Великая загадка тела и болезни начинает уступать место искусственному интеллекту, говорит генеральный директор Recursion
Инструменты глубокого обучения и больших данных приведут к прорывам в таких областях, как онкология, в ближайшие несколько лет, говорит генеральный директор Крис Гибсон.
Лаборатории в штаб-квартире Recursion в Солт-Лейк-Сити.
Один из способов думать об искусственном интеллекте в его современной форме глубокого обучения — это как головоломка. У вас есть картинка на коробке, и вы начинаете раскладывать свои кусочки.
«Обычно я начинаю с того, что нахожу края, подбираю цвета, например, вижу белую кошку», — говорит Крис Гибсон о своем подходе к работе над пазлами.
Гибсон является соучредителем и генеральным директором компании Recursion Pharmaceuticals, которая использует глубокое обучение для поиска новых терапевтических подходов к лечению заболеваний.
Гибсон, по сути, сортирует то, что может быть кусочками очень большой головоломки.
А картинка на коробке?
«Общая картина заключается в том, чтобы предсказать, как организм реагирует на что-либо, — сказал Гибсон в недавнем интервью ZDNet через Zoom. — Любое событие, любое лекарство, любой белок, любая молекула — каков результат этого взаимодействия, и можно ли его предотвратить?»
В конечном счете, это загадка того, как вылечить организм. «Это большая головоломка, и она абсолютно разрешима», — сказал Гибсон. «Кусочки складываются воедино».
Recursion, наряду с десятками других молодых биотехнологических компаний, надеется, что глубокое обучение и другие методы искусственного интеллекта и больших данных приведут к новым видам терапии. Ставка делается на то, что подход ИИ окажется быстрее, чем полтора десятилетия, которые обычно требуются для перехода от концепции к тестированию и маркетингу лекарств.
Recursion и другие также надеются, что эта технология может привести к большему уровню успеха, чем отраслевое правило, согласно которому менее чем одна из десяти инициатив превращается в успешную терапию.
Сейчас настал момент, когда нужно затаить дыхание в ожидании ИИ в разработке лекарств. Ни одна компания из всех претендентов на биологию ИИ еще не вывела на рынок новую терапию с машинным обучением от начала до конца. Мир много слышал о компаниях и технологиях, но пока не видел доказательств того, что их работа кардинально меняет путь к решению головоломки биологии.
«Мы приближаемся к этому», — говорит Гибсон о Recursion и гонке коллег, чтобы доказать полезность глубокого обучения. «Пройдет всего несколько лет, два или три», — говорит он, прежде чем результаты программ по разработке лекарств начнут демонстрировать реальные результаты.
Доказательство того, что ИИ с глубоким обучением может решить загадку болезней, не займет уже несколько десятилетий, говорит соучредитель и генеральный директор Крис Гибсон. «Пройдет всего несколько лет, два или три», — говорит он, прежде чем результаты программ по разработке лекарств начнут демонстрировать реальные результаты.
Компания Гибсона, ранее известная как ZDNet, которая стала публичной в апреле прошлого года, специализируется на использовании огромных объемов данных для создания так называемых фенокарт — баз данных, которые содержат десятки миллиардов взаимосвязей между различными вмешательствами, проводимыми на клетках. Технология машинного обучения используется для оценки значимости этих взаимодействий.
Компания накопила более тринадцати петабайт информации в Phenomaps и более 200 миллиардов «предполагаемых отношений», которые могут быть протестированы в мокрой лаборатории Recursion, где возмущения могут быть опробованы in vitro, чтобы увидеть, как данная молекула реагирует на соединение. Возмущения могут включать в себя что-то вроде изменения РНК клетки, чтобы увидеть, как она изменяет структуру клетки.
В результате сочетания тестирования на основе искусственного интеллекта и экспериментов in vitro в партнерстве с Big Pharma создается значительный портфель кандидатов на лекарства. Рекурсия все чаще имеет множество «выстрелов в цель», если использовать термин с Уолл-стрит, что означает шансы найти либо новую терапию, либо перепрофилирование существующей терапии с новыми результатами, что было бы так же хорошо.
В январе компания заявила, что у нее есть более 50 программ, проектов, которые Recursion согласилась проводить с клиентами в течение нескольких лет, и любой из них может привести к прорыву. Это больше, чем 37 на момент IPO компании в апреле прошлого года.
Из этих 50 два кажутся наиболее перспективными, оба в области онкологии. Один из них предназначен для лечения семейного аденоматозного полипоза, наследственного заболевания, при котором полипы образуются в толстой кишке. Другой — нейрофиброматоз 2 типа, при котором опухоли образуются в головном мозге, спинном мозге или нервах.
Оба препарата переходят ко второй фазе клинических испытаний, когда лекарство будет проверено на эффективность, либо в этом квартале, согласно обновлению, представленному компанией ранее в этом месяце.
В январе Гибсон заявил группе инвесторов на конференции JP Morgan, что обе инициативы показали обнадеживающие признаки. Препарат для лечения полипоза, REC-4881, показал «почти полное уменьшение всех полипов». Препарат для лечения нейрофиброматоза, REC-2282, показал снижение активации некоторых ключевых путей у пациентов, сказал Гибсон, «что довольно захватывающе».
У Recursion есть около 50 программ в процессе поиска новых лекарств или перепрофилирования существующих, многие из них для так называемых орфанных состояний, где популяция тех, кто страдает от болезни, составляет менее пары сотен тысяч человек.
Регулирующие органы, такие как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и его европейский аналог, пока не относятся к формам глубокого обучения ИИ как к чуду. Но в наши дни регулирующие органы будут действовать быстрее, чтобы устранить некоторые препятствия в разработке лекарств, где это очень срочно.
Когда заболевание рассматривается как «орфанное» заболевание — как правило, с менее чем 200 000 больных, как в случае с обоими упомянутыми состояниями — FDA и регулирующие органы в других странах уделяют ему приоритетное внимание, возможно, даже отказываясь от окончательных требований третьей фазы испытаний, чтобы вывести его на рынок, когда фармацевтическая промышленность ранее отказалась от попыток найти лекарство.
«Оба эти показателя являются онкологическими, где у нас есть некоторые регулирующие стимулы, такие как обозначение орфанного препарата или ускоренное определение», — сказал Гибсон ZDNet, имея в виду то, как FDA отдает приоритет некоторым методам лечения.
Гибсон не прогнозирует, что ни одна из этих попыток не получит разрешения пропустить Фазу III, хотя некоторые на Уолл-стрит считают, что это возможно.
Гибсон приходит в восторг от того, как Phenomap может найти кусочки головоломки, которые не были бы ясны при традиционном подходе. В январе его компания рассказала о том, как она обнаружила ген, который ранее не был связан с раком яичников, просто используя Phenomap для работы в обратном направлении от известного гена, на который нацелено большинство лекарств для этого заболевания.
Рекурсия работает в обратном направлении от карт биологии, баз данных Phenomap, чтобы вывести значимые пути.
Когда ученые Recursion нацелились на белок нового гена в лаборатории, на мышах, результат был значительным. «По сути, мы полностью устранили опухоли, а затем перестали давать мышам лекарства, и опухоли не выросли снова», — объяснил Гибсон. «И это золотой стандарт для захватывающей онкологической программы».
Копия презентации JP Morgan на веб-сайте Recursion содержит более подробную информацию о подходе компании.
Многообещающие научные результаты сопровождаются тем, что кажется значимыми вотумами доверия со стороны Big Pharma. Recursion получила авансовые платежи в размере 230 миллионов долларов от фирм, в число которых входит Bayer AG. Есть еще полмиллиарда долларов в виде поэтапных платежей «в среднесрочной перспективе», и еще более 13 миллиардов долларов потенциально в будущем. Кроме того, есть потенциальные, неопределенные роялти.
Самым последним неожиданным приобретением для компании стало многолетнее партнерство с фармацевтическим гигантом Roche и его подразделением Genentech, о котором было объявлено в декабре. По этому соглашению Roche выплатила Recursion 150 миллионов долларов авансом. Кроме того, соглашение включает в себя несколько результатов, которые могут быть использованы для Recursion.
В результате компания Roche и Genentech получила несколько фенокарт, баз данных для конкретных онкологических целей и в области нейробиологии. Эти Phenomaps могут заработать Recursion более четверти миллиарда долларов от Roche, плюс еще четверть миллиарда в виде дополнительной платы за использование.
Кроме того, в ближайшие годы могут быть реализованы сорок возможных программ, каждая из которых может дать право Recursion на еще 300 миллионов долларов в виде платежей за разработку и коммерциализацию от Roche. Это зависит от того, достигнет ли каждая из этих программ своих вех.
Конечно, нет никакой гарантии, что какая-либо из программ достигнет своих контрольных точек. Но если кто-то из них добьется успеха — «если мы выбьем его из парка», — как выразился Гибсон в интервью ZDNet, — то, в дополнение ко всем этим промежуточным платежам, будут многоуровневые роялти, которые будут поступать от продажи терапии Roche.
Соглашение с Roche является не только крупнейшей сделкой на сегодняшний день для Recursion, но и важной вехой для всей отрасли. «Это одно из, если не самое крупное, сотрудничество в истории фармацевтики, не связанное с обнаружением активов», — сказал Гибсон, имея в виду сделку, которая не предусматривает лицензирования существующего соединения. «Поскольку лекарств не существует, просто давайте искать вещи вместе, это один из самых больших вариантов, которые мы смогли найти, и я думаю, что это говорит о потенциале этого пространства», — сказал Гибсон, имея в виду волну исследований, основанных на искусственном интеллекте.
До сих пор рекурсия приносила минимальную финансовую отдачу, но Уолл-стрит ожидает, что в этом году ситуация существенно изменится. В среду утром Recursion объявила о финансовых результатах за 4 квартал, сообщив об общей выручке в размере $10,2 млн в прошлом году по сравнению с $4 млн в 2020 году. Согласно консенсусу FactSet, в 2022 году эта сумма может вырасти до 29 миллионов долларов.
Многое зависит от сроков, с которыми осуществляются авансовые платежи. Например, в случае с 150 миллионами долларов от Roche, хотя деньги и находятся во владении Recursion, они признаются в качестве дохода только по мере выполнения определенных обязательств Recursion.
«Это действительно осознается по мере того, как мы проводим работу, и я предполагаю, что эта первоначальная работа — это своего рода ближайшая среднесрочная перспектива», — сказал Гибсон о доходе Roche, имея в виду «пару лет, три года», в результате чего «это будет признаваться частями каждый квартал в течение этого периода времени».
Инвесторы оказывают большое давление на любую молодую компанию, чтобы она достигла вех, чтобы доказать, что финансовая отдача может быть достигнута. По его словам, на данный момент основное внимание уделяется доставке REC-4881 и REC-2282 через клинику.
Тем не менее, Gibson уже смотрит на вторую фазу жизни компании, когда компания организует кусочки головоломки более глубоко. До сих пор поиск лекарств сводился к тому, чтобы взять существующий препарат партнера по наркотику и найти ему лучшее применение, например, путем определения новой мишени.
На втором этапе компания будет разрабатывать новые методы лечения с нуля, обращаясь сначала не на то, что уже известно, а на то, что выводится исключительно из фенокарты данного заболевания.
«Что меня больше всего волнует сейчас, так это появление нашего следующего поколения программ, наша собственная химия, а также картографирование и навигация являются историей происхождения», — сказал Гибсон.
Весь смысл использования глубокого обучения, по словам Гибсона, «заключается в том, чтобы со временем становиться лучше», намекая на высокий, высокий уровень неудач и долгое, долгое время разработки в фармацевтике. «И если эта гипотеза верна, то все программы в среднем также должны со временем становиться лучше», поскольку они начинают с более глубоких выводов.
«Мы очень рады нашему первому поколению, мы возим их в клинику, потому что верим», — сказал Гибсон. «Но мы считаем, что вероятность успеха должна увеличиваться с течением времени, и мы надеемся, что мы сможем показать, что эти онкологические программы следующего поколения являются более трансформационными для пациентов, чем наше первое поколение».
Помимо этой второй фазы жизни, у Recursion есть еще одна фаза, еще не определенная, сказал Гибсон. «Есть много вещей, которые могут быть», — сказал он. Это может включать в себя проверку токсичности препарата in silico перед любой влажной лабораторной работой. Например, это может увеличить количество действительных целей, к которым стремится компания.
«Возможно, мы предсказываем некоторые токсичность и абсорбцию, а также распределение и свойства метаболизма», — сказал Гибсон. Или, по его словам, рекурсия может пойти на «другие модальности», выйдя за рамки только низкомолекулярных лекарств. Следующий этап может также включать в себя «идентификацию комбинированных терапевтических средств, в которых два препарата, по нашему прогнозу, будут иметь синергетические отношения против одной или нескольких мишеней».
Когда есть много потенциальных направлений, в которых можно двигаться, кажется важным, чтобы на коробке было изображение головоломки, готовое. Мнение Гибсона о том, что ИИ может совершить прорыв в ближайшие годы, усиливается благодаря этой картине. Можно с уверенностью сказать, что более широкое целое, а именно понимание тела и его лечение, будет решено с помощью этих новых инструментов, утверждает он.
«Здесь существует большое давление, — сказал Гибсон о разработке лекарств, — но это важно, потому что будь то мы или кто-то другой, кто добьется успеха, кто-то окажет здесь большое влияние, и это будет иметь большое значение для пациентов».