acelerar o design de moléculas pequenas de novo. Modelos de colaboração flexíveis garantem ainda mais que nossas tecnologias proprietárias forneçam soluções impactantes e alinhadas ao mercado.

Olhando para o futuro, qual é sua visão de longo prazo para o papel da Evogene na formação do futuro da biologia computacional e como você vê a empresa impactando o setor de ciências biológicas na próxima década?

A visão da Evogene é continuar na vanguarda da biologia computacional e química, moldando o futuro do desenvolvimento de produtos de ciências biológicas. Na próxima década, prevemos expandir nosso alcance tecnológico por meio de parcerias estratégicas, impulsionando avanços em saúde humana, agricultura e sustentabilidade para enfrentar desafios globais críticos. Nosso objetivo final é transformar esses avanços em produtos inovadores — terapêuticas pioneiras, soluções agrícolas sustentáveis ​​e tecnologias ecologicamente corretas.