강력한 의학적 효과를 가질 수있는 수조 개의 분자를 선별하는 것은 어려운 작업이지만 생명 공학이 발견 한 해결책은 더 어렵지 않고 더 스마트하게 작동하는 것입니다. 창세기 치료학 새로운 시뮬레이션 접근 방식과 분명한 인상을 남긴 학제 간 팀이 있습니다. 회사는 방금 52 만 A 라운드를 모금했습니다.
Genesis는 작년 Disrupt의 Startup Battlefield에서 경쟁하며 심사 위원들에게 그 잠재력을 감명 시켰으며, 다른 사람들도 그 잠재력을 보았습니다. 특히 Rock Springs Capital이 라운드를 주도했습니다.
지난 몇 년 동안 약물 발견 분야에서 특정 질병을 치료하는 데있어 분자의 잠재력을 결정할 수있는 컴퓨팅 및 시뮬레이션 능력을 강화하여 많은 회사가 형성되었습니다. 적어도 그것은 이론입니다. 현실은 조금 더 지저분하고 이러한 회사는 검색 범위를 좁힐 수 있지만 "여기, 파킨슨 병 치료제"라고 말할 수는 없습니다.
설립자 Evan Feinberg는 자신이 물려받은 질병으로 인해 큰 제약 회사에서 인턴으로 일하는 전통적인 실험실 작업을 어렵게 만들었을 때 현장에 들어갔습니다. 그러나 필드의 계산 측면은 더 접근하기 쉽고 결국 그를 완전히 흡수했습니다.
그는 이전에 그 지역에 뛰어 들었고 분자가 디지털로 표현되는 방식에있어 돌파구라고 느끼는 것에 도달했습니다. 물론 머신 러닝은 여러 분야, 그중에서도 생화학 분야에서 작업을 가속화했지만 그는 기술의 잠재력을 활용하지 못했다고 느꼈습니다.
“처음에는 딥 러닝 기법을 잘라내어 붙여넣고 분자를 이미지와 매우 유사하게 표현하고 분류하려는 시도라고 생각합니다. 말했듯이 이건 고양이 사진이거나 고양이 사진이 아닙니다.” 인터뷰에서 설명했습니다. “우리는 분자를보다 자연스럽게 그래프로 표현합니다. 노드 또는 정점의 집합, 그것들은 원자이고 그것들을 연결하는 것들은 결합입니다. 그러나 우리는 그들을 대표하는 것이 아닙니다. 증서 or 유대 없음, 그러나 원자 사이의 다양한 접촉 유형, 공간적 거리, 더 복잡한 특징이 있습니다. "
그 결과로 나타나는 표현은 분자의 화학 공식이나 다른 구조와 결합을 보여주는 막대 다이어그램에서 얻을 수있는 것보다 더 풍부하고 복잡하며 분자의 더 완전한 그림입니다. 생화학 세계에서는 다이어그램만큼 간단한 것은 없습니다. 모든 분자는 복잡하고 변화하는 3D 모양 또는 형태로 존재하며 두 탄소 형성 또는 결합 부위 사이의 거리와 같은 중요한 측면은 많은 요인의 영향을받습니다. Genesis는 가능한 한 많은 요인을 모델링하려고 시도합니다.
“XNUMX 단계는 표현입니다. 그러나 논리적 다음 단계는 결합 친 화성 또는 용해도와 같은 숫자를 출력하는 함수 또는 다중을 예측하는 벡터를 학습하기 위해 해당 표현을 활용하는 방법입니다. 한 번에 속성? "
그것이 그들이 회사로서 초점을 맞춘 작업입니다. 더 나은 모델 분자를 만드는 것뿐만 아니라 이론적 분자를 시뮬레이션에 넣을 수 있고 이렇게 말할 수 있습니다. 이렇게 할 것입니다. 그거 말고.
이 작업 중 일부는 파트너십을 통해 수행 될 수 있습니다. 제네시스가 Genentech와 충돌 한 것과 같은, 그러나 팀은 이들과는 독립적 인 신약 후보를 매우 잘 찾을 수 있으며, 이러한 이유로 회사는 내부 개발 프로세스도 구축하고 있습니다.
52 만 달러의 주입은이를 추진하기 위해 많은 일을해야한다고 Feinberg는 이메일에 썼습니다.
“이 기금을 통해 우리는 여러 가지 중요한 목표를 실행할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 약물 개발을위한 AI 기술을 더욱 발전시키고 치료 파이프 라인을 발전시키는 것입니다. 우리는 더 많은 최고 수준의 AI 연구원, 소프트웨어 엔지니어, 의약 화학자 및 생명 공학 인재를 고용하고 자체 연구 실험실을 구축 할 것입니다. "
다른 회사들도 시뮬레이션을 수행하고 동일한 나무를 짖고 있지만 Feinberg는 경쟁이 수억 달러를 모으고 수년 동안 존재 함에도 불구하고 Genesis가 적어도 두 다리를 가지고 있다고 말합니다.
“우리는 현대 심층 신경망 접근법과 생물 물리학 적 시뮬레이션 (리간드와 단백질의 구조적 변화)의 교차점에서 작업하는 유일한 회사입니다.”라고 그는 말했습니다. “그리고 우리는 FDA 승인 약품을 시장에 출시 한 전문가들에게이 뛰어난 기술 플랫폼을 제공하고 있습니다. 우리는 그로부터 엄청난 가치 창출을 목격했습니다. 화학자들도 AI에 정보를 제공합니다.”
단백질 폴딩 시뮬레이션이라는 복잡한 작업을 이전 시스템보다 훨씬 빠르게 수행하는 AlphaFold의 최근 획기적인 발전은 현장의 다른 모든 시스템과 마찬가지로 Feinberg에게 흥미 롭습니다.
“과학자로서 우리는 최근 단백질 구조 예측의 발전에 매우 흥분하고 있습니다. 궁극적으로 새로운 치료제 개발에 중요한 하위 혜택을 가져올 중요한 기초 과학 발전입니다.”라고 그는 썼습니다. “Dynamic PotentialNet 기술은 단백질의 3D 구조 정보를 활용하는 방식이 독특하기 때문에, 최근 cryo-EM의 발전과 유사한 계산 단백질 폴딩은 Genesis AI Platform을 보완하는 훌륭한 기능입니다. 우리는 모든 질환의 환자를 위해 치료제를 더 쉽게 개발할 수 있도록 단백질 구조에 더 쉽게 접근 할 수 있도록하는 모든 노력에 박수를 보냅니다.”
또한 자금 조달 라운드에는 T. Rowe Price Associates, Andreessen Horowitz (시드 라운드를 주도한), Menlo Ventures 및 Radical Ventures가 참여했습니다.
