Trois ans à peine après sa création, la startup biotech Immunitaire a levé 60 millions de dollars en financement de série A, ce qui porte son total à plus de 80 millions de dollars. Malgré sa jeunesse, Immunai a déjà établi la plus grande base de données au monde sur les caractéristiques d'immunité unicellulaire et a déjà utilisé sa plateforme d'analystes d'immunité basée sur l'apprentissage automatique pour améliorer les performances des immunothérapies existantes. Aidé par ce nouveau financement, il est maintenant prêt à se développer dans le développement de thérapies entièrement nouvelles basées sur la force et l'étendue de ses données et du ML.
L'approche d'Immunai pour développer de nouvelles connaissances sur le système immunitaire humain utilise une approche «multiomique» - essentiellement une analyse par couches de différents types de données biologiques, y compris le génome d'une cellule, le microbiome, l'épigénome (ensemble d'instructions chimiques d'un génome) et plus encore. L'avantage unique de la startup est de combiner l'ensemble de données le plus vaste et le plus riche de son type disponible, formé en partenariat avec des organisations de recherche immunologique de premier plan au monde, avec sa propre technologie d'apprentissage automatique pour fournir des analyses à une échelle sans précédent.
«J'espère que cela ne semble pas ringard, mais nous n'avons pas le luxe d'agir plus lentement», a expliqué le co-fondateur et PDG d'Immunai Noam Solomon dans une interview. «Parce que je pense que nous sommes dans une sorte de tempête parfaite, où de nombreuses avancées dans l'apprentissage automatique et les calculs informatiques nous ont conduits au point où nous pouvons réellement tirer parti de ces méthodes pour extraire des informations importantes. Vous avez une limite ou un plafond à la vitesse à laquelle vous pouvez aller par le nombre de personnes que vous avez - donc je pense avec la vision que nous avons, et grâce à notre très grand réseau entre le MIT et Cambridge à Stanford dans la région de la baie, et Tel Aviv, nous avons agi très rapidement pour inciter les gens à dire, résolvons ce problème ensemble.
Solomon et son co-fondateur et CTO Luis Voloch ont tous deux une vaste expérience en informatique et en apprentissage automatique.Ils se sont initialement connectés et ont identifié un besoin d'application de ce type de technologie en immunologie. Le co-fondateur scientifique et SVP de la recherche stratégique, Danny Wells, les a ensuite aidés à affiner leur approche pour se concentrer sur l'amélioration de l'efficacité des immunothérapies conçues pour traiter les tumeurs cancéreuses.
Immunai a déjà démontré que sa plateforme peut aider à identifier les cibles optimales pour les thérapies existantes, y compris dans un partenariat avec le Baylor College of Medicine où il a aidé avec un produit de thérapie cellulaire pour une utilisation dans le traitement du neuroblastome (un type de cancer qui se développe à partir de cellules immunitaires, souvent dans les glandes surrénales). La société entre désormais également dans de nouveaux territoires avec des thérapies, en utilisant sa plate-forme d'apprentissage automatique et sa base de données de cellules de pointe pour la découverte de nouvelles thérapies - non seulement en identifiant et en validant les cibles pour les thérapies existantes, mais en aidant à en créer de nouvelles.
«Nous passons de la simple observation des cellules, mais en fait à aller et à les perturber, et voir quel est le résultat», a expliqué Voloch. Ceci, du côté informatique, nous permet plus tard de passer des évaluations corrélatives aux évaluations réellement causales, ce qui rend nos modèles beaucoup plus puissants. Tant du côté informatique que du côté laboratoire, ce sont des technologies de pointe que je pense que nous serons les premiers à vraiment mettre en place à n'importe quelle échelle réelle.
«La prochaine étape consiste à dire:« D'accord, maintenant que nous comprenons le profil immunitaire humain, pouvons-nous développer de nouveaux médicaments? », A déclaré Solomon. «Vous pouvez y penser comme si nous construisions une carte Google Maps pour le système immunitaire depuis quelques années - nous cartographions donc différentes routes et chemins dans le système immunitaire. Mais à un moment donné, nous avons découvert qu'il y avait certaines routes ou certains ponts qui n'avaient pas encore été construits. Et nous serons en mesure de soutenir la construction de nouvelles routes et de nouveaux ponts, et, espérons-le, menant des états de maladie actuels ou des villes de maladie à la construction de villes de santé. »
