Recursion と Exscientia の合併で新たな AI 薬剤探索リーダーが誕生

新しい薬剤探索手法

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.

これは、既知の薬用植物や「見つけやすい」生化学物質など、手軽に得られる資源がすでにすべて採取され尽くしたことが一因です。

もう一つの要因は、まだ効果的な治療法が見つかっていない疾患が最も複雑であり、しばしば体全体の機能不全（糖尿病、アルツハイマー病、癌、肥満など）や、到達しにくい原因（例：寄生虫やHIV・マラリアなど免疫系を巧みに回避するウイルス）によって引き起こされることです。

つまり、現在新しい分子を発見するには、数十万、あるいは数百万もの化合物を検討し、その中から数個に絞り込む必要があるということです。

これは困難な作業であり、同時に高コストなプロセスでもあります。

幸いなことに、AI と計算技術の進歩により、膨大なデータ量をはるかに低コストかつ短時間で解析できるようになりました。

そして、2 社が合併し、AI 主導の薬剤探索の導入を加速させようとしています。

Exscientia と Recursion の合併

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

Both companies had developed their own process to leverage AI and automation to speed up drug discovery, as well as reduce costs.

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:

• Recursion は、生物学的メカニズムの深い理解を通じて「疾患初期」機会に注力しています。
• Exscientia は、精密化学と分子合成の専門知識を活かし、「最高水準」の薬剤に注力しています。

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

The company is using AI to develop precision therapies.

It runs a “full stack” AI drug discovery technology with dedicated software at every stage of the drug discovery process.

So instead of looking at existing molecules, Exscientia’s Precision Design AI designs custom molecules to match the target found by its Precision Target AI.

出典: Exscientia

Exscientia’s technology reduces 70% of the time required for going from a biological target to finding a corresponding drug and an 80% more capital-efficient process.

Part of the time and cost saving comes from a highly automatized process, with “comprehensive robotic automation across the entire experimentation cycle”.

This resulted in 4 compounds in early clinical stages, 30 programs in total, and $6.5B in revenues from milestones with partners. The main focus has been oncology (cancer) and inflammatory diseases.

出典: Exscientia

Recursion Pharma

Recursion Pharmaceuticals leverages AI in drug discovery. The more AIs get involved in drug discovery and development, the more data will become precious for training the AIs.

Biology is an extremely complex field, with integrated and verified data sometimes in short supply. This is a serious problem when any error will create bias, limitations, and errors in the AI, which might then need to be retrained from scratch.

So creating solid datasets has been the focus of the company since its inception looking to solve several problems with biodata:

• アナログデータ（FAX、PDF、スキャンした印刷物など）
• サイロ化されたデータで、注釈がほとんどない、または全くないもの
• 再現が困難な研究

To solve these problems, Recursion created one of the world’s largest automated wet labs, and digitized millions of their own experiments (2.2 million experiments per week).

It combines dry lab (in-silico) and wet lab (biological samples) with:

• 170 万種の小分子ライブラリ
• 細胞培養、CRISPR 遺伝子編集、可溶性因子、生ウイルスなど
• 週に最大 220 万件の実験を可能にする自動化ラボロボティクスワークフロー
• ハイスループット顕微鏡とシーケンシングシステム
• カメラからの連続ビデオフィードで、動物行動の全体的測定を記録
• 高度な計算リソースにより、21 ペタバイト超の独自の高次元データが生成されています。
• ADMET（吸収、分布、代謝、排泄、毒性）データ

これにより、プロテオミクス（タンパク質レベル）、トランスクリプトミクス（mRNA レベル）、フェノミクス（細胞形態）、ADMET、そして “in‑vivonomics”（動物行動）といった “マルチオミクス” バイオサイエンスのすべてのレベルで、ユニークかつ膨大なデータセットが生成されます。同社は今後、メタボロミクスとゲノミクスもデータセットに加えることを検討しています。

出典: Recursion

(マルチオミクスが重要である理由の詳細は「Multiomics Are The Next Step In Biotechnology」でご覧いただけます)。

したがって、Exscientia が生物学的メカニズムの研究とそれに基づく薬剤設計から始めたのに対し、Recursion はゼロから標準化・再現性のある大規模な生物学研究データベースを構築しました。

Recursion も 2023 年 5 月に、薬剤化学に特化した前臨床スタートアップである Cyclica と Valance を取得しました, 総額 8,750 万ドルで。

同社は、薬剤探索用の LLM と AI を訓練するために、世界最速クラスのスーパーコンピュータを所有しています。モデルは 20 億枚以上の画像ライブラリで訓練され、遺伝子と化合物のすべての組み合わせに対して 6 兆件の関係性を推測しました。

出典: Recursion

Recursion は AI リーダーである Nvidia とパートナーシップを築きました そして、NVIDIA の新しい BioNeMo プラットフォームを通じて一部の AI モデルを商業パートナーに提供する可能性があります。また、NVIDIA DGX™ Cloud を通じて最新の GPU への優先アクセスも得られます。

The company has also received 2023 年 7 月に NVIDIA から 5,000 万ドルの投資を受けました。

Recursion の独自の R&D パイプラインは主に希少疾患と腫瘍学に焦点を当てており、臨床第2相で 3 つの候補薬が進行中です。

出典: Recursion

神経科学や治療が困難な腫瘍学など、より複雑な分野では、同社は既存の企業とのパートナーシップを構築することを好みます。例えば、神経科学分野では Roche、治療が困難な腫瘍学や線維症分野では Bayer と提携しています。

総計で、同社は 50 以上のプログラムとロイヤリティを含め、130 億ドル規模の潜在的マイルストーンを見込んでいます。

最後に、同社は技術とデータのライセンス提供に向けた関係を構築しており、特にデータ交換が交渉可能な場合、将来両社が活用できる情報を拡充することができます。

合併後の状況

所有権と経営

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

合併により、Exscientia の株主は Recursion のクラス A 普通株式の 0.7729 株を受け取ります。合併後、Recursion の株主が合併会社の 74% を、Exscientia の株主が 26% を所有することになります。

取引は 2025 年初頭までに完了する見込みです。

Recursion の CEO 兼共同創業者が合併後の企業の CEO を務め、Exscientia の CEO は最高科学責任者（CSO）となります。

しかし、拠点はやや複雑になる可能性があり、850 人超の従業員がソルトレイクシティ、ロンドン、トロント、モントリオール、サンフランシスコベイエリア、オックスフォード、ボストン、ウィーン、ダンディー、マイアミといった多数の継承拠点に分散しています。

中期的には、いくつかの拠点の移転や統合が必要になる可能性が高いです。

合併後の R&D

合併後の R&D パイプラインは腫瘍学と希少疾患に均等に分かれており、臨床第2相で 4 つのプログラムが進行中です。

出典: Recursion

同社の今後の研究においては、特に初期段階で、Recursion と Exscientia のデータおよび AI ツールの統合により多くの研究ステップが補完されます。

例えば、Exscientia の自動化された化学合成システムは、Recursion の世界最大規模の自動化ウェットラボにとって強力な追加要素となります。

Recursion の生物学と疾患に関する深い理解は、Exscientia が提供する数百万の実体化合物と数十億のターゲット予測の中から有用なものをより適切に選択する際にも活用できます。

出典: Recursion

この独自パイプラインに加えて、同社は 4 つの大規模戦略的提携（例：Roche、Bayer、Sanofi、Merck KGaA）を持ち、腫瘍学と免疫学の分野で既に 10 件のプログラムがオプション化されています。

継続中の提携範囲が広がることで、同社の経営陣は将来の戦略的提携交渉において、複数の大手製薬会社を相互に競争させる追加オプションを持つことになり、交渉力が高まると考えられます。

出典: Recursion

財務データ

両社はほぼ収益前段階であり、まだ市場に出ている薬はありません。既存の資金は、段階的な資金調達と、主に大手製薬会社と共同で立ち上げた研究プログラムのマイルストーン達成による収入から得られています。

合併後の事業は 8.5 億ドルの資金を保有し、2027 年までの資金余裕が確保されます。

今後 2 年で、R&D の成功に対して最大 2 億ドル規模のマイルストーン支払いが見込まれます。研究プログラムの多くは大規模市場を対象としており、成功すれば売上 10 億ドル超を目指すものが多数です。

薬剤探索の未来

将来的に新たな治療法やより優れた薬剤を見つける上で、AI とビッグデータが鍵になるという傾向が高まっています。

LLM やその他の AI イニシアチブからも、この分野ではデータが最重要であることがますます明らかになっています。

したがって、今後も Exscientia と Recursion のような合併が続くと予想されます。これらについては、当社の記事「Top 10 Biotech Big Data Companies」および「Top 5 AI & Digital Biotech Companies」で詳しく論じています。

今後 Recursion や他の同様の AI 薬剤探索企業に有用となり得るその他のデータセットとしては、次のものがあります：

• 空間ゲノミクス、すなわち 3D でゲノムとトランスクリプトームを研究することは、遺伝子の細胞レベル、さらには細胞内レベルでの活性を可視化することを可能にします。
  • 10x Genomics は、競合の Nanostring が Bruker Corporation に買収されたことにより、現在この分野の主要な独立企業となっています。
• 物理ベースの分子モデリング
  • Schrödinger (SDGR) は、目的に合わせて最適な分子を見つけるリーダーであり、効力、溶解性、半減期、合成可能性など相反する指標をバランスさせます。
• DNA の読み取りとシーケンシング
  • 主要企業は Illumina (ILMN)、Pacific Biosciences(PACB)、および Oxford Nanopore (ONT.L)
• 合成生物学、すなわち医療、バイオテクノロジー、産業など特定の目的のために新しい形質や生物体をオンデマンドで設計すること
  • 主要企業は Ginkgo Bioworks(DNA) です。