اندماج Recursion و Exscientia يخلق رائدًا جديدًا في اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي

طرق جديدة لاكتشاف الأدوية

Discovering new drugs has become increasingly expensive and complex in the last few decades, with new therapies costing more than a billion dollars to be developed.

أصبح اكتشاف أدوية جديدة أكثر تكلفة وتعقيدًا في العقود القليلة الماضية، حيث تتجاوز تكلفة تطوير العلاجات الجديدة أكثر من مليار دولار.

هذا جزئيًا لأن جميع الفرص السهلة قد استُغلت بالفعل، مثل النباتات الطبية المعروفة والمواد الكيميائية الحيوية “السهل” العثور عليها.

عامل آخر هو أن الأمراض التي لم يُعثر بعد على علاج فعال لها هي الأكثر تعقيدًا، غالبًا ما تنتج عن خلل معقد في الجسم (مثل السكري، الزهايمر، السرطان، السمنة، إلخ) أو أسباب يصعب الوصول إليها (مثل الطفيليات والفيروسات مثل فيروس نقص المناعة البشرية أو الملاريا، التي تتقن الهروب من الجهاز المناعي).

هذا يعني أنه لاكتشاف جزيئات جديدة الآن، يجب النظر في مئات الآلاف أو حتى ملايين المركبات قبل تضييق الاختيار إلى عدد قليل.

هذه مهمة شاقة، وعملية مكلفة أيضًا.

لحسن الحظ، سمحت التقدمات في الذكاء الاصطناعي والحوسبة بفرز حجم هائل من البيانات بتكلفة أقل بكثير من حيث المال والوقت.

And two companies are now merging to speed up the adoption of AI-driven drug discovery.

اندماج Exscientia و Recursion

On August 8th, 2024  the merger of Exscientia with its larger peer Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) was announced.

قامت الشركتان بتطوير عملياتهما الخاصة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتسريع اكتشاف الأدوية، وكذلك خفض التكاليف.

A strong argument for the merger is that both companies’ technologies are quite complementary. We will look in detail below at both companies, but the overall picture is such:

• تركز Recursion على فرص “الأول في المرض”، من خلال فهم أعمق للآليات البيولوجية.
• تركز Exscientia على الأدوية “الأفضل في فئتها”، بخبرة في الكيمياء الدقيقة وتخليق الجزيئات.

So together, the combined company not only gets some additional scale to save money on overhead costs and regulatory compliance (usually the goal of mergers in biotech) but also the combination of excellence in chemistry synthesis AND biological insights.

Exscientia

تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لتطوير العلاجات الدقيقة.

تُشغِّل تقنية اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي “متكاملة الطبقة” مع برامج مخصصة في كل مرحلة من عملية اكتشاف الدواء.

لذلك بدلاً من النظر إلى الجزيئات الموجودة، تقوم Precision Design AI من Exscientia بتصميم جزيئات مخصصة لتطابق الهدف الذي وجده Precision Target AI.

المصدر: Exscientia

تقنية Exscientia تقلل 70٪ من الوقت المطلوب للانتقال من هدف بيولوجي إلى العثور على دواء مطابق وتحقق عملية أكثر كفاءة برأس المال بنسبة 80٪.

جزء من توفير الوقت والتكلفة يأتي من عملية مؤتمتة بدرجة عالية، مع “أتمتة روبوتية شاملة عبر دورة التجربة بأكملها”.

أدى ذلك إلى وجود 4 مركبات في مراحل سريرية مبكرة، و30 برنامجًا إجمالاً، وإيرادات بقيمة 6.5 مليار دولار من الإنجازات مع الشركاء. كان التركيز الرئيسي على الأورام (السرطان) والأمراض الالتهابية.

المصدر: Exscientia

Recursion Pharma

تستفيد Recursion Pharmaceuticals من الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية. كلما زاد تدخل الذكاءات الاصطناعية في اكتشاف وتطوير الأدوية، كلما أصبحت البيانات أكثر قيمة لتدريب هذه الذكاءات.

علم الأحياء مجال معقد للغاية، حيث تكون البيانات المتكاملة والمُتحقَّق منها أحيانًا نادرة. هذه مشكلة خطيرة عندما يؤدي أي خطأ إلى تحيز، قيود، وأخطاء في الذكاء الاصطناعي، مما قد يتطلب إعادة تدريبه من الصفر.

لذلك كان إنشاء مجموعات بيانات صلبة هو تركيز الشركة منذ تأسيسها لحل عدة مشاكل في البيانات الحيوية:

• البيانات التناظرية، من الفاكس إلى ملفات PDF أو النسخ الممسوحة ضوئيًا.
• البيانات المعزولة، مع قلة أو عدم وجود تعليقات توضيحية.
• صعوبة تكرار الأبحاث.

لحل هذه المشكلات، أنشأت Recursion أحد أكبر المختبرات الرطبة المؤتمتة في العالم، ورقمت ملايين تجاربها الخاصة (2.2 مليون تجربة أسبوعيًا).

إنها تجمع بين المختبر الجاف (محاكاة حاسوبية) والمختبر الرطب (عينات بيولوجية) مع:

• مكتبة تضم 1.7 مليون جزيء صغير.
• ثقافات خلوية، تحرير جينات CRISPR، عوامل قابلة للذوبان، فيروسات حية، إلخ.
• سير عمل روبوتي مختبري مؤتمت يسمح بما يصل إلى 2.2 مليون تجربة كل أسبوع.
• مجاهر عالية الإنتاجية وأنظمة تسلسل.
• تدفقات فيديو مستمرة من الكاميرات، تسجل قياسات شمولية لسلوكيات الحيوانات.
• موارد حوسبة متقدمة، التي أنشأت أكثر من 21 بيتابايت من البيانات ذات الأبعاد العالية المملوكة.
• بيانات ADMET (الامتصاص، التوزيع، الأيض، الإخراج، والسمية).

هذا يخلق مجموعات بيانات فريدة (وكبيرة) على جميع مستويات علوم “المتعدد الأوميكس” الحيوية، بما في ذلك البروتيوميات (مستويات البروتين)، الترنسكريبتوميات (مستويات mRNA)، الفينوميات (شكل الخلايا)، ADMET و“in-vivonomics” (سلوكيات الحيوانات). تسعى الشركة أيضًا لإضافة الميتابولوميات والجينوميات إلى مجموعات بياناتها في المستقبل.

المصدر: Recursion

(يمكنك قراءة المزيد عن سبب أهمية المتعدد الأوميكس في “المتعدد الأوميكس هو الخطوة التالية في التكنولوجيا الحيوية”).

لذلك بينما بدأت Exscientia بدراسة الآليات البيولوجية وتصميم دواء لها، أنشأت Recursion بدلاً من ذلك قاعدة بيانات ضخمة من الأبحاث البيولوجية المعيارية والمتكررة من الصفر.

استحوذت Recursion أيضًا في مايو 2023 على الشركات الناشئة ما قبل السريرية المتخصصة في كيمياء الأدوية، Cyclica و Valance, for a total of $87.5M.

كما تمتلك واحدة من أسرع supercomputers في العالم لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاءات الاصطناعية لاكتشاف الأدوية. تم تدريب النماذج على مكتبة تضم أكثر من 2 مليار صورة واستنتجت 6 تريليون علاقة بين جميع التركيبات الممكنة للجينات والمركبات.

المصدر: Recursion

أنشأت Recursion شراكة مع رائد الذكاء الاصطناعي Nvidia (NVDA )  وقد تصدر بعض نماذجها الذكائية إلى الشركاء التجاريين عبر منصة BioNeMo الجديدة من NVIDIA. كما ستحصل Recursion على وصول أولوية إلى أحدث وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA عبر سحابة NVIDIA DGX™.

كما تلقت الشركة استثمارًا بقيمة 50 مليون دولار من NVIDIA في يوليو 2023.

تركز خط أنابيب البحث والتطوير المملوك لـ Recursion في الغالب على الأمراض النادرة والأورام، مع 3 أدوية مرشحة في المرحلة الثانية من التجارب السريرية.

المصدر: Recursion

بالنسبة للقطاعات الأكثر تعقيدًا، مثل علوم الأعصاب والأورام غير القابلة للعقاقير، تفضل الشركة إقامة شراكات مع شركات راسخة في هذه القطاعات. على سبيل المثال Roche في علوم الأعصاب وBayer في أهداف الأورام غير القابلة للعقاقير والتليف.

إجمالًا، تتطلع الشركة إلى 13 مليار دولار من الإنجازات المحتملة عبر أكثر من 50 برنامجًا محتملًا بالإضافة إلى حقوق الملكية.

أخيرًا، أقامت الشركة علاقات لترخيص تقنيتها وبياناتها، خاصة عندما يمكن التفاوض على تبادل البيانات لتعزيز المعلومات التي يمكن لكلا الشركتين استخدامها في المستقبل.

صورة ما بعد الاندماج

الملكية والإدارة

Overall, while technically a merger, it seems to be somewhat of an acquisition of Exscientia by Recursion.

تم تنظيم الاندماج بحيث يحصل مساهمو Exscientia على 0.7729 من أسهم Recursion من الفئة A العادية. بعد الاندماج، سيملك مساهمو Recursion 74٪ من الشركة المدمجة ومساهمو Exscientia 26٪.

من المتوقع إغلاق الصفقة بحلول أوائل عام 2025.

سيكون الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Recursion هو الرئيس التنفيذي للكيان المدمج، بينما سيصبح الرئيس التنفيذي لـ Exscientia رئيسًا للعلوم.

قد يصبح موقع الشركة معقدًا بعض الشيء، حيث يتوزع أكثر من 850 موظفًا بين العديد من المواقع الموروثة في سولت ليك سيتي، لندن، تورونتو، مونتريال، منطقة خليج سان فرانسيسكو، أكسفورد، بوسطن، فيينا، دن Dundee، وميامي.

من المرجح أن تكون هناك بعض عمليات النقل ودمج المرافق في الأجل المتوسط.

البحث والتطوير المدمج

تنقسم خط أنابيب البحث والتطوير المدمج بالتساوي بين الأورام والأمراض النادرة، مع 4 برامج في المرحلة الثانية من التجارب السريرية.

المصدر: Recursion

للمستقبل البحثي في الشركة، يمكن تعزيز العديد من خطوات البحث بدمج بيانات Recursion وExscientia وأدوات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المراحل الأولية.

على سبيل المثال، يُعد مزيج تخليق الكيمياء المؤتمت من Exscientia إضافة قوية إلى أكبر مختبر رطب مؤتمت في العالم تملكه Recursion.

يمكن أيضًا الاستفادة من الفهم العميق للبيولوجيا والمرض لدى Recursion لاختيار ما هو مفيد بشكل أفضل من بين ملايين المركبات الفيزيائية ومليارات توقعات الأهداف التي تقدمها Exscientia.

المصدر: Recursion

بالإضافة إلى هذا الخط الأنبوبي المملوك، ستحصل الشركة أيضًا على 4 تعاونات استراتيجية كبيرة (مثل Roche، Bayer، Sanofi (SNW.DE ) (SNY ) ، Merck KGaA (MRK.DE )) مع 10 برامج تم اختيارها بالفعل عبر الأورام وعلم المناعة.

من المحتمل أن النطاق الأوسع للتعاون المستمر يمنح إدارة الشركة بعض النفوذ في مناقشات التعاون الاستراتيجي المستقبلية، حيث سيصبح لديهم خيارات إضافية لوضع شركات الأدوية الكبيرة في منافسة مع بعضها البعض.

المصدر: Recursion

البيانات المالية

كلا الشركتين لا تملكان إيرادات تقريبًا، ولا يوجد دواء في السوق بعد. يأتي النقد الحالي من جمع التبرعات المتتالي والدخل الناتج في الغالب عن تحقيق إنجازات في برامج البحث التي تم إقامتها مع شركات أدوية أكبر.

ستمتلك الشركة المدمجة صندوقًا نقديًا بقيمة 850 مليون دولار، مما يوفر تمويلًا حتى عام 2027.

من المتوقع أن تشهد السنتان القادمتان ما يصل إلى 200 مليون دولار من دفعات الإنجازات المحتملة لنجاحات البحث والتطوير. تستهدف معظم برامج البحث أسواقًا كبيرة، مع سعي الأغلبية لتحقيق مبيعات تزيد عن مليار دولار إذا نجحت.

مستقبل اكتشاف الأدوية

إنها اتجاه متزايد أن الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة سيكونان مفتاحًا في العثور على علاجات جديدة وأدوية أفضل في المستقبل.

كما يتضح بشكل كبير من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومبادرات الذكاء الاصطناعي الأخرى أن البيانات هي الملك في هذا القطاع.

لذلك يجب أن نتوقع استمرار حدوث اندماجات مثل اندماج Exscientia و Recursion في المستقبل. نناقش العديد منها في مقالاتنا “أفضل 10 شركات بيانات كبيرة في التكنولوجيا الحيوية” و “أفضل 5 شركات الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا الحيوية الرقمية”.

من بين مجموعات البيانات الأخرى التي قد تكون مفيدة في المستقبل لـ Recursion أو لشركات اكتشاف الأدوية بالذكاء الاصطناعي المماثلة هي:

• الجنوميات المكانية، أو دراسة الجينوم والترنسكريبتوم في ثلاثة أبعاد، تسمح بتصوير نشاط الجينات على المستوى الخلوي أو حتى داخل الخلية.
  • تُعد 10x Genomics الآن الشركة المستقلة الرائدة في هذا القطاع منذ أن تم شراء منافستها Nanostring من قبل شركة Bruker Corporation .
• النمذجة الجزيئية القائمة على الفيزياء.
  • تُعد Schrödinger (SDGR) رائدة في العثور على أفضل جزيء ممكن لهدف معين، مع موازنة المقاييس المتضاربة مثل الفعالية، القابلية للذوبان، نصف العمر، قابلية التخليق، إلخ.
• قراءة وتسلسل الحمض النووي
  • الشركات الرائدة هي Illumina (ILMN)، Pacific Biosciences (PACB)، وOxford Nanopore (ONT.L).
• البيولوجيا التركيبية، أو الهندسة حسب الطلب لسمات أو كائنات جديدة لأغراض محددة، سواء كانت طبية أو تكنولوجية حيوية أو صناعية.
  • الشركة الرائدة في هذا القطاع هي Ginkgo Bioworks (DNA).