एआई और संगणकीय जैव प्रौद्योगिकी की पाँच कंपनियाँ: 2023 का विश्लेषण

एआई और संगणकीय जैव प्रौद्योगिकी

जैव प्रौद्योगिकी अनुसंधान में एआई और डिजिटल मॉडलों का उपयोग दवाओं के अध्ययन और विकास के लिए बढ़ रहा है।

जैविक प्रणालियाँ जटिल होती हैं और लगातार बदलती हैं। एक प्रोटीन का कार्य भी अनेक अंतःक्रियाओं पर निर्भर करता है, इसलिए हर प्रतिक्रिया और नैदानिक प्रभाव का अनुमान लगाना कठिन है।

बड़े डेटा समूह और संगणकीय मॉडल जानकारी व्यवस्थित करने तथा प्रयोगों के लिए परिकल्पनाएँ चुनने में मदद करते हैं।

अवलोकन और प्रयोग लंबे समय से जैव चिकित्सा के केंद्र में रहे हैं। पहले का शोध वैज्ञानिक पद्धति के बिना केवल संयोग से किए गए प्रयास नहीं था।

जीनोमिक्स से रोगों से जुड़े जीन और प्रोटीन का अधिक सटीक अध्ययन संभव होता है।

डिजिटल मॉडल प्रोटीन, कोशिकाओं और अंगों की चुनी हुई संरचनाओं तथा कार्यों का अनुकरण कर सकते हैं। वे मानव शरीर की पूर्ण और विश्वसनीय प्रतिकृतियाँ नहीं हैं तथा सभी प्रयोगों का स्थान नहीं लेते।

क्या बदल सकता है?

दवा विकास की अनेक परियोजनाएँ विफल होती हैं। लक्षित उपचार और छोटे अणुओं वाली दवाएँ एक-दूसरे की पूरक हो सकती हैं; जीनोमिक्स सभी पारंपरिक दवाओं की जगह नहीं लेता।

मंजूरी से पहले कई दवा उम्मीदवार आगे नहीं बढ़ पाते। परियोजना के अनुसार प्रयोगशाला, पूर्व-नैदानिक और नैदानिक अध्ययन आवश्यक होते हैं। सफलता का एक अनुपात सभी विधियों पर लागू नहीं होता।

विकास में कई वर्ष और बड़ी पूँजी लग सकती है। विफल परियोजनाओं पर खर्च होता है, लेकिन उनसे उपयोगी वैज्ञानिक जानकारी भी मिल सकती है।

स्रोत: Biosourcing

पूर्वानुमान मॉडल महँगे प्रयोगों से पहले उम्मीदवारों को प्राथमिकता देने में मदद कर सकते हैं। केवल मॉडल का परिणाम किसी दवा की सुरक्षा या प्रभावशीलता सिद्ध नहीं करता।

इसलिए दवा खोज एआई और जैव प्रौद्योगिकी को मिलाने वाली कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण उपयोग क्षेत्र है।

मशीन लर्निंग डेटा में पैटर्न पहचानती है और संभाव्यता आधारित पूर्वानुमान दे सकती है। यह भी एक एल्गोरिदमिक विधि है, जिसकी विश्वसनीयता डेटा, डिजाइन और मूल्यांकन पर निर्भर करती है।

यह प्रगति जीवविज्ञान, रसायन विज्ञान, भौतिकी और कंप्यूटर विज्ञान में लंबे शोध पर आधारित है।

एक चर्चित उपलब्धि सामने आई जब 2020 में DeepMind ने AlphaFold से प्रोटीन की त्रिआयामी संरचना का अनुमान लगाने में महत्वपूर्ण प्रगति की (GOOG )। वर्ष 2022 में डेटाबेस का विस्तार सूचीबद्ध प्रोटीन की 20 करोड़ से अधिक अनुमानित संरचनाओं तक हुआ। ये सभी जैविक कार्यों का पूर्ण विवरण नहीं हैं। Alphabet ने 2021 में Isomorphic Laboratories नामक कंपनी भी एआई आधारित दवा डिजाइन और खोज के लिए स्थापित की थी।

2023 के परिप्रेक्ष्य में पाँच कंपनियाँ

Alphabet के अनेक कारोबार हैं, जिनमें जैव प्रौद्योगिकी एक हिस्सा है। यह लेख पाँच कंपनियों को 2023 के परिप्रेक्ष्य में देखता है। सभी केवल एआई कंपनियाँ नहीं हैं और सभी आज स्वतंत्र सूचीबद्ध कंपनियाँ भी नहीं हैं।

गणना के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर उपलब्ध कराने वाली कंपनियाँ एक अलग समूह हैं, जैसे Nvidia और उसका जीनोमिक्स सॉफ्टवेयर Parabricks (NVDA ).

मूल क्रम लेख लिखे जाने के समय 2023 के बाजार पूँजीकरण पर आधारित था, आज के आकार पर नहीं।

1. Roivant Sciences Ltd.

ROIV मूल्य चार्ट

Roivant जैव औषधि परियोजनाओं का विकास और अधिग्रहण उन कंपनियों के माध्यम से करता है जिनके नाम अक्सर -vant पर समाप्त होते हैं। समूह केवल एआई पर केंद्रित नहीं है।

वर्ष 2021 में Roivant ने 45 करोड़ डॉलर मूल्य के Roivant शेयरों के बदले Silicon Therapeutics खरीदने का समझौता घोषित किया । इसके अतिरिक्त शर्तों पर निर्भर संभावित माइलस्टोन भुगतान थे। Silicon Therapeutics की संगणकीय भौतिकी, मशीन लर्निंग पर केंद्रित VantAI की पूरक होती।

Datavant और Ciox Health के विलय के बाद Datavant में Roivant की अल्पांश हिस्सेदारी थी। Datavant स्वास्थ्य डेटा जोड़ता है; अल्पांश हिस्सेदारी का अर्थ पूरा स्वामित्व या नियंत्रण नहीं है।

उस समय की संगणकीय गतिविधियों में शामिल थे Psivant के भौतिकी आधारित आणविक अनुकरण और Lokavant का नैदानिक परीक्षण विश्लेषण मंच। स्वामित्व और कारोबारी संरचनाएँ मूल समीक्षा के समय की हैं।

स्रोत: Roivant

Roivant के राजस्व में उत्पाद बिक्री, लाइसेंस आय और अन्य अनुबंध भुगतान शामिल थे। उस समय यह आवश्यक नहीं था कि अधिकांश राजस्व मंजूर दवाओं की बिक्री से आया हो। राजस्व शुद्ध लाभ के समान भी नहीं है।

समूह ने संगणकीय परियोजनाओं को दवा विकास से जोड़ा। उसके तत्कालीन व्यावसायिक कारोबार का एक उदाहरण था सोरायसिस के लिए VTAMA, जिसे Dermavant के माध्यम से पेश किया गया था। एक उत्पाद की सफलता पूरे समूह की सफलता की गारंटी नहीं है।

2. Schrödinger, Inc.

SDGR मूल्य चार्ट

Schrödinger भौतिकी आधारित मॉडलों से अणुओं का मूल्यांकन करता है और प्रभाव, घुलनशीलता, अर्ध-आयु तथा संश्लेषण की व्यवहार्यता जैसे गुणों के बीच संतुलन देखता है।

कंपनी इसके साथ मशीन लर्निंग का उपयोग करती है। Schrödinger (SDGR ) बड़े आभासी आणविक संग्रह से प्रयोगों के लिए उम्मीदवार छाँट सकता है। एक अरब अणुओं से कुछ दिनों में आठ प्रभावी दवाएँ मिलने की गारंटी नहीं होती।

स्रोत: Schrodinger

Schrödinger ने 2020 में Bayer के साथ पाँच वर्षीय तकनीकी सहयोग और लगभग एक करोड़ यूरो के अपेक्षित भुगतान की घोषणा की। राशि डॉलर में नहीं थी। सहयोग ने आणविक डिजाइन और संगणकीय पूर्वानुमान मॉडलों को जोड़ा। पूरी अनुबंध राशि स्वतः तत्काल दर्ज राजस्व नहीं थी।

वर्ष 2022 में घोषित Eli Lilly सहयोग में आरंभिक भुगतान के अतिरिक्त अधिकतम 42.5 करोड़ डॉलर के संभावित माइलस्टोन भुगतान और रॉयल्टी शामिल थे। अधिकतम राशि की गारंटी नहीं थी और वह पहले ही प्राप्त नहीं हुई थी।

तत्कालीन साझेदारों में Takeda, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ), Bristol Myers Squibb और छोटी दवा कंपनियाँ शामिल थीं।

स्रोत: Schrodinger

Schrödinger अपने अणुओं का विकास भी करता था। सॉफ्टवेयर और सहयोग से मिलने वाला राजस्व लाभ के समान नहीं है। अनुसंधान, विकास और विस्तार पर खर्च होता था।

दवाओं के अलावा कंपनी जटिल जैव औषधियों और रसायन, बैटरी तथा पॉलिमर जैसी सामग्रियों में उपयोग तलाश रही थी।

स्रोत: Schrodinger

मूल्यांकन में सहयोग की प्रगति, प्रयोगात्मक और नैदानिक परिणाम तथा वित्तीय स्थिरता महत्वपूर्ण हैं। नया समझौता अपने आप किसी उपचार की सफलता सिद्ध नहीं करता।

3. Exscientia

Exscientia एआई का उपयोग लक्षित उपचारों और दवा विकास के विभिन्न चरणों में सहायता के लिए करता था। नवंबर 2024 में कंपनी का Recursion के साथ विलय हुआ, इसलिए वह अब 2023 की तरह स्वतंत्र सूचीबद्ध निवेश नहीं है।

स्रोत: Exscientia

समय में 70 प्रतिशत बचत और पूँजी दक्षता में 80 प्रतिशत सुधार कंपनी के कुछ दवा खोज चरणों से जुड़े दावे थे। ये पूरे विकास समय या मंजूरी तक की लागत में सार्वभौमिक, स्वतंत्र रूप से प्रमाणित बचत नहीं थे।

वर्ष 2023 की शुरुआत में Exscientia ने बताया कि एआई से डिजाइन किए गए चार अणु कैंसर और सूजन संबंधी रोगों सहित नैदानिक अध्ययनों तक पहुँचे थे। बड़ी सहयोग राशियाँ मुख्यतः भविष्य के संभावित माइलस्टोन भुगतान थीं; 6.5 अरब डॉलर पहले ही अर्जित राजस्व नहीं था।

स्रोत: Exscientia

30 सितंबर 2022 को Exscientia ने लगभग 62.47 करोड़ डॉलर की नकदी, नकदी समतुल्य और बैंक जमाएँ बताईं। परिचालन का 1.5 करोड़ डॉलर शुद्ध नकदी बहिर्वाह पहले नौ महीनों का था, केवल तीसरी तिमाही या कुल तरलता में गिरावट का नहीं। सहयोग से मिले भुगतान नकदी प्रवाह को प्रभावित करते थे। डॉलर की राशियाँ विज्ञप्ति में दी गई विनिमय दर पर पाउंड से बदली गई थीं।

ये संसाधन शोध का वित्तपोषण कर सकते थे, लेकिन उनकी पर्याप्तता खर्च और आय पर निर्भर थी। साझेदारियाँ नैदानिक या वित्तपोषण जोखिम समाप्त नहीं करती थीं।

4. Absci Corporation

ABSI मूल्य चार्ट

Absci की स्थापना 2011 में हुई। उसके केंद्र अमेरिकी राज्य वॉशिंगटन के Vancouver, New York और स्विट्जरलैंड के Zug में थे। वर्ष 2021 में उसने तकनीक प्राप्त की Totient से एंटीबॉडी और जैविक लक्ष्यों की खोज के लिए तथा Denovium  से डीप लर्निंग आधारित प्रोटीन खोज और डिजाइन के लिए।

कंपनी कंप्यूटर की सहायता से एंटीबॉडी डिजाइन और प्रयोगशाला परीक्षण पर केंद्रित थी। लगभग छह सप्ताह के चक्र डिजाइन और परीक्षण के लिए थे, पूरे नैदानिक विकास या मंजूरी के लिए नहीं।

जनवरी 2023 में Absci ने बताया कि वह zero-shot विधि से नई एंटीबॉडी डिजाइन करके प्रयोगशाला में उनका सत्यापन कर सकता है। मॉडल को संबंधित लक्ष्य से बंधने वाली ज्ञात एंटीबॉडी पर प्रशिक्षित नहीं किया गया था। इसका अर्थ किसी भी पूर्व डेटा का अभाव नहीं है और यह नैदानिक प्रभावशीलता का प्रमाण नहीं था।

Absci के Merck, जिसे MSD भी कहा जाता है, के साथ सहयोग में अधिकतम तीन लक्ष्यों के लिए 61 करोड़ डॉलर तक के संभावित आरंभिक और माइलस्टोन भुगतान शामिल थे , यदि विकल्पों का उपयोग होता और शर्तें पूरी होतीं। लेख में Astellas के साथ शोध सहयोग और Nvidia की गणना तकनीक के उपयोग का भी वर्णन था। अनुबंध की अधिकतम राशि तत्काल प्राप्त राजस्व नहीं थी।

Absci विकास के शुरुआती चरण में था। तकनीकी प्रगति और समझौतों का मूल्यांकन नैदानिक परिणामों, खर्च तथा पूँजी की जरूरत के साथ करना आवश्यक था; वे निवेश सफलता की गारंटी नहीं थे।

5. e-therapeutics plc

e-therapeutics ने संगणकीय जीवविज्ञान को RNA इंटरफेरेंस यानी RNAi आधारित उपचारों से जोड़ा। इनमें RNA को प्रभावित करके कुछ जीन की अभिव्यक्ति घटाने का प्रयास होता है; यह DNA संपादन नहीं है।

कंपनी के Novo Nordisk सहित अन्य कंपनियों से शोध सहयोग भी थे। सहयोग से मिलने वाला राजस्व मंजूर दवाओं की बिक्री के समान नहीं है।

31 जुलाई 2022 को समाप्त छह महीनों में कंपनी ने 3 लाख पाउंड राजस्व, कर के बाद 38 लाख पाउंड नुकसान और 2.18 करोड़ पाउंड नकदी बताई। इसलिए वह पूरी तरह राजस्व रहित नहीं थी। 30 सितंबर 2022 को खर्च से पहले 1.35 करोड़ पाउंड जुटाने की घोषणा हुई। जुटाई गई पूँजी राजस्व या लाभ नहीं है। AIM पर कारोबार मई 2024 में समाप्त हुआ।

मूल्यांकन में तरलता, खर्च, शेयरधारकों के अधिकार और दवा उम्मीदवारों की प्रगति महत्वपूर्ण हैं। पहले की सूचीबद्धता आज शेयर खरीदने या बेचने की सुविधा की गारंटी नहीं है।

संगणकीय जीवविज्ञान में निवेश का मूल्यांकन

यह क्षेत्र दो जटिल विषयों, एआई और जैव प्रौद्योगिकी, को जोड़ता है। केवल एक विषय की जानकारी दूसरे का पूरा मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

कई कंपनियाँ छोटे अणुओं और एंटीबॉडी जैसे समान उपयोगों पर काम करती हैं और उनके वैज्ञानिक तथा आर्थिक जोखिम साझा हो सकते हैं।

विविधीकरण किसी एक कंपनी पर निर्भरता घटा सकता है, लेकिन क्षेत्र का जोखिम समाप्त नहीं करता। मूल लेख ने 2022 से 2027 के बीच तेज बाजार वृद्धि के पूर्वानुमान का उल्लेख किया था। यह मान्यताओं पर आधारित अनुमान था, पहले से हुई वृद्धि या निवेश प्रतिफल का वादा नहीं।

डेटा की गुणवत्ता, खर्च, नैदानिक प्रगति और व्यावसायिक उपयोगिता प्रत्येक मॉडल के मूल्यांकन में आवश्यक हैं। केवल तकनीकी संभावना पर्याप्त नहीं है।