La fusione tra Recursion ed Exscientia crea un nuovo leader nella scoperta di farmaci AI

Nuovi Metodi per la Scoperta di Farmaci

Scoprire nuovi farmaci è diventato sempre più costoso e complesso negli ultimi decenni, con nuove terapie che costano più di un miliardo di dollari per essere sviluppate.

Ciò è in parte dovuto al fatto che tutti i frutti più facili sono già stati raccolti, come le piante medicinali conosciute e i biochimici “facili” da trovare.

Un altro fattore è che le malattie per le quali non si è ancora trovato un trattamento efficace sono le più complesse, spesso causate da disfunzioni complesse del corpo (diabete, Alzheimer, cancro, obesità, ecc.) o da cause difficili da raggiungere (ad esempio parassiti e virus come HIV o malaria, molto abili a eludere il sistema immunitario).

Ciò significa che, per scoprire nuove molecole oggi, è necessario considerare centinaia di migliaia o addirittura milioni di composti prima di ridurli a pochi.

È un compito arduo e anche un processo costoso.

Fortunatamente, i progressi nell’IA e nella computazione hanno reso possibile setacciare un volume astronomico di dati, a costi molto più bassi sia in termini di denaro che di tempo.

E due aziende stanno ora fondendo le loro forze per accelerare l’adozione della scoperta di farmaci guidata dall’IA.

Fusione tra Exscientia e Recursion

L’8 agosto 2024 è stata annunciata la fusione di Exscientia con il suo più grande pari Recursion Pharmaceuticals (RXRX ).

Entrambe le aziende avevano sviluppato un proprio processo per sfruttare l’IA e l’automazione al fine di accelerare la scoperta di farmaci e ridurre i costi.

Un forte argomento a favore della fusione è che le tecnologie di entrambe le aziende sono molto complementari. Di seguito esamineremo in dettaglio entrambe le aziende, ma la panoramica generale è la seguente:

• Recursion si concentra su opportunità “first-in-disease”, attraverso una comprensione più profonda dei meccanismi biologici.
• Exscientia si concentra su farmaci “best-in-class”, con competenza nella chimica di precisione e nella sintesi molecolare.

Quindi, insieme, la società combinata non solo ottiene una scala aggiuntiva per risparmiare sui costi generali e sulla conformità normativa (di solito l’obiettivo delle fusioni nel biotech), ma anche la combinazione di eccellenza nella sintesi chimica E intuizioni biologiche.

Exscientia

L’azienda utilizza l’IA per sviluppare terapie di precisione.

Gestisce una tecnologia di scoperta di farmaci AI “full stack” con software dedicato in ogni fase del processo di scoperta.

Quindi, invece di esaminare molecole esistenti, l’Precision Design AI di Exscientia progetta molecole personalizzate per corrispondere al target individuato dal suo Precision Target AI.

Fonte: Exscientia

La tecnologia di Exscientia riduce del 70% il tempo necessario per passare da un target biologico a trovare un farmaco corrispondente e rende il processo dell’80% più efficiente in termini di capitale.

Una parte del risparmio di tempo e costi proviene da un processo altamente automatizzato, con “automazione robotica completa lungo l’intero ciclo di sperimentazione”.

Ciò ha portato a 4 composti in fase clinica precoce, 30 programmi in totale e 6,5 Mrd di ricavi da traguardi con i partner. L’attenzione principale è stata sull’oncologia (cancro) e sulle malattie infiammatorie.

Fonte: Exscientia

Recursion Pharma

Recursion Pharmaceuticals sfrutta l’IA nella scoperta di farmaci. Più le IA sono coinvolte nella scoperta e nello sviluppo di farmaci, più i dati diventeranno preziosi per l’addestramento delle IA.

La biologia è un campo estremamente complesso, con dati integrati e verificati talvolta scarsi. Questo è un problema serio quando qualsiasi errore può creare bias, limitazioni ed errori nell’IA, che potrebbe dover essere riaddestrata da zero.

Quindi la creazione di dataset solidi è stata l’obiettivo dell’azienda fin dalla sua nascita, cercando di risolvere diversi problemi con i biodati:

• Dati analogici, da fax a PDF o stampe scansionate.
• Dati isolati, con poche o nessuna annotazione.
• Ricerca difficile da replicare.

Per risolvere questi problemi, Recursion ha creato uno dei più grandi laboratori wet automatizzati al mondo, digitalizzando milioni dei propri esperimenti (2,2 milioni di esperimenti a settimana).

Combina il laboratorio secco (in-silico) e il laboratorio wet (campioni biologici) con:

• Una libreria di 1,7 milioni di piccole molecole.
• Colture cellulari, editing genico CRISPR, fattori solubili, virus vivi, ecc.
• Un flusso di lavoro robotico di laboratorio automatizzato che consente fino a 2,2 milioni di esperimenti ogni settimana.
• Microscopi ad alta velocità e sistemi di sequenziamento.
• Flussi video continui dalle telecamere, che registrano misurazioni olistiche dei comportamenti animali.
• Risorse computazionali avanzate, che hanno generato >21 petabyte di dati proprietari ad alta dimensionalità.
• Dati ADMET (assorbimento, distribuzione, metabolismo, escrezione e tossicologia).

Ciò crea dataset unici (e massivi) a tutti i livelli delle bioscienze “multiomiche”, includendo proteomica (livelli proteici), trascrittomica (livelli di mRNA), fenomica (morfologia cellulare), ADMET e “in-vivonomics” (comportamenti animali). L’azienda sta inoltre valutando di aggiungere metabolomica e genomica ai propri dataset in futuro.

Fonte: Recursion

(puoi leggere di più sul perché le multiomiche sono importanti in “Multiomics Are The Next Step In Biotechnology”).

Quindi, mentre Exscientia ha iniziato studiando i meccanismi biologici e progettando un farmaco per essi, Recursion ha invece costruito da zero un enorme database di ricerca biologica standardizzata e replicata.

Recursion ha inoltre acquisito a maggio 2023 le startup precliniche focalizzate sulla chimica dei farmaci, Cyclica e Valance, per un totale di $87.5M.

Possiedono anche uno dei supercomputer più veloci al mondo per addestrare i loro LLM e IA per la scoperta di farmaci. I modelli sono stati addestrati su una libreria di oltre 2 miliardi di immagini e hanno inferito 6 trilioni di relazioni tra tutte le possibili combinazioni di geni e composti.

Fonte: Recursion

Recursion ha stabilito una partnership con il leader dell’IA Nvidia (NVDA )  e potrebbe rilasciare alcuni dei suoi modelli IA ai partner commerciali tramite la nuova piattaforma BioNeMo di NVIDIA. Inoltre fornirà a Recursion l’accesso prioritario alle ultime GPU di NVIDIA tramite NVIDIA DGX™ Cloud.

L’azienda ha anche ricevuto un investimento di 50 M$ da NVIDIA nel luglio 2023.

Il pipeline proprietario di R&D di Recursion è principalmente focalizzato su malattie rare e oncologia, con 3 farmaci candidati in fase 2 di sperimentazione clinica.

Fonte: Recursion

Per settori più complessi, come le neuroscienze e l’oncologia non trattabile, l’azienda preferisce stabilire partnership con aziende consolidate in questi settori. Ad esempio Roche nelle neuroscienze e Bayer nei target oncologici non trattabili e nella fibrosi.

In totale, l’azienda prevede 13 Mrd di potenziali traguardi su oltre 50 programmi possibili, più royalties.

Infine, l’azienda ha stabilito relazioni per concedere in licenza la sua tecnologia e i suoi dati, soprattutto quando lo scambio di dati può essere negoziato per potenziare le informazioni che entrambe le aziende potranno utilizzare in futuro.

Scenario Post-Fusione

Proprietà e Gestione

Nel complesso, sebbene tecnicamente sia una fusione, sembra più una acquisizione di Exscientia da parte di Recursion.

La fusione è organizzata in modo che gli azionisti di Exscientia riceveranno 0,7729 azioni ordinarie di classe A di Recursion. Dopo la fusione, gli azionisti di Recursion possederanno il 74% della società combinata e gli azionisti di Exscientia il 26%.

L’operazione dovrebbe chiudersi entro l’inizio del 2025.

Il CEO e cofondatore di Recursion sarà il CEO della nuova entità, mentre il CEO di Exscientia diventerà Chief Scientific Officer.

La sede dell’azienda potrebbe però diventare un po’ complessa, con >850 dipendenti distribuiti tra i numerosi siti ereditati a Salt Lake City, Londra, Toronto, Montreal, nella Bay Area di San Francisco, Oxford, Boston, Vienna, Dundee e Miami.

Probabilmente, nel medio termine saranno necessarie alcune rilocalizzazioni e fusioni di strutture.

R&D Fusa

Il pipeline R&D fuso è equamente diviso tra oncologia e malattie rare, con 4 programmi in fase 2 di sperimentazione clinica.

Fonte: Recursion

Per il futuro della ricerca in azienda, molti dei passaggi di ricerca possono essere integrati dalla fusione dei dati e degli strumenti IA di Recursion ed Exscientia, soprattutto nelle fasi iniziali.

Ad esempio, il mix di sintesi chimica automatizzata di Exscientia è un’aggiunta importante al più grande laboratorio wet automatizzato al mondo di Recursion.

La profonda comprensione della biologia e delle malattie di Recursion può anche essere utilizzata per selezionare meglio ciò che è utile tra i milioni di composti fisici e i miliardi di previsioni di target di Exscientia.

Fonte: Recursion

Oltre a questo pipeline proprietario, l’azienda avrà anche 4 grandi collaborazioni strategiche (ad esempio Roche, Bayer, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ), Merck KGaA (MRK.DE )) con 10 programmi già opzionati in oncologia e immunologia.

È probabile che la più ampia gamma di collaborazioni in corso fornisca alla direzione dell’azienda una certa leva nelle future discussioni di collaborazioni strategiche, poiché ora avrà opzioni aggiuntive per mettere le grandi aziende farmaceutiche in competizione tra loro.

Fonte: Recursion

Dati Finanziari

Entrambe le aziende sono per lo più pre-ricavo, senza ancora un farmaco sul mercato. I fondi disponibili provengono da successive raccolte di capitali e da entrate principalmente derivanti dal raggiungimento di traguardi nei programmi di ricerca stabiliti con grandi aziende farmaceutiche.

L’attività combinata avrà una riserva di liquidità di 850 M$, garantendo un runway fino al 2027.

I prossimi 2 anni dovrebbero vedere fino a 200 M$ in potenziali pagamenti di traguardi per i successi di R&D. La maggior parte dei programmi di ricerca punta a grandi mercati, con la maggioranza di essi che mira a >1 Mrd di vendite se riusciti.

Il Futuro della Scoperta di Farmaci

È una tendenza in crescita che l’IA e i big data saranno fondamentali per trovare nuove cure e farmaci migliori in futuro.

Diventa anche molto chiaro, grazie ai LLM e ad altre iniziative IA, che i dati sono il re in questo settore.

Quindi dovremmo aspettarci che fusioni come quella di Exscientia & Recursion continuino a verificarsi in futuro. Ne discutiamo molte nei nostri articoli “Top 10 Biotech Big Data Companies” e “Top 5 AI & Digital Biotech Companies”.

Tra gli altri dataset che potrebbero essere utili in futuro a Recursion o ad altre aziende simili di scoperta di farmaci AI ci sono:

• La genomica spaziale, o lo studio del genoma e del trascrittoma in 3D, consente la visualizzazione dell’attività dei geni a livello cellulare o addirittura intracellulare.
  • 10x Genomics è ora l’azienda indipendente leader nel settore poiché il suo concorrente Nanostring è stato acquistato da Bruker Corporation .
• Modellazione molecolare basata sulla fisica.
  • Schrödinger  (SDGR) è leader nel trovare la migliore molecola possibile per un dato obiettivo, bilanciando metriche contrastanti come potenza, solubilità, emivita, sintetizzabilità, ecc.
• Lettura e sequenziamento del DNA
  • Le aziende leader sono Illumina (ILMN), Pacific Biosciences(PACB), e Oxford Nanopore (ONT.L)
• Biologia sintetica, o l’ingegneria su richiesta di nuovi tratti o organismi per scopi specifici, sia medici, biotecnologici o industriali.
  • L’azienda leader nel settore è Ginkgo Bioworks (DNA).