خمس شركات للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية الحاسوبية: منظور 2023

الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية الحاسوبية

تستخدم أبحاث التكنولوجيا الحيوية بصورة متزايدة الذكاء الاصطناعي والنماذج الرقمية لدراسة الأدوية وتطويرها.

الأنظمة البيولوجية معقدة وتتغير باستمرار. وتتأثر وظيفة بروتين واحد بتفاعلات كثيرة، لذلك يصعب توقع كل التفاعلات والآثار السريرية.

تساعد مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج الحاسوبية على تنظيم المعلومات واختيار الفرضيات لاختبارها بالتجارب.

لطالما كانت الملاحظة والتجربة أساسيتين في الطب الحيوي. ولم تكن الأبحاث السابقة مجرد محاولات عشوائية تفتقر إلى المنهج العلمي.

يتيح علم الجينوم دراسة الجينات والبروتينات المرتبطة بالأمراض بدقة أكبر.

يمكن للنماذج الرقمية محاكاة هياكل ووظائف محددة للبروتينات والخلايا والأعضاء. لكنها ليست نسخًا كاملة وموثوقة تمامًا من جسم الإنسان، ولا تحل محل جميع التجارب.

ما الذي يمكن أن يتغير؟

تفشل مشاريع كثيرة لتطوير الأدوية. ويمكن للعلاجات الدقيقة وأدوية الجزيئات الصغيرة أن تتكامل؛ فعلم الجينوم لا يستبدل تلقائيًا كل الأدوية التقليدية.

يُستبعد كثير من المرشحين قبل الحصول على الموافقة. وبحسب المشروع، تلزم اختبارات مختبرية ودراسات قبل سريرية وسريرية. ولا ينطبق معدل نجاح واحد على جميع الأساليب.

قد يستغرق التطوير سنوات طويلة ويتطلب رأس مال كبيرًا. وتسبب المشاريع الفاشلة تكاليف، لكنها قد تنتج أيضًا معرفة علمية مفيدة.

المصدر: Biosourcing

قد تساعد النماذج التنبؤية على ترتيب أولوية المرشحين قبل التجارب المكلفة. ولا تثبت نتيجة النموذج وحدها سلامة الدواء أو فعاليته.

لذلك يُعد اكتشاف الأدوية تطبيقًا مهمًا للشركات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية.

يتعرف التعلم الآلي على الأنماط في البيانات ويمكنه تقديم تنبؤات احتمالية. وهو أيضًا أسلوب خوارزمي تعتمد موثوقيته على البيانات والتصميم والتقييم.

تستند هذه التطورات إلى أبحاث طويلة في الأحياء والكيمياء والفيزياء وعلوم الحاسوب.

ومن التطورات التي حظيت باهتمام واسع التقدم الكبير الذي حققته DeepMind باستخدام AlphaFold عام 2020 في التنبؤ بالبنية ثلاثية الأبعاد للبروتينات (GOOG ). وفي 2022 توسعت قاعدة البيانات لتضم أكثر من 200 مليون بنية متوقعة لبروتينات مفهرسة. ولا تصف هذه التنبؤات جميع الوظائف البيولوجية وصفًا كاملًا.وكانت Alphabet قد أسست أيضًا شركة Isomorphic Laboratories عام 2021 لتصميم الأدوية واكتشافها بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

خمس شركات من منظور عام 2023

لدى Alphabet أنشطة كثيرة، والتكنولوجيا الحيوية جزء منها فقط. وتتناول هذه المقالة خمس شركات من منظور 2023. بعضها لا يتخصص حصريًا في الذكاء الاصطناعي، وبعضها لم يعد شركة مستقلة مدرجة اليوم.

ويشكل موردو أجهزة الحوسبة وبرمجياتها مجموعة أخرى، مثل Nvidia وبرنامجها لعلم الجينوم Parabricks (NVDA ).

استند الترتيب الأصلي إلى القيمة السوقية عند كتابة المقالة في 2023، وليس إلى أحجام الشركات اليوم.

1. Roivant Sciences Ltd.

ROIV مخطط السعر

تطور Roivant مشاريع أدوية حيوية وتستحوذ عليها عبر شركات تنتهي أسماؤها غالبًا بالمقطع -vant. ولا تركز المجموعة على الذكاء الاصطناعي وحده.

وفي عام 2021 أعلنت Roivant اتفاقًا لشراء Silicon Therapeutics مقابل أسهم في Roivant بقيمة 450 مليون دولار، مع احتمال مدفوعات إضافية مرتبطة بشروط ومراحل إنجاز. وكانت الفيزياء الحاسوبية لدى Silicon Therapeutics ستكمل نشاط التعلم الآلي في VantAI.

بعد اندماج Datavant وCiox Health، امتلكت Roivant حصة أقلية في Datavant. وتربط Datavant بيانات الرعاية الصحية؛ وحصة الأقلية لا تعني الملكية الكاملة أو السيطرة التامة.

وشملت الأنشطة الحاسوبية في ذلك الوقت أيضًا المحاكاة الجزيئية القائمة على الفيزياء لدى Psivant و منصة Lokavant لتحليل التجارب السريرية. وتتعلق علاقات الملكية وهياكل الشركات بوقت المراجعة الأصلية.

المصدر: Roivant

شملت إيرادات Roivant مبيعات المنتجات والتراخيص ومدفوعات تعاقدية أخرى. ولم تكن بالضرورة تأتي آنذاك في معظمها من أدوية معتمدة، كما أنها ليست مرادفًا لصافي الربح.

جمعت المجموعة بين المشاريع الحاسوبية وتطوير الأدوية. ومن أمثلة نشاطها التجاري في ذلك الوقت VTAMA لعلاج الصدفية عبر Dermavant. ولا يضمن نجاح منتج واحد نجاح المجموعة كلها.

2. Schrödinger, Inc.

SDGR مخطط السعر

تستخدم Schrödinger نماذج قائمة على الفيزياء لتقييم الجزيئات وموازنة خصائصها، مثل قوة التأثير والذوبانية والعمر النصفي وإمكانية التخليق.

وقد تتعارض هذه الخصائص، لذلك تتطلب المفاضلة بينها اختبارًا عمليًا للمرشحين الواعدين، وليس الاكتفاء بنتيجة الحساب.

وتجمع الشركة ذلك مع التعلم الآلي. ويمكن لـSchrödinger (SDGR ) تضييق مكتبات جزيئية افتراضية ضخمة إلى مرشحين للتجربة. لكن مليار جزيء لا يضمن ثمانية أدوية فعالة في أيام قليلة.

المصدر: Schrodinger

أعلنت Schrödinger في 2020 تعاونًا تقنيًا لخمس سنوات مع Bayer ومدفوعات متوقعة بنحو 10 ملايين يورو، وليس دولارات. وجمع التعاون بين تصميم الجزيئات والنماذج التنبؤية الحاسوبية. ولم تكن قيمة العقد تلقائيًا إيرادًا يُسجل فورًا.

شمل التعاون مع Eli Lilly المعلن في 2022 دفعة أولية ومدفوعات محتملة مرتبطة بمراحل إنجاز تصل إلى 425 مليون دولار، إضافة إلى عوائد ترخيص. ولم يكن الحد الأقصى مضمونًا أو مقبوضًا بالفعل.

ومن شركاء ذلك الوقت Takeda وSanofi (SNW.DE ) (SNY ) وBristol Myers Squibb وشركات أدوية أصغر.

المصدر: Schrodinger

كانت Schrödinger تطور جزيئات خاصة بها أيضًا. ولا تعادل إيرادات البرمجيات والتعاون الأرباح؛ إذ تحملت الشركة نفقات البحث والتطوير والتوسع.

وإلى جانب الأدوية، درست الشركة تطبيقات في المستحضرات البيولوجية المعقدة والمواد مثل المواد الكيميائية والبطاريات والبوليمرات.

المصدر: Schrodinger

يجب أن يراعي التقييم تقدم التعاون والنتائج التجريبية والسريرية والاستدامة المالية. فالعقد الجديد لا يثبت وحده نجاح العلاج.

3. Exscientia

استخدمت Exscientia الذكاء الاصطناعي في العلاجات الدقيقة ولدعم مراحل مختلفة من تطوير الأدوية. واندمجت الشركة مع Recursion في نوفمبر 2024، لذا لم تعد استثمارًا مستقلًا مدرجًا كما كانت في 2023.

المصدر: Exscientia

كانت نسبة توفير الوقت البالغة 70% وتحسن كفاءة رأس المال البالغ 80% ادعاءات للشركة بشأن مراحل محددة من اكتشاف الأدوية. ولم تكن وفورات عامة مثبتة بصورة مستقلة لكامل التطوير أو التكاليف حتى الموافقة.

في أوائل 2023، ذكرت Exscientia أن أربعة جزيئات مصممة بالذكاء الاصطناعي دخلت الدراسات السريرية، بما فيها دراسات للسرطان والأمراض الالتهابية. وكانت قيم التعاون الكبيرة تشمل أساسًا مدفوعات مستقبلية محتملة مرتبطة بالإنجاز؛ ولم تكن 6.5 مليارات دولار إيرادات متحققة بالفعل.

المصدر: Exscientia

في 30 سبتمبر 2022، أعلنت Exscientia نحو 624.7 مليون دولار من النقد وما يعادله والودائع البنكية. وكان صافي التدفق النقدي التشغيلي الخارج البالغ 15 مليون دولار يخص الأشهر التسعة الأولى، لا الربع الثالث وحده أو كامل انخفاض السيولة. وأثرت مدفوعات التعاون في التدفقات النقدية. وحُولت الأرقام من الجنيه الإسترليني إلى الدولار بسعر الصرف المبين في الإعلان.

سمحت هذه الموارد بتمويل الأبحاث، لكن مدة كفايتها اعتمدت على المصروفات والمقبوضات. ولم تلغ الشراكات المخاطر السريرية أو مخاطر التمويل.

4. Absci Corporation

ABSI مخطط السعر

تأسست Absci في 2011، وكانت لها أنشطة في فانكوفر بولاية واشنطن الأمريكية ونيويورك وزوغ في سويسرا. وشملت التقنيات التي استحوذت عليها في 2021 Totient لاكتشاف الأجسام المضادة والأهداف، و Denovium  لاكتشاف البروتينات وتصميمها بالتعلم العميق.

ساعدت عمليتا الاستحواذ على توسيع القدرات الحاسوبية للشركة؛ فركزت Totient على استكشاف الأهداف والأجسام المضادة، بينما أتاحتDenovium  أدوات تعتمد على التعلم العميق لدراسة البروتينات وتصميمها.

ركزت الشركة على تصميم الأجسام المضادة بالحاسوب واختبارها مختبريًا. وكانت الدورات التي تستغرق نحو ستة أسابيع تخص التصميم والاختبار، لا كامل التطوير السريري أو الموافقة.

في يناير 2023 أعلنت Absci أنها تستطيع تصميم أجسام مضادة جديدة والتحقق منها مختبريًا بأسلوب zero-shot. لم يُدرب النموذج على أجسام مضادة معروفة الارتباط بذلك الهدف المحدد. ولا يعني ذلك غياب جميع البيانات السابقة، ولم يكن دليلًا على الفعالية السريرية.

شمل تعاون Absci مع Merck، المعروفة أيضًا باسم MSD، ما يصل إلى 610 ملايين دولار من المدفوعات الأولية والمحتملة المرتبطة بالإنجاز لثلاثة أهداف كحد أقصى ، إذا استُخدمت الخيارات وتحققت الشروط. وتناولت المقالة أيضًا البحث مع Astellas واستخدام تقنيات الحوسبة لدى Nvidia. ولم يكن الحد الأقصى للعقد إيرادًا مقبوضًا فورًا.

كانت Absci في مرحلة تطوير مبكرة. ويجب تقييم التقدم التقني والعقود مع النتائج السريرية والتكاليف والحاجة إلى رأس المال، لا بوصفها ضمانًا لنجاح الاستثمار.

5. e-therapeutics plc

جمعت e-therapeutics بين علم الأحياء الحاسوبي وعلاجات تعتمد على تداخل الحمض النووي الريبي، أو RNAi. وتهدف إلى خفض التعبير عن جينات محددة عبر التأثير في RNA؛ وليست تعديلًا للحمض النووي DNA.

وكانت للشركة أيضًا شراكات بحثية، منها Novo Nordisk. ولا تعادل إيرادات التعاون مبيعات الأدوية المعتمدة.

للأشهر الستة المنتهية في 31 يوليو 2022، أعلنت الشركة إيرادات قدرها 0.3 مليون جنيه إسترليني وخسارة بعد الضرائب قدرها 3.8 ملايين ونقدًا قدره 21.8 مليونًا. لذلك لم تكن بلا إيرادات تمامًا. وأُعلن في 30 سبتمبر 2022 جمع 13.5 مليون جنيه قبل التكاليف. والتمويل ليس إيرادًا أو ربحًا. وانتهى التداول في AIM في مايو 2024.

تُعد السيولة والمصروفات وحقوق المساهمين وتقدم الأدوية المرشحة عوامل مهمة للتقييم. ولا يضمن الإدراج السابق إمكانية شراء الأسهم أو بيعها اليوم.

تقييم الاستثمار في علم الأحياء الحاسوبي

يجمع المجال بين تخصصين معقدين: الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية. ولا تكفي المعرفة بأحدهما وحدها لتقييم الآخر بالكامل.

تعمل شركات عديدة على تطبيقات متشابهة، مثل الجزيئات الصغيرة والأجسام المضادة، وقد تتشارك مخاطر علمية واقتصادية.

قد يقلل التنويع الاعتماد على شركة واحدة، لكنه لا يلغي مخاطر القطاع. وأشارت المقالة الأصلية إلى توقع نمو سريع للسوق بين 2022 و2027. وكان ذلك تقديرًا قائمًا على افتراضات، لا نموًا متحققًا أو وعدًا بعائد استثماري.

جودة البيانات والتكاليف والتقدم السريري والجدوى التجارية أساسية لتقييم كل نموذج. ولا تكفي الوعود التقنية وحدها.