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 vật lý sinh học tính toán để đổi mới quá trình khám phá 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 hàng đầu về AI trong lĩnh vực dược phẩm trên toàn cầu

Cyclica tận dụng trí tuệ nhân tạo và vật lý sinh học tính toán để đổi mới quá trình khám phá thuốc. Bạn có thể thảo luận về cách AI được sử dụng trong quá trình này?

Công nghệ đã đóng vai trò quan trọng trong khám phá thuốc từ những năm 80. Tuy nhiên, quá trình khám phá 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 thất bại cao và không đáp ứng được các mục tiêu an toàn và hiệu quả của thuốc. 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, AI và vật lý sinh học đã tạo ra cơ hội để thu được thông tin 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. Các 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 AI để thúc đẩy sự hiểu biết dự đoán tốt 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 phương pháp dựa trên cấu trúc đã mang lại độ chính xác và hiệu suất dự đoán cao 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 học tập hơn và tăng khả năng giải thích.

Tại Cyclica, chúng tôi đang sử dụng AI 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 khám phá thuốc và giảm số lượng thất bại ở giai đoạn sau.

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 khám phá thuốc tích hợp để thẩm vấn 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 profil 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 hỗ trợ bởi hai động cơ học máy và học sâu được xây dựng, xác thực và cấp bằng sáng chế nội bộ: MatchMaker và POEM. Được xây dựng sâu sắc trong vật lý 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 (xem ghi chú xác thực tại đây và tại đây). 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 đã được kết hợp lại, Ligand Design và Ligand Express cung cấp một nền tảng khám phá thuốc mạnh mẽ và toàn diện được tăng cường bởi AI để thiết kế các phân tử dẫn đầu tiên tiến và mới về mặt hóa học, 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 phân biệt của chúng tôi mở ra cơ hội mới cho khám phá 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 có tài năng cao với chuyên môn sâu rộng trong học máy, vật lý sinh học/hóa học/sinh học, sinh hóa và hóa học thuốc, chúng tôi tiếp tục đổi mới thông qua kênh R&D mạnh mẽ của mình.

Điều quan trọng như thế nào là việc phân cấp khám phá thuốc trong mô hình kinh doanh của Cyclica?

Tầm nhìn của chúng tôi là phân cấp khám phá thuốc tốt hơn bằng cách kết hợp gốc rễ sâu sắc trong Trí tuệ nhân tạo (AI) và vật lý sinh học 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 khám phá và phát triển thuốc tốt hơn bằng cách thực hiện một cách tiếp cận toàn diện nhưng cá nhân hóa.

Để đạt được điều này, chúng tôi tin rằng tương lai của khám phá thuốc nằm trong tay các tổ chức nghiên cứu đổi mới và các công ty công nghệ sinh học mới nổi (chúng tôi đã viết về điều này trên Forbes tại đây). Hỗ trợ triết lý của chúng tôi, vào năm 2019, IQIVIA đã báo cáo rằng các công ty công nghệ sinh học mới nổi chiếm hơn 70% kênh R&D tổng thể (tăng từ 50% vào năm 2003) và rằng các công ty này đã cấp bằng sáng chế hơn 2/3 số thuốc mới vào năm 2018 (tăng từ 50% vào năm 2010). Trong khi các công ty công nghệ sinh học mới nổi sẽ dẫn đầu đổi mới trong khám phá thuốc, các công ty dược phẩm lớn sẽ tiếp tục đầu tư vào việc thúc đẩy các thử nghiệm lâm sàng giai đoạn cuối và thâm nhập thị trường thông qua các kênh bán hàng của họ.

Với vòng tài trợ Series B của chúng tôi, chúng tôi sẽ đẩy nhanh kế hoạch thương mại để thúc đẩy một kênh ngày càng tăng của các tài sản khám phá thuốc tiền lâm sàng và lâm sàng thông qua một mô hình đối tác phân cấp đổi mới. Mục tiêu của chúng tôi là tạo ra và sở hữu hàng trăm chương trình khám phá thuốc trên nhiều lĩnh vực điều trị. Những chương trình này được tạo ra thông qua các công ty con và liên doanh (JVs) với các tổ chức nghiên cứu hàng đầu, được tạo điều kiện thuận lợi chủ yếu thông qua Chương trình Đối tác Học thuật Cyclica (“CAPP”).

Được thúc đẩy bởi một danh mục đầu tư ngày càng tăng với hơn 30 chương trình khám phá thuốc đang hoạt động và phát triển, chúng tôi sẽ tiếp tục thúc đẩy đổi mới thông qua sự kết hợp giữa tạo ra doanh nghiệp và hợp tác với các công ty công nghệ sinh học giai đoạn đầu và mới nổi. Các hợp tác gần đây bao gồm EntheogeniX Biosciences, NineteenGale Therapeutics, Rosetta Therapeutics, Accelerator Dược phẩm cho Bệnh hiếm và hai JVs bí mật bao gồm hơn 50 chương trình trên nhiều lĩnh vực điều trị. Bằng cách thực hiện mô hình kinh doanh phân cấp của chúng tôi, tạo ra các công ty mới thông qua các công ty con và liên doanh và giúp họ mở rộng quy mô, chúng tôi đang tạo ra kênh công nghệ sinh học trong tương lai.

Nhiều công nghệ của bạn đều dựa trên đám mây, điều này quan trọng như thế nào?

Truy cập vào đám mây cho phép chúng tôi mở rộng quy mô tính toán các quy trình công việc mà chúng tôi đang thực hiện, cũng như được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng bảo mật được quản lý. Ngoài ra, với tư cách là một công ty giai đoạn đầu, khả năng bắt đầu với đám mây mà không có gánh nặng đầu tư vào phần cứng của riêng chúng tôi là rất quan trọng cho tính khả thi tài chính trong những ngày đầu tiên. Nhìn về tương lai, trong khi phần lớn công việc R&D của chúng tôi được thực hiện trên đám mây, trong vài năm qua, chúng tôi đã trở nên ít phụ thuộc vào đám mây hơn với khả năng chạy dự án trên máy đơn. Chúng tôi cũng đang nhằm hỗ trợ cài đặt đám mây riêng vì đó là điều mà chúng tôi cảm thấy các đối tác của mình có thể mong muốn. Các tiến bộ công nghệ đã làm cho nó có thể thực hiện trên một máy tính xách tay cá nhân những gì trước đây cần nhiều máy trên đám mây, nhưng bằng cách tiếp tục sử dụng đám mây, chúng tôi có thể mở rộng đáng kể phạm vi của các vấn đề mà chúng tôi đang giải quyết.

Cyclica thường nắm giữ cổ phần trong các công ty mà họ hợp tác. Bạn có thể thảo luận về lý do kinh doanh đằng sau điều này?

Các công ty công nghệ sinh học nhỏ và các nhóm học thuật thường bị thị trường bỏ qua về cơ hội hợp tác. Mặc dù họ có thể không có nguồn lực, cơ sở hạ tầng hoặc cơ sở so với các đối tác dược phẩm lớn, các công ty công nghệ sinh học nhỏ đang ngày càng nổi bật với sự kết hợp của chuyên môn sâu về các chỉ định cụ thể và lợi ích của một tổ chức tinh gọn thuận lợi cho sự đổi mới nhanh chóng.

Điều này đã khiến chúng tôi suy nghĩ về cách chúng tôi có thể tham gia với các công ty nhỏ này 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 khám phá thuốc được tăng cường bởi AI của chúng tôi thông qua các đóng góp theo dạng hàng hóa. Để đổi lấy điều đó, chúng tôi nắm giữ 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 tạo ra doanh nghiệp và hợp tác, chúng tôi có thể nắm bắt được 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 duy nhất trong phong cảnh thần kinh tâm lý để phục vụ tốt hơn cho bệnh nhân mắc các bệnh tâm thần phức tạp. Các thuốc và liệu pháp hiện tại thường dựa trên các can thiệp thuốc đơn đích và thường không đạt được kết quả, đòi hỏi bệnh nhân phải dùng nhiều loại thuốc có thể gây ra các vấn đề an toàn tiềm ẩn cũng như giảm 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 trang bị cho họ nền tảng khám phá thuốc được tăng cường bởi AI của chúng tôi để tạo ra không chỉ các thuốc mới mà còn là các thuốc phù hợp để giải quyết các bệnh tâm thần. Entheogenix Biosciences là một trong nhiều liên doanh mà chúng tôi đã thành lập và là bằng chứng cho niềm tin của chúng tôi vào việc thay đổi范式 trong đó các rối loạn tâm thần được điều trị bằng cách đưa nền tảng tính toán mạnh mẽ và được xác thực của chúng tôi vào tay các chuyên gia và các nhà khoa học hàng đầu.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Cyclica?

Mặc dù chúng tôi rất hào hứng khi chia sẻ thông báo về vòng tài trợ Series B của chúng tôi, nhưng 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 những tháng tới.

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