Udgivet: 12. november 2022 | Af Mark Terry
Verseon Corporation har erhvervede Edammo, en kunstig intelligens-fokuseret virksomhed, for at uddybe sin egen AI-baserede lægemiddelopdagelsesplatform, afslørede virksomhederne tirsdag.
Adityo Prakash, medstifter og CEO for Verseon og Ed Ratner, CEO hos Edammo, diskuterede købet med BioSpace.
"Vi udvikler helt nye lægemidler på computeren, atom for atom, så laver vi dem i laboratoriet," sagde Prakash. "Vi ændrer, hvordan lægemidler med små molekyler designes og udvikles med et effektivitetsniveau, som ikke har været muligt før."
Han tilføjede, at Verseon også "kommer op med helt nye slags lægemiddelmolekyler, end du kan finde med eksisterende high-throughput screeningmetoder eller eksisterende biblioteker."
Verseons proces involverer molekylærfysik-baseret design sammen med AI for at udvikle nye kategorier af lægemidler med nyhed, "ikke kun for nyhedens skyld," sagde Prakash, "men fordi de faktisk leverer bedre resultater."
Edammo var ikke specifikt fokuseret på biofarma. Ratner beskrev virksomhedens platform som "en bredt anvendelig AI-teknologi." Som sådan har det arbejdet i en række industrier, herunder luftfart, sundhedspleje, menneskelige ressourcer, forsikring, fremstilling, farmaceutiske produkter, detailhandel og mere.
Små og brede data
Edammo nærmede sig AI på en meget anderledes måde, sagde Ratner og bemærkede: "Alle taler om 'big data', fordi perspektivet er, at uanset hvilket felt du er i, vil mængden af data vokse eksponentielt - mængden af data, du arbejder med, er enorme, og du bygger din AI med den antagelse."
Edammos stiftende team, som inkluderer Ratner, vidste dog, at det "ikke var tilfældet over hele linjen." Så de nærmede sig "AI-problemet" med den antagelse, at mængden af tilgængelige data i det væsentlige ville være begrænset.
"Vi troede, at mængden af data på mange områder ville være begrænset og ville være nogenlunde sammenlignelig med antallet af egenskaber, der beskriver hvert eksempel," sagde han.
Dette er blevet kendt inden for AI-industrien som Small and Wide Data.
At analysere Big Data er nyttigt for det, nogle i branchen omtaler som "ideer til større billeder", eller hjælper med at afgøre, om du ser "på et træ eller en bygning." Små og brede data bruges bedre til at "vælge specifik information og specifik indsigt fra individuelle datakomponenter," sagde Ratner.
"Grundlæggende er det en meget grundlæggende tilgang," fortsatte han. "Og hvis problemet har karakteriseringen 'lille og brede', hvilket betyder, at antallet af eksempler er begrænset, og antallet af egenskaber, der beskriver problemet, er stort, kunne vi løse disse problemer bedre end nogen anden."
Denne type tilgang ser ud til at være særlig effektiv for biofarma. Prakash bemærkede, at biopharma oftere var området for Small Data end Big Data.
"Folk genkender det ikke eller forstår det ikke, især folk der kommer fra en ren biofarmabaggrund, fordi AI lyder som en magisk boks, der løser alle problemer, men det gør den ikke," sagde han.
Hvis forskere forsøger at spore enhver påvirkning, et lægemiddel ville have i hele kroppen, gennem hvert datapunkt og enhver type lægemiddel, er der så mange data, at Prakash sagde, at det er umuligt fra et praktisk perspektiv.
Design af små molekyler viser sig at være noget med få evolutionære regler, der kan hjælpe i lægemiddeldesign. Men små ændringer i et lille molekyle kan have dramatiske ændringer på dets indvirkning på kroppen. "Dette gør problemet utroligt kompliceret," bemærkede Prakash.
Ved udvikling af nye lægemidler er det tilgængelige datasæt ofte lille og sparsomt. Dette er mere udfordrende for AI-systemer, der er afhængige af Big Data.
Edammos Extreme AutoML-teknologi, viser det sig, fungerer meget godt inden for biovidenskabelige områder, der er afhængige af små datasæt, og har vist en lavere fejlrate end nogle eksterne industribenchmarks, såsom Google AutoML.
Verseon har bygget mange lægemidler ved hjælp af sin egen designmetodologi, som starter med molekylær fysik, men derefter bruger sit eget AI-system til at hjælpe med at forfine molekylerne.
Gør det eksklusivt
Virksomheden har officielt afsløret syv programmer for en række indikationer, herunder hjertesygdomme, diabetes og kræft. Det har ofte kigget andre steder til AI-virksomheder for at se, om nogen havde bedre resultater.
Sådan fandt Verseon Edammo, "som havde væsentligt bedre resultater end resten af branchen. Vi troede, at det kunne være et utroligt godt værktøj til biofarma-lægemiddeludviklingsarenaen,” sagde Prakash.
Verseon prøvede Edammos teknologi, opbyggede et forhold og besluttede, at det ville have eksklusiv brug. Edammo, der primært fokuserede sin teknologi på udvikling af lægemidler, var interesseret i opkøbet. Under partnerskabet vil Edammos teknologi "udelukkende blive brugt til udvikling af lægemidler," bemærkede Prakash.
Han tilføjede, at efterhånden som Verseon bevæger sig fremad i klinikken og analyserer patientdata, hvor data kan begrænses, vil Edammos værktøjer "være en meget flot tilføjelse til vores platform."
Ingen økonomiske detaljer er blevet frigivet om købet, men Prakash bemærkede, at det er en "sund aktietransaktion."
Ratner delte, at "Edammo-investorer, der lærte om detaljerne i opkøbet, var meget begejstrede."
- Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange. Klik her
- Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Kilde: Platon Data Intelligence: Platodata.ai