Naheed Kurji, Đồng sáng lập, Chủ tịch và Giám đốc điều hành của Cyclica – Loạt phỏng vấn

Naheed Kurji là Chủ tịch và Giám đốc điều hành của Cyclica, một công ty công nghệ sinh học có trụ sở tại Toronto, tận dụng trí tuệ nhân tạo và sinh học tính toán để thay đổi quá trình phát hiện thuốc. Cyclica cung cấp cho ngành công nghiệp dược phẩm một nền tảng tích hợp, toàn diện và toàn diện để tăng cường cách các nhà khoa học thiết kế, sàng lọc và cá nhân hóa thuốc cho bệnh nhân, và gần đây đã được Deep Knowledge Analytics đánh giá là một trong 20 công ty Dược phẩm hàng đầu về trí tuệ nhân tạo trên toàn cầu

Cyclica tận dụng trí tuệ nhân tạo và sinh học tính toán để thay đổi quá trình phát hiện thuốc. Bạn có thể thảo luận về cách trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong quá trình này?

Công nghệ đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện thuốc từ những năm 80. Tuy nhiên, quá trình phát hiện và phát triển thuốc vẫn rất không hiệu quả, tốn thời gian và tốn kém, với chi phí hơn 2 tỷ đô la trong 12 năm. Hiệu suất kém thường dẫn đến tỷ lệ bỏ cuộc và không đạt được các mục tiêu an toàn và hiệu quả của thuốc cao. Các nhà nghiên cứu nhận thức được điều này và họ đang tích cực tìm kiếm các công cụ để hiểu toàn diện các đặc tính định nghĩa thuốc tốt nhất để phát triển thuốc an toàn và hiệu quả hơn

Các tiến bộ gần đây trong tính toán đám mây, trí tuệ nhân tạo và sinh học đã tạo ra cơ hội để có được hiểu biết sâu sắc từ lượng lớn dữ liệu sinh hóa, sinh học, chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân hiện có để hiểu tốt hơn về bệnh tật. Những tiến bộ này cũng đã cho phép các nhà hóa học thuốc tăng cường thiết kế các phương pháp điều trị mới và sử dụng trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy các hiểu biết dự đoán lớn hơn trong quá trình phát triển thuốc. Tại Cyclica, chúng tôi đã phát triển các động cơ học sâu độc quyền, MatchMaker và POEM, để hỗ trợ quá trình thiết kế thuốc. MatchMaker dự đoán cách các hợp chất hóa học và thuốc tương tác với nhiều protein, được gọi là polypharmacology. Chúng tôi đã tìm thấy sự kết hợp của cả phương pháp dựa trên kiến thức và dựa trên cấu trúc cho kết quả dự đoán và hiệu suất tốt nhất. POEM (Pareto-Optimal Embedded Modeling), là một phương pháp học tăng cường không có tham số để xây dựng các mô hình dự đoán thuộc tính thuốc và giải quyết một số hạn chế của các phương pháp ML khác, dẫn đến ít quá trình phù hợp và tăng khả năng giải thích.

Tại Cyclica, chúng tôi đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp cho các nhà khoa học một nền tảng mạnh mẽ và được xác thực để tăng tốc quyết định và tạo ra giả thuyết nhằm tăng hiệu suất tổng thể của quá trình phát hiện thuốc và giảm số lượng thất bại ở hạ nguồn.

Cyclica đã thiết kế nền tảng Ligand Design và Ligand Express, điều này chính xác là gì?

Chúng tôi là công ty đầu tiên tiếp cận polypharmacology tính toán (sự đánh giá cao rằng thuốc tương tác với nhiều đích) với một nền tảng phát hiện thuốc tích hợp điều tra các tương tác phân tử trên quy mô toàn bộ proteome. Nền tảng của chúng tôi bao gồm hai phần chính, Ligand Express, nền tảng phân tích và giải mã đích đầu tiên của chúng tôi, và Ligand Design, công nghệ thiết kế thuốc ảo thế hệ tiếp theo của chúng tôi. Ligand Express và Ligand Design được cung cấp bởi hai động cơ học máy và học sâu được xây dựng và cấp bằng sáng chế nội bộ: MatchMaker và POEM. Được xây dựng sâu sắc trong sinh học protein, MatchMaker là một động cơ tương tác thuốc-đích học sâu tổng quát hóa trên cả đích giàu dữ liệu và đích nghèo dữ liệu. POEM, một công nghệ học máy được thực hiện để dự đoán thuộc tính ADME, là một phương pháp mới, không có tham số để xây dựng mô hình.

Tất cả những điều này kết hợp lại, Ligand Design và Ligand Express cung cấp một nền tảng phát hiện thuốc mạnh mẽ và toàn diện được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo để thiết kế các phân tử dẫn đầu hóa học mới và tiên tiến, đồng thời ưu tiên các hợp chất dựa trên hồ sơ polypharmacology của chúng, hiệu quả giảm thiểu các hiệu ứng không mong muốn. Nền tảng khác biệt của chúng tôi mở ra các cơ hội mới cho việc phát hiện thuốc, bao gồm thiết kế thuốc đa đích và đa mục tiêu, tối ưu hóa dẫn đầu, dự đoán thuộc tính ADME, giải mã đích và tái sử dụng thuốc. Được thúc đẩy bởi một đội ngũ đa dạng và tài năng với chuyên môn sâu rộng trong học máy, sinh học tính toán / hóa học / sinh học, sinh hóa và hóa học thuốc, chúng tôi tiếp tục đổi mới thông qua kênh nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ của mình.

Việc phân cấp việc phát hiện thuốc quan trọng như thế nào đối với mô hình kinh doanh của Cyclica?

Tầm nhìn của chúng tôi là phân cấp việc phát hiện thuốc tốt hơn bằng cách kết hợp gốc rễ sâu sắc của chúng tôi trong Trí tuệ nhân tạo (AI) và sinh học protein với một mô hình kinh doanh đổi mới. Và tại trung tâm của đạo đức Cyclica là mong muốn kiên định giúp bệnh nhân bằng cách thúc đẩy việc phát hiện và phát triển thuốc tốt hơn bằng cách thực hiện một cách tiếp cận toàn diện nhưng cá nhân hóa.

Điều này dẫn chúng tôi đến suy nghĩ về cách chúng tôi có thể tham gia với các công ty nhỏ hơn với một chiến lược tiên phong. Chúng tôi hợp tác với các nhà khoa học trong các tổ chức nghiên cứu quan tâm đến việc thành lập một công ty hoặc các công ty công nghệ sinh học giai đoạn đầu, và cho phép họ sử dụng nền tảng phát hiện thuốc tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo của chúng tôi thông qua các đóng góp không tiền mặt. Để đổi lấy, chúng tôi lấy cổ phần trong các công ty và / hoặc chia sẻ quyền sở hữu các hợp chất và tài sản được tạo ra và theo đuổi. Bằng cách thúc đẩy sự đổi mới thông qua sự kết hợp giữa sáng tạo doanh nghiệp và hợp tác, chúng tôi có thể nắm bắt giá trị lớn hơn và phát triển các mối quan hệ lâu dài với các đối tác của mình để giải quyết một loạt các nhu cầu y tế chưa được đáp ứng để cải thiện cuộc sống của bệnh nhân.

Entheogenix Biosciences là một liên doanh giữa Cyclica và ATAI Life Science. Entheogenix Biosciences chính xác là gì?

Có một cơ hội đổi mới độc đáo trong lĩnh vực thần kinh tâm lý để phục vụ tốt hơn cho bệnh nhân mắc các bệnh tâm thần phức tạp. Các thuốc và phương pháp điều trị hiện tại thường dựa trên các can thiệp thuốc đơn đích thường không đạt được hiệu quả, đòi hỏi bệnh nhân phải dùng nhiều loại thuốc có thể gây ra các vấn đề an toàn tiềm ẩn cũng như giảm sự tuân thủ thuốc. Chúng tôi đã hợp tác với ATAI Life Science để tận dụng kinh nghiệm sâu sắc của họ trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần và thuốc gây ảo giác, đồng thời trao quyền cho họ với nền tảng phát hiện thuốc tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo của chúng tôi để tạo ra không chỉ các loại thuốc mới, mà còn là những loại thuốc phù hợp để giải quyết các vấn đề tâm thần. Entheogenix Biosciences là một trong những liên doanh mà chúng tôi đã thành lập và là minh chứng cho niềm tin của chúng tôi trong việc thay đổi范式 mà các rối loạn tâm thần được điều trị bằng cách đưa nền tảng tính toán mạnh mẽ và được xác thực về bệnh của chúng tôi vào tay của các chuyên gia và nhà khoa học hàng đầu.

Có gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Cyclica?

Trong khi chúng tôi rất hào hứng chia sẻ thông báo về vòng tài trợ loạt B của chúng tôi. Chúng tôi cũng rất mong muốn chia sẻ việc ra mắt Chương trình Đối tác Học thuật Cyclica (CAPP) và các hợp tác mới trong vài tháng tới.

Cảm ơn bạn đã phỏng vấn. Tôi mong đợi theo dõi tiến trình tương lai của Cyclica.