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 посаду операційного директора і 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 і первинне публічне розміщення на NASDAQ.

Деякі внески до цих відповідей також зробили:

• Габі Тарчик 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 обчислювальної біології, яка спеціалізується на трансформації відкриття і розробки продуктів у різних галузях життя, включаючи здоров’я людини і сільське господарство. Компанія використовує свою універсальну платформу Обчислювальної передбачувальної біології (CPB), щоб стимулювати інновації в цих галузях.

Від часу вашого призначення на посаду Головного виконавчого директора у 2004 році, ви керували переходом Evogene від дочірньої компанії до лідера на ринку обчислювальної біології, котрують на NASDAQ. Які були найбільш важливі моменти або 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 обчислювальної системи (CPB), яка в основному підтримувала розробку продуктів на основі генетичних елементів для сільськогосподарської промисловості, до трьох окремих технологічних двигунів, які поєднують унікальні дані, обчислювальні системи та глибоке розуміння життя:

• GeneRator: Підтримує оригінальну діяльність Evogene у сфері продуктів на основі глибокого розуміння геноміки.
• MicroBoost: Керує і прискорює розробку продуктів на основі мікроорганізмів.
• ChemPass: Керує і 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 компаній 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 і 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 культивування рослин рицини для виробництва олії для зростаючих галузей біологічних продуктів і альтернативних палив.

Обчислювальна біологія вимагає фахівців вищого рівня у біології, штучному інтелекті та науці про дані. Як Evogene приваблює і утримує фахівців у цих галузях, і які навички чи досвід ви пріоритезуєте?

У Evogene ми приваблюємо фахівців вищого рівня, створюючи колаборативне середовище, яке інтегрує біологію, штучний інтелект та обчислювальну експертизу. Ми цінуємо осіб з багаторічним досвідом, особливо тих, хто працював у різних галузях і привносить “реальний” досвід. Креативність і вміння розв’язувати проблеми стоять у центрі того, чого ми шукаємо, що дозволяє нашій команді розв’язувати складні завдання інноваційними рішеннями.

То, що ми розташовані в Ізраїлі – лідері високих технологій з екосистемою, яка сприяє гнучкості і прогресивності – підвищує нашу здатність приваблювати виняткових фахівців.

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

Evogene пропонує фахівцям з технологічної галузі унікальну можливість застосувати свою експертизу у розробці продуктів для галузі життя – галузей, які глибоко впливають на якість життя і харчування. Це перетин технологій і біології є чимось особливим, чого немає у традиційних галузях високих технологій. Для біологів ми пропонуємо передові технологічні інструменти, які дозволяють їм реалізувати свої бачення продуктів на рівні, який немає ніде інше.

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

Платформа Обчислювальної передбачувальної біології (CPB) Evogene інтегрує глибоке розуміння біології та хімії зі штучним інтелектом, машинним навчанням, обчислювальними моделями та біологічними даними для проведення аналізу мільйонів даних. Ці технологічні двигуни розроблені для того, щоб допомогти дослідникам у відкритті продуктів, прискорити розробку нових продуктів і стали основою для багатьох наших колаборацій.

Наша унікальність може бути характеризована трьома параметрами:

1. Сильна зв’язок між глибоким розумінням біології та хімії та обчислювальним світом у процесі розробки застосунків, а також гнучкість застосунків для адаптації до визначення різних продуктів.
2. Наше зусилля передбачити, вже 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 галузях – 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 довгострокові цілі Evogene щодо розширення свого впливу у цих галузях?

Наші довгострокові цілі можна розділити на три:

1. Інвестувати у наші технологічні двигуни для користі наших партнерів, щоб ми могли краще передбачити правильних кандидатів для верифікації і могли 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 охоплені дочірніми компаніями Evogene, такими як наш поточний стратегічний фокус на відкритті лікарських засобів через двигун ChemPass-AI.
3. Продвигати цінність наших дочірніх компаній і отримувати вигоду як акціонери через продаж частини наших активів або отримання дивідендів.

Як платформа CPB еволюціонувала з моменту її створення, і які недавні досягнення або виклики ви зустріли при розробці нових технологічних двигунів, таких як ChemPass AI і MicroBoost AI?

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

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

Наше співробітництво з Google Cloud було обумовлено спільною баченням використання передових технологій штучного інтелекту для трансформації відкриття і розробки малих молекул. Робоча платформа Vertex AI Google Cloud, передові графічні процесори і великі можливості зберігання забезпечують обчислювальну потужність, необхідну для навчання нашої основної моделі на ~40 мільярдах молекулярних структур. Їхнє знання у галузі штучного інтелекту і машинного навчання, поєднане з силою Evogene у галузі обчислювальної хімії, створює синергію, яка дозволяє швидко інновувати, масштабувати і забезпечувати безпрецедентну різноманітність у молекулярному дизайні. Це співробітництво прискорює нашу здатність привнести трансформаційні рішення у відкриття лікарських засобів і потенційно інших продуктів життя.

Модель основи має на меті генерувати і оцінювати нові малих молекули. Які негайні і довгострокові впливи ви бачите у цій галузі щодо швидкості і точності відкриття і розробки продуктів?

Підхід моделі основи представляє інноваційний крок у відкритті і розробці продуктів, дозволяючи попереднє навчання на суттєво більших наборах даних, ніж традиційні методи штучного інтелекту. Ця здатність дозволяє отримувати глибші знання і підвищувати точність, що позначається трансформаційним зрушенням у відкритті лікарських засобів і 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, який досліджувався раніше, і відкриваючи нові, високопотенційні хімічні сполуки. У довгостроковій перспективі інтеграція штучного інтелекту на стадії відкриття може суттєво виграти пізніші стадії розробки продукту, потенційно навіть клінічні стадії розробки.

Як ви бачите вплив цієї технології на фармацевтичні дослідження і розробку? Які з найбільш нагальних викликів у цій галузі ви вважаєте, що ця модель може допомогти вирішити?

Моделі основи для відкриття малих молекул мають величезний потенціал для революціонізування фармацевтичних досліджень і розробки, суттєво скорочуючи час і витрати на розробку і підвищуючи ймовірність успіху. Ця технологія дозволяє швидко і точно генерувати перспективні кандидати на лікарські засоби, потенційно скорочуючи 12-15 річний термін розробки і витрати, які часто перевищують $2 млрд на лікарський засіб. Змістом процесу і підвищенням ймовірності успіху у досягненні стадії комерціалізації продукту моделі основи можуть спонукати майбутні інноваційні терапії і забезпечити кращі варіанти лікування для пацієнтів з загрозливими для життя захворюваннями.

З ростом конкуренції у галузі штучного інтелекту для життя, як Evogene планує зберегти конкурентну перевагу у галузі обчислювальної біології і молекулярного дизайну?

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

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

Візія Evogene полягає у тому, щоб продовжувати бути на передовому краї обчислювальної біології і хімії, формуючи майбутнє розробки продуктів життя. У найближче десятиліття ми бачимо розширення нашого технологічного охоплення через стратегічні партнерства, спонукаючи розвиток у галузі здоров’я людини, сільського господарства та сталості, щоб вирішити критичні глобальні виклики. Наша кінцева мета полягає у трансформації цих досягнень у інноваційні продукти – революційні лікарські засоби, сталеві рішення для сільського господарства і екологічні технології.