Examinar los billones de moléculas que pueden tener poderosos efectos medicinales es una tarea abrumadora, pero la solución que la biotecnología ha encontrado es trabajar de manera más inteligente, no más difícil. Génesis Therapeutics tiene un nuevo enfoque de simulación y un equipo multidisciplinario que claramente ha causado una impresión: la empresa acaba de recaudar una ronda A de 52 millones de dólares.
Genesis compitió en Startup Battlefield en Disrupt el año pasado, impresionando a los jueces con su potencial, y obviamente otros también lo vieron, en particular Rock Springs Capital, que lideró la ronda.
En los últimos años, se han formado muchas empresas en el espacio del descubrimiento de fármacos, impulsadas por un mayor poder de simulación y computación que les permite determinar el potencial de las moléculas en el tratamiento de ciertas enfermedades. Al menos esa es la teoría. La realidad es un poco más complicada, y aunque estas empresas pueden limitar la búsqueda, no pueden simplemente decir "aquí, una cura para el Parkinson".
El fundador Evan Feinberg entró en el campo cuando una enfermedad que heredó hizo que el trabajo de laboratorio tradicional, como pasante en una gran compañía farmacéutica, fuera difícil para él. El lado computacional del campo, sin embargo, fue más accesible y terminó absorbiéndolo por completo.
Había incursionado en el área antes y llegó a lo que siente que es un gran avance en la forma en que las moléculas se representan digitalmente. El aprendizaje automático, por supuesto, ha acelerado el trabajo en muchos campos, entre ellos la bioquímica, pero consideró que no se había aprovechado el potencial de la tecnología.
"Creo que inicialmente los intentos fueron cortar y pegar técnicas de aprendizaje profundo y representar moléculas muy parecidas a imágenes y clasificarlas, como dirías, esta es una imagen de gato o esta no es una imagen de gato", dijo. explicado en una entrevista. “Representamos las moléculas de forma más natural: como gráficos. Un conjunto de nodos o vértices, esos son átomos, y las cosas que los conectan, esos son enlaces. Pero los estamos representando no solo como bonos or sin vínculo, pero con múltiples tipos de contacto entre átomos, distancias espaciales, características más complejas ".
La representación resultante es más rica y compleja, una imagen más completa de una molécula que la que obtendría de su fórmula química o un diagrama de barras que muestra las diferentes estructuras y enlaces. Porque en el mundo de la bioquímica nada es tan simple como un diagrama. Cada molécula existe como una forma o conformación 3D complicada y cambiante donde aspectos importantes como la distancia entre dos formaciones de carbono o sitios de unión están sujetos a muchos factores. Génesis intenta modelar tantos de esos factores como pueda.
"El primer paso es la representación", dijo, "pero el siguiente paso lógico es, ¿cómo se aprovecha esa representación para aprender una función que toma una entrada y genera un número, como la afinidad o solubilidad de unión, o un vector que predice múltiples propiedades a la vez? "
Ese es el trabajo en el que se han centrado como empresa, no solo en crear una molécula modelo mejor, sino en poder poner una molécula teórica en simulación y decir, hará esto, no hará esto, tiene esta calidad, pero ése no.
Parte de este trabajo se puede realizar en asociaciones, como el que Génesis ha entablado con Genentech, pero los equipos podrían encontrar candidatos a fármacos independientes de ellos, y por eso la empresa también está estableciendo un proceso de desarrollo interno.
La infusión de 52 millones de dólares debería hacer mucho para impulsar eso, escribió Feinberg en un correo electrónico:
“Estos fondos nos permiten ejecutar una serie de objetivos críticos, lo que es más importante, seguir siendo pioneras en tecnologías de inteligencia artificial para el desarrollo de fármacos y avanzar en nuestra línea de productos terapéuticos. Contrataremos a más investigadores de inteligencia artificial, ingenieros de software, químicos médicos y talentos biotecnológicos de primer nivel, además de construir nuestros propios laboratorios de investigación ".
Otras compañías también están haciendo simulaciones y ladrando el mismo árbol, pero Feinberg dice que Genesis tiene al menos dos patas arriba, a pesar de que la competencia recauda cientos de millones y existe desde hace años.
"Somos la única empresa en el espacio que trabaja en la intersección de los enfoques modernos de redes neuronales profundas y la simulación biofísica: cambio conformacional de ligandos y proteínas", dijo. “Y estamos llevando esta plataforma súper técnica a expertos que han lanzado al mercado medicamentos aprobados por la FDA. Hemos visto una enorme creación de valor solo por eso: los químicos también informan a la IA ".
El reciente avance de AlphaFold, que está realizando la compleja tarea de simulación de plegamiento de proteínas mucho más rápido que cualquier sistema anterior, es tan emocionante para Feinberg como para todos los demás en el campo.
“Como científicos, estamos increíblemente entusiasmados con los avances recientes en la predicción de la estructura de las proteínas. Es un importante avance científico básico que, en última instancia, tendrá importantes beneficios posteriores para el desarrollo de nuevas terapias ”, escribió. “Dado que nuestra tecnología Dynamic PotentialNet es única en la forma en que aprovecha la información estructural en 3D de las proteínas, el plegamiento computacional de proteínas, similar al progreso reciente en cryo-EM, es un buen viento de cola complementario para la plataforma Genesis AI. Aplaudimos todos los esfuerzos para hacer que la estructura de las proteínas sea más accesible, de modo que la terapéutica se pueda desarrollar más fácilmente para pacientes de todas las condiciones ".
También participaron en la ronda de financiación T. Rowe Price Associates, Andreessen Horowitz (quien dirigió la ronda semilla), Menlo Ventures y Radical Ventures.
