Офер Хавів, Президент і Головний виконавчий директор Evogene – Серія інтерв’ю

Офер Хавів є Головним виконавчим директором і Президентом Evogene. До цього посади він обіймав посади операційного директора та фінансового директора компанії з 2002 по 2004 рік і відіграв ключову роль у відокремленні Evogene від Compugen у 2002 році. У Compugen він обіймав посаду директора з фінансів і скарбника протягом чотирьох років, під час яких компанія здійснила два приватних розміщення та первинне публічне розміщення на NASDAQ.

Деякі внески до цих відповідей також зробили:

• Габі Тарцик Віце-президент з продукту
• Ілля Жидков Віце-президент з комп’ютерних технологій
• Рут Гросс, Віце-президент з розвитку бізнесу

Evogene (NASDAQ:EVGN, TASE: EVGN.TA) є компанією з комп’ютерної біології, яка спеціалізується на трансформації відкриття та розробки продуктів у різних галузях життя, включаючи здоров’я людини та сільське господарство. Компанія використовує свою універсальну платформу Комп’ютерної передбачувальної біології (CPB) для стимулювання інновацій у цих галузях.

Від часу вашого призначення на посаду Головного виконавчого директора у 2004 році, ви керували переходом Evogene від відокремлення до лідера на ринку комп’ютерної біології, котирується на NASDAQ. Які були найбільш важливі моменти чи рішення, які сформували поточний напрям компанії?

Три стратегічні рішення сформували Evogene таким, яким вона є сьогодні:

1. Рішення у 2013 році про проведення первинного публічного розміщення на NASDAQ.
2. Рішення у 2016 році про еволюцію від однієї комп’ютерної системи (CPB), яка в основному підтримувала розробку продуктів на основі генетичних елементів для сільськогосподарської промисловості, до трьох окремих технологічних двигунів, які поєднують унікальні дані, комп’ютерні системи та глибоке розуміння життя:

• GeneRator: Підтримує оригінальну діяльність Evogene у сфері продуктів на основі глибокого розуміння геноміки.
• MicroBoost: Керує та прискорює розробку продуктів на основі мікроорганізмів.
• ChemPass: Керує та прискорює розробку продуктів на основі хімії.

3. Рішення про використання цих унікальних технологічних двигунів разом з власними дослідниками Evogene для розробки продуктів у різних галузях. Ця діяльність, яка почалася як підрозділи компанії, пізніше стала основою для створення дочірніх підприємств Evogene, включаючи:

• Biomica: Використовує технологічний двигун MicroBoost для розробки лікарських засобів на основі мікробіому людини.
• Lavie Bio: Використовує MicroBoost для розробки біологічних продуктів на основі мікроорганізмів для сільського господарства, захисту рослин від шкідників та підвищення врожайності.
• AgPlenus: Використовує технологічний двигун ChemPass для розробки хімічних продуктів для захисту культур від шкідників.
• Casterra: Використовує GeneRator для розробки унікальних сортів рицини для вирощування рослин рицини для виробництва олії для зростаючих галузей біологічних продуктів та альтернативних палив.

Комп’ютерна біологія вимагає фахівців вищого рівня у галузі біології, штучного інтелекту та науки про дані. Як Evogene приваблює та утримує фахівців у цих галузях, і які навички чи досвід ви пріоритезуєте?

У Evogene ми приваблюємо найкращих фахівців, створюючи колаборативне середовище, яке інтегрує біологію, штучний інтелект та комп’ютерну експертизу. Ми цінуємо осіб з міжгалузевим досвідом, особливо тих, хто працював у різних галузях та приносить «реальний» досвід. Креативність та вирішення проблем є основою того, що ми шукаємо, що дозволяє нашій команді подолати складні виклики з інноваційними рішеннями.

То, що ми розташовані в Ізраїлі – глобальному лідері інновацій у високих технологіях з екосистемою, яка сприяє гнучкості та прогресу, – підвищує нашу здатність приваблювати виняткових фахівців.

Близькість Evogene до світових академічних інститутів, таких як Інститут Вейцмана, відіграє значну роль у привабленні кваліфікованих фахівців у галузі біології, штучного інтелекту та науки про дані.

Evogene пропонує фахівцям з технологічного світу унікальну можливість застосувати свою експертизу у розробці продуктів для галузі життя – галузей, які суттєво впливають на якість життя та харчування.

Чи можете ви розповісти про основні принципи платформи Комп’ютерної передбачувальної біології (CPB) Evogene з її технологічними двигунами штучного інтелекту, і як вона відрізняється від інших передбачувальних моделей штучного інтелекту у галузі життя?

Платформа Комп’ютерної передбачувальної біології (CPB) Evogene інтегрує глибоке розуміння біології та хімії зі штучним інтелектом, машинним навчанням, комп’ютерними моделями та біологічними даними для проведення аналізів по мільйонам даних. Ці технологічні двигуни створені для допомоги дослідникам у відкритті продуктів, оптимізації розробки нових продуктів та були рухомою силою у наших багатьох колабораціях.

Наша унікальність може бути характеризована трьома параметрами:

1. Сильна зв’язок між глибоким знанням біології та хімії та комп’ютерним світом у процесі розробки самих застосунків, а також гнучкість застосунків для адаптації до визначення різних продуктів.
2. Наше зусилля передбачити, ще на стадії відкриття, ймовірність того, що кандидат успішно задовольнить критеріям комерційного продукту – критеріям, які зазвичай досліджуються на пізніших стадіях розробки продукту.
3. Evogene працює одночасно у трьох доменах – геноміці, хімії та мікробіології – забезпечуючи більш повне розуміння процесу розробки.

Враховуючи фокус компанії на революціонуванні відкриття продуктів у галузі здоров’я, сільського господарства та промислових застосунків, які є довгостроковими цілями Evogene щодо розширення свого впливу у цих секторах?

Наші довгострокові цілі можна розділити на три:

1. Інвестувати у наші технологічні двигуни на користь наших існуючих партнерів, щоб ми могли краще передбачити правильних кандидатів для верифікації та могли краще включити додаткові критерії для розробки продукту на ранній стадії. Коротко кажучи, подальше вдосконалення наших двигунів.
2. Розширити різноманітність застосунків наших двигунів до додаткових сегментів, які зараз не адресовані дочірніми підприємствами Evogene, такими як наш поточний стратегічний фокус на відкритті лікарських засобів через двигун ChemPass-AI.
3. Продвигати вартість наших дочірніх підприємств та отримувати вигоду як акціонери через продаж деяких наших активів або отримання дивідендів.

Як платформа CPB еволюціонувала з моменту її створення, і які є деякі недавні досягнення чи виклики, з якими ви зустрілися при розробці нових технологічних двигунів, таких як ChemPass AI та MicroBoost AI?

Платформа Комп’ютерної передбачувальної біології (CPB) спочатку була розроблена за допомогою монолітної архітектури, яка інтегрує набір біоінформатичних застосунків, в основному зосереджених на геноміці рослин. Визнаючи необхідність більшої гнучкості та масштабованості, платформа була перейшла на архітектуру мікросервісів, що дозволило суттєво покращити як інтерфейс користувача (UI), так і досвід користувача (UX). Ця архітектурна еволюція підтримала розширення платформи у нові домени життя, за межами геноміки, включаючи мікробіологію та хімію, що призвело до розробки інноваційних технологічних двигунів, таких як ChemPass AI для відкриття малих молекул та MicroBoost AI для мікробіомних застосунків. Хоча масштабування цих технологій представило виклики, мультидисциплінарний підхід платформи забезпечує подальший прогрес та суттєві досягнення у різних наукових дисциплінах.

Як відбулося співробітництво з Google Cloud, і які були основними факторами, які зробили Google Cloud перевагою для Evogene?

Наше співробітництво з Google Cloud було спричинено спільною візією використання передових технологій штучного інтелекту для трансформації відкриття та розробки малих молекул лікарських засобів. Робустна платформа Vertex AI Google Cloud, передові графічні процесори та величезні можливості зберігання забезпечують обчислювальну потужність, необхідну для навчання нашої базової моделі на ~40 мільярдах молекулярних структур. Їхнє знання у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, поєднане з компетенцією Evogene у сфері комп’ютерної хімії, створює синергію, яка дозволяє прискорити інновації, масштабованість та безпрецедентну різноманітність у молекулярному дизайні. Це співробітництво прискорює нашу здатність привнести трансформаційні рішення у відкриття лікарських засобів та потенційно інші продукти галузі життя.

Базова модель спрямована на генерацію та оцінку нових малих молекул. Які безпосередні та довгострокові впливи ви передбачаєте для швидкості та точності відкриття та розробки лікарських засобів та продуктів?

Підхід базової моделі представляє інноваційний прорив у відкритті та розробці лікарських засобів та продуктів, забезпечуючи попереднє навчання на суттєво більших наборах даних, ніж традиційні методи штучного інтелекту. Ця здатність дозволяє отримувати глибші знання та підвищену точність, що позначається трансформаційним зрушенням у відкритті лікарських засобів та розробці. У короткій перспективі модель революціонізує стадію відкриття, швидко генеруючи нові малих молекули з бажаними визначеними властивостями, розширюючи хімічну різноманітність, виходячи за вузький хімічний простір, досліджений раніше, та відкриваючи нові, високопотенційні хімічні сполуки. У довгостроковій перспективі інтеграція штучного інтелекту на стадії відкриття може суттєво вигідливо вплинути на пізніші стадії розробки лікарських засобів, потенційно навіть до клінічних стадій розробки.

Як ви передбачаєте вплив цієї технології на дослідження та розробку лікарських засобів? Які є деякі з найбільш нагальних викликів у цій галузі, які, на вашу думку, ця модель може допомогти вирішити?

Моделі базових даних для відкриття малих молекул лікарських засобів мають величезний потенціал для революціонування досліджень та розробки лікарських засобів, суттєво скорочуючи час та витрати на розробку та підвищуючи ймовірність успіху. Ця технологія дозволяє швидко та точно генерувати перспективні лікарські засоби, потенційно скорочуючи 12-15 річний термін розробки та витрати, які часто перевищують $2 мільярди на один лікарський засіб. Штучний інтелект у відкритті лікарських засобів може суттєво скоротити час та підвищити ймовірність успіху у досягненні стадії комерціалізації продукту, що дозволить прискорити появу майбутніх інноваційних терапій та забезпечити кращі варіанти лікування для пацієнтів з загрозливими захворюваннями.

З ростом конкуренції у сфері штучного інтелекту для галузі життя, як Evogene планує підтримувати конкурентну перевагу у сфері комп’ютерної біології та молекулярного дизайну?

Конкурентна перевага Evogene походить від експертизи її мультидисциплінарної команди (розробників алгоритмів, інженерів-програмістів, хіміків та біологів), інтеграції власних алгоритмів для покращення скринінгу та оптимізації, а також її гнучкості у підлаштуванні рішень до потреб ринку. Наше співробітництво з Google Cloud відіграє ключову роль у розвитку наших можливостей, використовуючи передові інструменти штучного інтелекту для уточнення та прискорення де-ново дизайну малих молекул. Гнучкі моделі співробітництва забезпечують, що наші власні технології доставляють впливові, ринково-орієнтовані рішення.

Оглядаючи майбутнє, яка є ваша довгострокова візія ролі Evogene у формуванні майбутнього комп’ютерної біології, і як ви бачите вплив компанії на галузь життя протягом наступного десятиліття?

Довгострокова візія Evogene полягає у тому, щоб продовжувати бути на передовому краї комп’ютерної біології та хімії, формуючи майбутнє розробки продуктів галузі життя. У наступному десятилітті ми бачимо розширення нашого технологічного впливу через стратегічні партнерства, стимулювання прогресу у галузі здоров’я людини, сільського господарства та сталості для вирішення критичних глобальних викликів. Наша кінцева мета – перетворити ці досягнення у інноваційні продукти – революційні лікарські засоби, сталеві сільськогосподарські рішення та екологічні технології.