Pubblicato: 12 novembre 2022 | Di Mark Terry
Versionon Corporation ha acquisito Edammo, una società focalizzata sull'intelligenza artificiale, per approfondire la propria piattaforma di scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale, hanno rivelato le società martedì.
Adityo Prakash, co-fondatore e CEO di Verseon e Ed Ratner, CEO di Edammo, hanno discusso dell'acquisizione con BioSpazio.
"Sviluppiamo farmaci completamente nuovi al computer, atomo per atomo, poi li produciamo in laboratorio", ha detto Prakash. "Stiamo cambiando il modo in cui i farmaci a piccole molecole vengono progettati e sviluppati con un livello di efficienza che non era possibile prima".
Ha aggiunto che Verseon "propone anche tipi completamente nuovi di molecole di farmaci rispetto a quelli che puoi trovare con i metodi di screening ad alto rendimento esistenti o le librerie esistenti".
Il processo di Verseon coinvolge la progettazione basata sulla fisica molecolare insieme all'intelligenza artificiale per sviluppare nuove categorie di farmaci con novità, "non solo per amore della novità", ha detto Prakash, "ma perché in realtà forniscono risultati migliori".
Edammo non era specificamente focalizzato sul biofarmaceutico. Ratner ha descritto la piattaforma dell'azienda come "una tecnologia AI ampiamente applicabile". In quanto tale, ha lavorato in una vasta gamma di settori, tra cui aviazione, sanità, risorse umane, assicurazioni, produzione, prodotti farmaceutici, vendita al dettaglio e altro ancora.
Dati piccoli e ampi
Edammo si è avvicinato all'intelligenza artificiale in un modo molto diverso, ha detto Ratner, osservando: "Tutti parlano di 'big data', perché la prospettiva è che non importa in quale campo ti trovi, la quantità di dati crescerà in modo esponenziale - la quantità di i dati con cui stai lavorando sono enormi e costruisci la tua intelligenza artificiale con questo presupposto.
Tuttavia, il team fondatore di Edammo, che include Ratner, sapeva che "non era così su tutta la linea". Quindi, hanno affrontato il "problema dell'IA" partendo dal presupposto che la quantità di dati disponibili sarebbe stata essenzialmente limitata.
"Credevamo che in molti campi la quantità di dati sarebbe stata limitata e sarebbe stata approssimativamente paragonabile al numero di proprietà che descrive ciascun esempio", ha affermato.
Questo è diventato conosciuto nel settore dell'intelligenza artificiale come Small and Wide Data.
L'analisi dei Big Data è utile per ciò che alcuni nel settore chiamano "idee per immagini più grandi" o per aiutare a determinare se stai guardando "un albero o un edificio". Small and Wide Data è meglio utilizzato per "selezionare informazioni specifiche e approfondimenti specifici da singoli componenti di dati", ha affermato Ratner.
"Fondamentalmente è un approccio molto semplice", ha continuato. "E se il problema ha la caratterizzazione 'small-and-wide', il che significa che il numero di esempi è limitato e il numero di proprietà che descrivono il problema è grande, potremmo risolvere quei problemi meglio di chiunque altro."
Questo tipo di approccio sembra essere particolarmente efficace per il settore biofarmaceutico. Prakash ha notato che il settore biofarmaceutico era più spesso il regno degli Small Data che dei Big Data.
"Le persone non lo riconoscono o non lo capiscono, in particolare le persone che provengono da un puro background biofarmaceutico, perché l'IA suona come una scatola magica che risolve tutti i problemi, ma non è così", ha detto.
Se i ricercatori cercano di tracciare ogni impatto che un farmaco avrebbe in tutto il corpo, attraverso ogni punto dati e ogni tipo di farmaco, ci sono così tanti dati che Prakash ha detto che è impossibile da una prospettiva pratica.
La progettazione di piccole molecole risulta essere qualcosa con poche regole evolutive che possono aiutare nella progettazione di farmaci. Ma piccoli cambiamenti in una piccola molecola possono avere cambiamenti drammatici sul suo impatto nel corpo. "Questo rende il problema incredibilmente complicato", ha osservato Prakash.
Spesso, nello sviluppo di nuovi farmaci, il set di dati disponibile è piccolo e scarso. Questo è più impegnativo per i sistemi di intelligenza artificiale dipendenti dai Big Data.
La tecnologia Extreme AutoML di Edammo, risulta, funziona molto bene nelle aree delle scienze della vita che dipendono da piccoli set di dati e ha dimostrato un tasso di errore inferiore rispetto ad alcuni benchmark di settore esterni come Google AutoML.
Verseon ha costruito molti farmaci utilizzando la propria metodologia di progettazione, che inizia con la fisica molecolare ma poi utilizza il proprio sistema di intelligenza artificiale per aiutare a raffinare le molecole.
Rendendolo esclusivo
La società ha ufficialmente rivelato sette programmi per una serie di indicazioni, tra cui malattie cardiache, diabete e cancro. Ha spesso guardato altrove alle aziende di intelligenza artificiale per vedere se qualcuno avesse ottenuto risultati migliori.
È così che Verseon ha trovato Edammo, “che stava ottenendo risultati significativamente migliori rispetto al resto del settore. Abbiamo pensato che potesse essere uno strumento incredibilmente valido per l'arena dello sviluppo di farmaci biofarmaceutici", ha affermato Prakash.
Verseon ha provato la tecnologia di Edammo, ha costruito una relazione e ha deciso di volerne l'uso esclusivo. Edammo, che ha focalizzato principalmente la sua tecnologia sullo sviluppo di farmaci, era interessata all'acquisizione. In base alla partnership, la tecnologia di Edammo "sarà utilizzata esclusivamente per lo sviluppo di farmaci", ha osservato Prakash.
Ha aggiunto che mentre Verseon si sposta in clinica, analizzando i dati dei pazienti in cui i dati possono essere limitati, gli strumenti di Edammo "saranno un'aggiunta molto piacevole alla nostra piattaforma".
Non sono stati rilasciati dettagli finanziari in merito all'acquisizione, ma Prakash ha notato che si tratta di una "sana transazione azionaria".
Ratner ha condiviso che "gli investitori di Edammo che hanno appreso i dettagli dell'acquisizione erano molto entusiasti".
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- Fonte: Plato Data Intelligence: Platodata.ai