Publié: 12 novembre 2022 | Par Mark Terry
Société Verseon a acquis Edammo, une société axée sur l'intelligence artificielle, pour approfondir sa propre plate-forme de découverte de médicaments basée sur l'IA, ont révélé les sociétés mardi.
Adityo Prakash, co-fondateur et PDG de Verseon et Ed Ratner, PDG d'Edammo, ont discuté de l'acquisition avec BioEspace.
"Nous développons des médicaments complètement nouveaux sur l'ordinateur, atome par atome, puis nous les fabriquons en laboratoire", a déclaré Prakash. "Nous changeons la façon dont les médicaments à petites molécules sont conçus et développés avec un niveau d'efficacité qui n'était pas possible auparavant."
Il a ajouté que Verseon « propose également des types de molécules médicamenteuses entièrement nouveaux que vous pouvez trouver avec les méthodes de criblage à haut débit existantes ou les bibliothèques existantes ».
Le processus de Verseon implique une conception basée sur la physique moléculaire ainsi que l'IA pour développer de nouvelles catégories de médicaments innovants, "pas seulement pour la nouveauté", a déclaré Prakash, "mais parce qu'ils offrent en fait de meilleurs résultats".
Edammo n'était pas spécifiquement axé sur la biopharmacie. Ratner a décrit la plate-forme de l'entreprise comme "une technologie d'IA largement applicable". En tant que tel, il a travaillé dans une gamme d'industries, y compris l'aviation, la santé, les ressources humaines, l'assurance, la fabrication, les produits pharmaceutiques, la vente au détail et plus encore.
Données petites et étendues
Edammo a abordé l'IA d'une manière très différente, a déclaré Ratner, notant : "Tout le monde parle de 'big data', car la perspective est que, quel que soit le domaine dans lequel vous vous trouvez, la quantité de données va croître de façon exponentielle - la quantité de les données avec lesquelles vous travaillez sont énormes et vous construisez votre IA avec cette hypothèse.
Cependant, l'équipe fondatrice d'Edammo, qui comprend Ratner, savait que "ce n'était pas le cas dans tous les domaines". Ainsi, ils ont abordé le «problème de l'IA» en supposant que la quantité de données disponibles serait essentiellement limitée.
"Nous pensions que dans de nombreux domaines, la quantité de données serait limitée et serait à peu près comparable au nombre de propriétés décrivant chaque exemple", a-t-il déclaré.
C'est devenu connu au sein de l'industrie de l'IA en tant que Small and Wide Data.
L'analyse du Big Data est utile pour ce que certains dans l'industrie appellent des « idées d'images plus grandes » ou pour aider à déterminer si vous regardez « un arbre ou un bâtiment ». Les petites et larges données sont mieux utilisées pour "sélectionner des informations spécifiques et des informations spécifiques à partir de composants de données individuels", a déclaré Ratner.
"Fondamentalement, c'est une approche très basique", a-t-il poursuivi. "Et si le problème a la caractérisation" petit et large ", ce qui signifie que le nombre d'exemples est limité et que le nombre de propriétés décrivant le problème est important, nous pourrions résoudre ces problèmes mieux que quiconque."
Ce type d'approche semble particulièrement efficace pour la biopharmacie. Prakash a noté que la biopharmacie était plus souvent le domaine des petites données que des mégadonnées.
"Les gens ne reconnaissent pas cela ou ne le comprennent pas, en particulier les personnes issues d'un milieu biopharmaceutique pur, car l'IA ressemble à une boîte magique qui résout tous les problèmes, mais ce n'est pas le cas", a-t-il déclaré.
Si les chercheurs essaient de suivre chaque impact qu'un médicament aurait sur le corps, à travers chaque point de données et chaque type de médicament, il y a tellement de données que Prakash dit que c'est impossible d'un point de vue pratique.
La conception de petites molécules s'avère être quelque chose avec peu de règles évolutives qui peuvent aider à la conception de médicaments. Mais de petits changements dans une petite molécule peuvent avoir des changements dramatiques sur son impact dans le corps. "Cela rend le problème incroyablement compliqué", a noté Prakash.
Souvent, lors du développement de nouveaux médicaments, l'ensemble de données disponible est petit et clairsemé. Ceci est plus difficile pour les systèmes d'IA dépendant du Big Data.
Il s'avère que la technologie Extreme AutoML d'Edammo fonctionne très bien dans les domaines des sciences de la vie qui dépendent de petits ensembles de données et a démontré un taux d'erreur inférieur à celui de certaines références externes de l'industrie telles que Google AutoML.
Verseon a construit de nombreux médicaments en utilisant sa propre méthodologie de conception, qui commence par la physique moléculaire, mais utilise ensuite son propre système d'IA pour aider à affiner les molécules.
Le rendre exclusif
La société a officiellement dévoilé sept programmes pour une gamme d'indications, notamment les maladies cardiaques, le diabète et le cancer. Il s'est souvent tourné ailleurs vers les sociétés d'IA pour voir si quelqu'un avait de meilleurs résultats.
C'est ainsi que Verseon a trouvé Edammo, "qui avait des résultats nettement meilleurs que le reste de l'industrie. Nous avons pensé que cela pourrait être un outil incroyablement bon pour le domaine du développement de médicaments biopharmaceutiques », a déclaré Prakash.
Verseon a essayé la technologie d'Edammo, a établi une relation et a décidé qu'il voulait une utilisation exclusive. Edammo, qui concentrait principalement sa technologie sur le développement de médicaments, était intéressé par l'acquisition. Dans le cadre de ce partenariat, la technologie d'Edammo "sera utilisée exclusivement pour le développement de médicaments", a noté Prakash.
Il a ajouté qu'à mesure que Verseon progresse dans la clinique, analysant les données des patients là où les données peuvent être limitées, les outils d'Edammo "seront un très bon ajout à notre plate-forme".
Aucun détail financier n'a été publié concernant l'acquisition, mais Prakash a noté qu'il s'agissait d'une "transaction boursière saine".
Ratner a déclaré que "les investisseurs d'Edammo qui ont appris les détails de l'acquisition étaient très enthousiastes".
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- Source : Platon Data Intelligence : Platodata.ai