शीर्ष 10 बायोटेक बिग डेटा कंपनियां

बेहतर दवा के लिए अधिक डेटा

जितना हम जीवविज्ञान के बारे में सीखते हैं, उतना ही हमें एहसास होता है कि हम कितना नहीं जानते। यह जीनोमिक क्रांति और शुरुआती 2000 के दशक में पहला मानव जीनोम अनुक्रमित होने से शुरू हुआ।

जीनोमिक्स अब ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, प्रोटियोमिक्स, मेटाबोलोमिक्स, माइक्रोबायोम आदि जैसे अन्य डेटासेट्स के साथ जुड़ गया है, जिससे एक नई “मल्टीओमिक्स” विज्ञान बन रहा है। हमने इस विकास पर आगे विस्तार से चर्चा की “मल्टीओमिक्स बायोटेक्नोलॉजी में अगला कदम है”।

इन नए उपकरणों ने डेटा की बाढ़ पैदा की है, जो कोशिकाओं की आंतरिक गतिविधियों के बारे में विस्तृत जानकारी लाते हैं, कभी-कभी परमाणु स्तर तक। इस डेटा वृद्धि का एक प्रमुख कारण जीन और अन्य जैविक सामग्री जैसे प्रोटीन के अनुक्रमण की कीमत में गिरावट रहा है।

स्रोत: ResearchGate

इसने बायोटेक में “बिग डेटा” की संभावनाओं के बारे में उत्साह पैदा किया है, जो अन्य अधिक आईटी-चालित क्षेत्रों के बिग डेटा की अवधारणा की नकल करता है।

पहले ही 2018 में, मैगज़ीन Barron’s ने पूछा “क्या बिग डेटा बड़े बायोटेक रिटर्न की ओर ले जाएगा?” और उद्योग ने पूछना शुरू किया “बायोप्रोसेसिंग के लिए बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण को लागू करना”

काफी कंपनियां बड़े पैमाने पर जैविक डेटा बनाने और विश्लेषण करने की दिशा से लाभ उठाने के लिए अच्छी स्थिति में हैं।

AI बिग डेटा के साथ मिल रहा है?

पिछले कुछ वर्षों में एक नई विकास AI का उदय रहा है। जबकि AI ने 2023 में मुख्य रूप से LLMs (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) जैसे ChatGPT के साथ सार्वजनिक चेतना में प्रवेश किया, बायोटेक उद्योग ने कई साल पहले ही AI को अपनाना शुरू कर दिया था।

और यह समझ में आता है क्योंकि डेटा और AI का कुछ हद तक सहजीवी संबंध है:

• AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में उच्च गुणवत्ता और एनोटेशन वाला डेटा आवश्यक होता है।
• AI बड़े डेटासेट को सीधे मानव हस्तक्षेप के बिना व्यवस्थित करने और उन बिंदुओं को जोड़ने में मदद कर सकते हैं जहाँ मैन्युअल विश्लेषण संभव नहीं होता।

परिणामस्वरूप आज, बायोटेक उद्योग में पहले बिग डेटा-केंद्रित कई कंपनियां भी AI कंपनियों में बदल रही हैं।

कुछ AI अनुप्रयोगों के विपरीत जो अभी भी व्यापार मॉडल की तलाश में हैं (जैसे इमेज जेनरेशन), दवा खोज और मेडिकल रिसर्च में AI मॉडल से मोनेटाइज़ेशन तक का मार्ग काफी स्पष्ट है।

शीर्ष 10 बिग डेटा बायोटेक स्टॉक्स

1. Illumina

Illumina अग्रणी जीनोमिक्स कंपनी है, उद्योग में अब तक की सबसे बड़ी और सबसे स्थापित, जिसकी आय $1.2 बिलियन है, जो पिछले 5 वर्षों में 11% CAGR पर बढ़ी है।

यह इसे बायोटेक उद्योग के सभी हिस्सों को जीनोमिक डेटा प्रदान करने वाला प्रमुख प्रदाता भी बनाता है।

अधिकांश जीनोम अनुक्रमण कंपनियों की तरह, Illumina सीक्वेंसर बेचकर पैसा कमाती है, लेकिन मुख्य रूप से सीक्वेंसर द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपभोग्य पदार्थ बेचकर। प्रति मशीन राजस्व आमतौर पर समय के साथ बढ़ता है क्योंकि इसे पूर्ण क्षमता पर उपयोग किया जाता है।

कंपनी का नया जीनोम सीक्वेंसर मॉडल, NovaSeqX, सफल रहा है, 2023 में 352 यूनिट्स के साथ। इसने Illumina के ग्राहकों में बड़े पैमाने पर जीनोम अनुक्रमण को तेज किया है, अधिक मल्टीओमिक्स विश्लेषण और सिंगल-सेल तथा स्पेशियल विश्लेषण के बड़े पैमाने के साथ।

NovaSeqX की बिक्री एक बहुत बड़े जीनोम सीक्वेंसर खंड के ऊपर आती है, जिसमें 25,000 से अधिक सिस्टम स्थापित हैं।

स्रोत: Illumina

Grail समस्याएँ

Illumina पर चर्चा करते समय, एक नई जीनोमिक्स एप्लिकेशन, रक्त नमूने में कैंसर पहचान जिसे लिक्विड बायोप्सी कहा जाता है, के लिए एक लंबा स्पष्टीकरण आवश्यक है।

Illumina ने इस तकनीक को विकसित करने पर काम किया और फिर इसे Grail नामक कंपनी में स्पिन ऑफ किया।

Grail तकनीकी और व्यावसायिक दोनों दृष्टिकोण से बहुत सफल है। Q2 2023 में, 7,500 प्रदाताओं ने Grail के परीक्षणों को निर्धारित किया, 100,000 परीक्षणों की सीमा को पार किया। इसने 6 विभिन्न रक्त कैंसरों में 92% कैंसर पुनरावृत्ति का पता लगाया।

कई वर्षों बाद, Illumina ने इस कंपनी को बहुत अधिक कीमत पर फिर से खरीदा।

इससे कई समस्याएँ उत्पन्न हुईं। सबसे पहले, USA और EU दोनों में नियामक प्राधिकरणों ने एकाधिकार जोखिम के बारे में चिंता जताई, क्योंकि Illumina कई Grail के प्रतिस्पर्धियों को जीनोम अनुक्रमण मशीनों का आपूर्तिकर्ता था। इससे EU ने €432M का जुर्माना लगाया।

एक और समस्या महंगे Grail स्पिन-ऑफ़, धन जुटाने, और Illumina में पुनः सम्मिलित होने की शर्तों से आई।

कार्यकर्ता-निवेशक कार्ल इकैन ने कंपनी के बोर्ड पर हमला किया और संकेत दिया कि संभावित बेईमानी या दुर्भावनापूर्ण लेनदेन अंदरूनी लोगों के पक्ष में किए गए थे, जो कंपनी के शेयरधारकों के हितों के खिलाफ थे। SEC भी इस प्रश्न की जांच कर रहा था। आप इन संदेहों और आरोपों के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं इस श्रृंखला में लेखों द्वारा Non-GAAP निवेश।

अंततः, Grail को फिर से बेचने का निर्णय लिया गया, बोर्ड ने 4 जून, 2024 को इस निर्णय को मंजूरी दी।

Grail की कहानी ने Illumina और उसके शेयरधारकों के लिए बहुत परेशानी पैदा की। हालांकि, इससे कंपनी की जीनोम अनुक्रमण में स्थिति पर असर नहीं पड़ा।

अंततः, संभावना है कि Grail कैंसर पहचान एक विशाल व्यवसाय में विकसित हो सकती है, और डॉक्टरों को बहुत सारे Illumina जीनोम सीक्वेंसर और उपभोग्य पदार्थ उपयोग करने के लिए प्रेरित करेगी।

Illumina ने 2023 में बायोइन्फॉर्मेटिक सॉफ्टवेयर कंपनी Partek को भी अधिग्रहित किया, जिससे कंपनी की पेशकश सीक्वेंसर और उनके उपभोग्य पदार्थों से आगे बढ़ी।

2. Schrödinger, Inc.

कंपनी भौतिकी-आधारित मॉडलों में विशेषज्ञता रखती है ताकि किसी लक्ष्य के लिए सबसे उपयुक्त अणु खोजा जा सके, जिसमें पोटेन्सी, घुलनशीलता, आधा-आयु, संश्लेषणीयता आदि जैसे विरोधी मापदंडों को संतुलित किया जाता है।

यह मशीन लर्निंग भी उपयोग करता है, लेकिन भौतिकी-आधारित मॉडल की जोड़ से इसे पूरी तरह नए क्षेत्रों में परीक्षण किया जा सकता है जहाँ AI को “ट्रेन” करने के लिए कोई डेटासेट नहीं है। इससे Schrödinger कुछ दिनों में 1 अरब संभावित अणुओं से केवल 8 ठोस उम्मीदवारों तक पहुँच सकता है, पूरी तरह डिजिटल गणना के माध्यम से।

स्रोत: Schrodinger

Schrödinger ने 2020 में Bayer के साथ $10M राजस्व के लिए 5-वर्षीय सहयोग समझौता किया. इस समझौते का उद्देश्य Schrödinger तकनीक को Bayer के इन-सिलिको प्रेडिक्शन मॉडलों के साथ उपयोग करना है।

एक अन्य हालिया साझेदारी Lilly के साथ है, जिसमें सफल खोज के लिए कुल $425M तक के माइलस्टोन भुगतान हैं।

पहले के सहयोगों में Takeda, Sanofi Bristol Myers Squibb, और अन्य छोटे फार्मास्यूटिकल कंपनियां शामिल थीं।

स्रोत: Schrodinger

समग्र रूप से, Schrödinger एक बढ़ता पोर्टफोलियो बना रहा है, जिसमें अधिकाधिक स्वामित्व वाले और पूरी तरह से स्वामित्व वाले अणु शामिल हैं। जबकि अभी राजस्व नहीं है, कंपनी अभी भी लाभदायक नहीं है, विस्तार और R&D खर्च पर ध्यान केंद्रित कर रही है ताकि उसकी तकनीक में सुधार हो सके।

कंपनी दवा खोज से परे नए क्षेत्रों जैसे जटिल बायोफार्मास्यूटिकल्स या रसायन, बैटरियां, या पॉलीमर जैसी सामग्री में विस्तार पर भी विचार कर रही है।

स्रोत: Schrodinger

निवेशकों को नई साझेदारियों पर नज़र रखनी चाहिए, क्योंकि वे उद्योग के नेताओं द्वारा मूल्यांकित Schrödinger की तकनीक की प्रगति को दर्शाएंगी, साथ ही नई बाजारों में तकनीक के विस्तार की संभावित सफलता को भी।

3. Exscientia

कंपनी AI का उपयोग करके सटीक थैरेपी विकसित कर रही है। यह दवा खोज प्रक्रिया के हर चरण में समर्पित सॉफ़्टवेयर के साथ “फुल स्टैक” AI दवा खोज तकनीक चलाती है।

स्रोत: Exscientia

Exscientia की तकनीक जैविक लक्ष्य से संबंधित दवा खोजने में आवश्यक समय को 70% तक घटाती है और पूंजी प्रक्रिया को 80% अधिक कुशल बनाती है।

इससे 4 यौगिक प्रारंभिक क्लिनिकल चरणों में, कुल 30 प्रोग्राम, और साझेदारों के साथ माइलस्टोन से $6.5B राजस्व प्राप्त हुआ। मुख्य फोकस ऑन्कोलॉजी (कैंसर) और सूजन रोगों पर रहा है।

स्रोत: Exscientia

यह उन निवेशकों के लिए एक रोचक विकल्प हो सकता है जो बहुत बड़े नकदी रनवे और अतिरिक्त सुरक्षा के लिए कई चल रही साझेदारियों वाली स्थापित AI दवा खोज कंपनी की तलाश में हैं।

4. 10x Genomics, Inc.

10x Genomics स्पैशियल बायोलॉजी में अग्रणी है, जो जीनोम और ट्रांसक्रिप्टोम को 3D में अध्ययन करता है, जिससे कोशिकीय या यहां तक कि इंट्रासेल्युलर स्तर पर जीन की गतिविधि को विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है।

कंपनी की स्थापना 2012 में हुई थी, जिसमें संस्थापकों में Serge Saxonov शामिल हैं, जो व्यक्तिगत जीनोम परीक्षण कंपनी 23andMe के R&D निदेशक हैं।

10x Genomics ने R&D ($1B+ अब तक R&D में निवेश) और अधिग्रहणों के मिश्रण से विकास किया। विशेष रूप से, इसका Visium प्लेटफ़ॉर्म 2018 में Spatial Transcriptomics के अधिग्रहण से प्राप्त हुआ।

स्रोत: 10x Genomics – 10x Genomics acquisitions timeline

यह भी वही तरीका है जिससे 10x Genomics ने 2020 में Readcoor और Cartana को अधिग्रहित करके अपना Xenium प्लेटफ़ॉर्म प्राप्त किया।

2020 में, इसने क्रोमियम प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया, जिसे अगले वर्ष Chromium X में अपडेट किया गया।

2021 में Tetramer Shop के अधिग्रहण के माध्यम से, 10x Genomics ने 2022 में BEAM (Barcode Enabled Antigen Mapping) लॉन्च किया। यह शोधकर्ताओं को इम्यून सिस्टम के घटकों की विस्तृत पहचान करने की अनुमति देता है। यह इम्यूनिटी और नई बीमारियों पर शोध में बहुत प्रभावशाली हो सकता है।

Revenues grew by 17% year-to-year in Q2 2023, Xenium बिक्री द्वारा प्रेरित, जिसमें अगस्त 2023 में 100 यूनिट बिक्री की सीमा पार हुई.

The company also सितंबर 2023 में अपने मुख्य प्रतिद्वंद्वी Nanostring के खिलाफ एक महत्वपूर्ण जीत हासिल की. Nanostring अब अधिकांश EU में अपने CosMx Spatial Molecular Imager (SMI) उपकरण बेचने से प्रतिबंधित है क्योंकि वह 10x Genomic पेटेंट का उल्लंघन करता है।

कंपनी अभी भी शुरुआती चरण में है, जो Illumina के शुरुआती दिनों के समान है। वर्तमान में, स्पैशियल बायोलॉजी केवल शैक्षणिक और मूलभूत शोध तक सीमित है। लेकिन कई बायोटेक्नोलॉजी की तरह, यह एक दिन व्यापक हो सकती है, धीरे-धीरे एक मेडिकल टूल बन सकती है, और फिर “रूटीन” परीक्षण में बदल सकती है। किसी भी स्थिति में, स्थापित मशीनों की बढ़ती संख्या उपभोग्य पदार्थों की बिक्री और राजस्व वृद्धि को प्रेरित करेगी।

5 . Oxford Nanopore Technologies plc (ONT.L)

Oxford Nanopore एक अनोखी जीनोम अनुक्रमण तकनीक जो फ्लो सेल पर निर्भर करती है। यह DNA को “पढ़”ती है जब वह नैनोपोर से गुजरता है, रासायनिक माध्यम से नहीं बल्कि सीधे विद्युत धारा मापकर। So, in a way, this is the first time a computer can read a genetic sequence (DNA & RNA) in real-time.

स्रोत: Oxford Nanopore

कंपनी की तकनीक का एक और अनोखा लाभ यह है कि यह पारंपरिक अनुक्रमण विधियों की तुलना में लंबी जीनिक अनुक्रम पढ़ सकती है। लंबी अनुक्रम और वास्तविक समय में पढ़ना बेहतर और तेज़ परिणाम प्राप्त करने में मदद कर सकता है, जो कैंसर विश्लेषण या एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी बैक्टीरिया जैसी संक्रामक बीमारियों के लिए महत्वपूर्ण है।

अंत में, विद्युत मापन छोटे और अधिक पोर्टेबल सीक्वेंसर की अनुमति देता है, जो अब तक उपयोग किए गए बड़े मशीनों से एक सुधार है। इससे कंपनी विभिन्न प्रकार के सीक्वेंसर बना सकती है, जिसमें धीमे, छोटे और बहुत सस्ते मशीनें शामिल हैं, जो $1,000 से शुरू होती हैं। यह अनुक्रमण बाजार को मूल रूप से विस्तारित कर सकता है, जहाँ मोबाइल या कम लागत वाले अनुक्रमण पहले विकल्प नहीं थे।

अपनी मूल रूप से नई तकनीक के कारण, यह स्पष्ट नहीं है कि Oxford अधिक परिपक्व जीनोम अनुक्रमण इकोसिस्टम में कहाँ फिट होगा।

यह जीनोम के रासायनिक/ऑप्टिकल पढ़ने की मौजूदा तकनीक को पूरी तरह से प्रतिस्थापित कर सकता है।

या यह कम मात्रा या मोबाइल अनुक्रमण या लंबी जीनिक अनुक्रमों के उच्च-शुद्धता पढ़ने की आवश्यकता वाले अनुक्रमण के लिए एक सफल लेकिन विशेष अनुप्रयोग बन सकता है।

कंपनी प्रोटीन, प्रोटीन की पोस्ट-ट्रांसलेशनल मॉडिफिकेशन या छोटे अणुओं की पढ़ने, और जीवन विज्ञान के अत्यंत किनारे पर अन्य मापों में विस्तार करने की योजना भी बना रही है।

6 . Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.

कंपनी विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए ऑन-डिमांड जीव उत्पन्न कर रही है। इसने कई शोध कार्यक्रमों और साझेदारियों के साथ अपने अनुप्रयोगों को व्यापक रूप से विविध किया है:

• कैनाबिनॉइड्स
• mRNA वैक्सीन उत्पादन और न्यूक्लिक एसिड दवा
• खाद्य प्रोटीन
• बायोलॉजिकल उर्वरक उत्पादन Bayer के साथ साझेदारी में
• आंत रोगों के लिए प्रोग्रामेबल माइक्रोब्स
• माइक्रोप्लास्टिक बायोरिमेडिएशन
• बायोसेक्योरिटी और रोगजनकों का पता लगाना
• कचरा और प्रदूषकों का पुनर्चक्रण

कई इन संशोधनों में CRISPR या समान जीन एडिटिंग तकनीकों पर निर्भरता है, विशेष रूप से इसके CAR-T कैंसर सेल थैरेपीज़।

सेल इंजीनियरिंग के लिए तैयार प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करके, Ginkgo बायोटेक उद्योग में एक प्रमुख सेवा प्रदाता बन रहा है, जो फार्मास्यूटिकल उद्योग से आगे कृषि, बायोसेक्योरिटी और औद्योगिक रासायनिक प्रक्रियाओं में प्रवेश कर रहा है।

यह विशेषज्ञता और गति प्रदान करता है और शोध परियोजना के लिए आवश्यक स्थिर लागत और पूंजी व्यय की मात्रा को कम करने में मदद कर सकता है।

यह कंपनी द्वारा पिछले कुछ वर्षों में प्राप्त विविध ग्राहकों और साझेदारों की विस्तृत श्रृंखला द्वारा प्रदर्शित होता है।

स्रोत: Gingko Bioworks

Gingko को एक बिग डेटा कंपनी बनाने वाला कारण उसके सेल बैंकों, डेटासेट्स और प्रयोगों की अनगिनत अनुप्रयोगों और जीव प्रकारों में अद्वितीय व्यापकता है।

यह उन निवेशकों के लिए आकर्षक स्टॉक है जो जीन एडिटिंग और सेल इंजीनियरिंग तकनीकों पर दांव लगाना चाहते हैं, लेकिन किसी एक विशेष अनुप्रयोग पर नहीं। यह आमतौर पर विकास-केंद्रित निवेशकों के लिए अधिक रोचक होता है।

CRISPR कंपनियों का बड़ा हिस्सा मानव चिकित्सा और जीनिक रोगों पर केंद्रित है, जिससे Gingko के लिए कृषि, बायोइंजीनियरिंग, ऊर्जा, और बायो-उत्पाद (जिसमें कैनाबिनॉइड्स शामिल हैं) के लिए अवसर खुले हैं।

जीनिक डेटासेट्स, जीन एडिटिंग टूल्स, और AI (ओपन सोर्स सहित) के तेज़ विस्तार के साथ, यह Gingko Bioworks के लिए एक विशाल अवसर साबित हो सकता है।

7. BenevolentAI SA (BAI.AS)

BenevolentAI AI-सक्षम दवा खोज का उपयोग करके एटॉपिक डर्मेटाइटिस के उपचार और दीर्घकालिक रोगों तथा कैंसर के संभावित उपचार विकसित करता है।

जहाँ अन्य कंपनियां AI का उपयोग करके सेल गतिविधि या प्रोटीन 3D कॉन्फ़िगरेशन की भविष्यवाणी करती हैं, Benevolent का BenAI इंजन वैज्ञानिक पेपरों (35+ मिलियन) के मौजूदा डेटाबेस की जांच करके नई अंतर्दृष्टि खोलता है।

फिर यह इन संभावित खोजों को एक प्रक्रिया में एकीकृत करता है जिसमें विचार का प्रयोगात्मक सत्यापन, इन-सिलिको विश्लेषण, और संकेत विस्तार/दवा पुनः उपयोग शामिल है।

स्रोत: Benevolent

विचार यह है कि कई मौजूदा दवाओं या ज्ञात जैविक तंत्रों को नए उपचारों के लिए पुनः उपयोग किया जा सकता है। समग्र रूप से, ऐसी रणनीति नई थैरेपीज़ को तेज़ी से लाने में मदद करनी चाहिए, क्योंकि नियामक कार्य का अधिकांश हिस्सा पहले ही हो चुका है (उदाहरण के लिए, क्लिनिकल ट्रायल के चरण I ने दवा की सुरक्षा सिद्ध की)।

कंपनी के पास एक चल रहा AstraZeneca के साथ सहयोग है जो फाइब्रोसिस और दीर्घकालिक किडनी रोगों के लिए दवाओं को विकसित करने के लिए है (प्रारंभिक समझौता 2019 से), 2022 में इसे हृदय विफलता और सिस्टमिक ल्यूपस एरिथेमेटोसस (SLE) को शामिल करने के लिए विस्तारित किया गया।

यह भी Merck KGaA के साथ साझेदारी की ताकि ऑन्कोलॉजी और न्यूरोइन्फ्लेमेशन में उसकी विशेषज्ञता का उपयोग किया जा सके और कंपनी की AI-चालित दवा खोज योजनाओं का समर्थन किया जा सके, छोटे अणु उम्मीदवारों को खोजने पर ध्यान केंद्रित करके।

पहले, इसने एक नया संकेत विस्तार हासिल किया जिससे Eli Lilly के साथ बारिसिटिनिब के लिए FDA अनुमोदन मिला, जो संभावित COVID-19 उपचार है।

8. AbCellera

AbCellera एंटीबॉडी-आधारित दवाओं की नई श्रेणियों को विकसित करने में विशेषज्ञ है।

विशेष रूप से, यह GPCR और आयन चैनल प्लेटफ़ॉर्म पर काम कर रहा है, एक चिकित्सीय लक्ष्य जिसके लिए पहले एंटीबॉडी विकसित नहीं की जा सकी। उनका अन्य प्लेटफ़ॉर्म टी-सेल एंगेजर्स है, जो एंटीबॉडी-आधारित कैंसर उपचार की दक्षता बढ़ाता है और विषाक्तता को कम करता है।

स्रोत: AbCellera

10 वर्षों में, कंपनी ने 100+ चिकित्सीय कार्यक्रम विकसित किए हैं, विभिन्न साझेदारों के साथ, जिसमें 50% ऑन्कोलॉजी में हैं। 13 अणु पहले ही क्लिनिकल ट्रायल चरण तक पहुँच चुके हैं, और 2 को पहले ही उपचार के लिए अनुमोदित किया जा चुका है।

स्रोत: AbCellera

AbCellera की प्रक्रिया का एक प्रमुख हिस्सा संभावित एंटीबॉडीज़ की बड़ी चयन तक पहुंच है। फिर मशीन विज़न द्वारा संचालित हाई-थ्रूपुट सिंगल-सेल स्क्रीनिंग के साथ सही एंटीबॉडीज़ का चयन किया जाता है।

9. Therapeutics

Bioxcell एक अवधारणा पर केंद्रित है जिसे वे “दवा पुनः-नवाचार” कहते हैं। दवा पुनः-नवाचार AI का उपयोग करके उन दवाओं का विश्लेषण करता है जो पहले से सुरक्षित साबित हो चुकी हैं, लेकिन विभिन्न कारणों से उनके विकासकर्ता द्वारा छोड़ दी गई हैं।

यह अनुमोदित उत्पादों की नई अनुप्रयोगों के लिए भी जांच करता है।

स्रोत: Bioxcell

बिग डेटा और AI का उपयोग करके अवधारणा निर्माण केवल 6 महीने लेता है (नए अणुओं के लिए कई वर्षों के बजाय), इसके बाद कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग, निर्णय मैट्रिक्स, और इन-सिलिको वैधता का उपयोग करके परिकल्पना की 12 महीने की वैधता आती है।

पुनः-नवाचार ने हाल ही में उल्लेखनीय सफलताएँ देखी हैं, विशेष रूप से जब इसे पुनः-फ़ॉर्मुलेशन के साथ मिलाया गया है ताकि दुष्प्रभावों को हटाया जा सके या कम दक्षता को सुधारा जा सके, जिसने मूल रूप से दवा उम्मीदवारों को छोड़ दिया था।

यह मॉडल पहले ही फल दिया है, IGALMI (स्किज़ोफ्रेनिया या बाइपोलर डिसऑर्डर से जुड़ी उत्तेजना के उपचार के लिए) की स्वीकृति के साथ, जो परियोजना शुरू होने से कम 4 वर्षों में मिली।

IGALMI के मामले में, पहले की खराब जैवउपलब्धता को दवा के प्रशासन के तरीके को बदलकर और इसे एक मेटाबोलिक स्थिरकर्ता के साथ मिलाकर हल किया गया।

स्रोत: Bioxcell

कंपनी के पास पहले ही क्लिनिकल ट्रायल के चरण 3 में दो उन्नत कार्यक्रम हैं, साथ ही पाइपलाइन में 5 अन्य कार्यक्रम हैं।

पहला कार्यक्रम, अल्जाइमर डिमेंशिया (AAD) से जुड़ी उत्तेजना के लिए, एक नए एजेंट के साथ, एक नई फ़ॉर्मुलेशन latrepirdine, एक एंटीहिस्टामिन दवा (एलर्जी) का नया फ़ॉर्मुलेशन।

दूसरा एक विस्तार है IGALMI के अनुप्रयोग का, बाइपोलर डिसऑर्डर या स्किज़ोफ्रेनिया से जुड़ी उत्तेजना के लिए, घर पर उपयोग के सेटिंग में।

स्रोत: Bioxcell

IGALMI के साथ Bioxcell की सफलता बिग डेटा की संभावनाओं को दर्शाती है, जिसे नई दवा खोज के परे विस्तारित किया जा सकता है, और मौजूदा दवाओं के शस्त्रागार को सुधारने, या ज्ञात सुरक्षित दवाओं के नए अनुप्रयोग खोजने में उपयोग किया जा सकता है।

10 . Recursion Pharmaceuticals

Recursion Pharmaceuticals दवा खोज में AI का उपयोग करता है,

कंपनी का दृष्टिकोण नई दवाओं को बाजार में लाने के समय और लागत को काफी कम करने का लक्ष्य रखता है।

स्थिर डेटासेट बनाना कंपनी का प्रारंभिक फोकस रहा है, जो बायोडाटा से जुड़ी कई समस्याओं को हल करने की कोशिश करता है:

• एनालॉग डेटा, फ़ैक्स से पीडीएफ या स्कैन किए हुए प्रिंटआउट तक।
• विच्छिन्न डेटा, जिसमें बहुत कम या कोई एनोटेशन नहीं है।
• अनुसंधान को दोहराना कठिन।

इन समस्याओं को हल करने के लिए, Recursion ने दुनिया के सबसे बड़े स्वचालित वेट लैब में से एक बनाया, और अपने स्वयं के लाखों प्रयोगों को डिजिटल किया (प्रति सप्ताह 2.2 मिलियन प्रयोग)।

उनके पास दुनिया के सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर में से एक भी है, जो दवा खोज के लिए उनके LLMs और AI को प्रशिक्षित करता है। मॉडल 2 अरब से अधिक छवियों की लाइब्रेरी पर प्रशिक्षित किए गए और जीन और यौगिकों के सभी संभावित संयोजनों के बीच 6 ट्रिलियन संबंधों का अनुमान लगाया।

स्रोत: Recursion

Recursionस्थापित कियाAI नेता Nvidia के साथ साझेदारी और संभवतः अपने कुछ AI मॉडल NVIDIA के नए BioNeMo प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से व्यावसायिक साझेदारों को जारी कर सकता है। यह Recursion को NVIDIA के नवीनतम GPU तक प्राथमिकता पहुंच भी देगा, NVIDIA DGX™ क्लाउड के माध्यम से।

Recursion की R&D स्वामित्व पाइपलाइन मुख्य रूप से दुर्लभ रोगों और ऑन्कोलॉजी पर केंद्रित है, जिसमें क्लिनिकल ट्रायल के चरण 2 में 3 उम्मीदवार दवाएं हैं।

स्रोत: Recursion

न्यूरोसाइंस, अनड्रग्गेबल ऑन्कोलॉजी जैसी अधिक जटिल क्षेत्रों के लिए, कंपनी इन क्षेत्रों में स्थापित कंपनियों के साथ साझेदारी स्थापित करना पसंद करती है।

उदाहरण के लिए, न्यूरोसाइंस में Roche और अनड्रग्गेबल ऑन्कोलॉजी लक्ष्यों में Bayer।

अंत में, कंपनी ने अपनी तकनीक और डेटा को लाइसेंस करने के लिए संबंध स्थापित किए हैं, विशेष रूप से जब डेटा एक्सचेंज पर बातचीत करके दोनों कंपनियों द्वारा भविष्य में उपयोग की जाने वाली जानकारी को बढ़ाया जा सकता है।