Fusão entre Recursion e Exscientia Cria um Novo Líder em Descoberta de Medicamentos com IA

Novos Métodos para Descoberta de Medicamentos

A descoberta e o desenvolvimento de medicamentos se tornaram caros e complexos. As estimativas variam conforme a metodologia, e algumas incluem os custos de projetos que fracassam, chegando a mais de um bilhão de dólares por medicamento aprovado.

Parte do desafio é encontrar novos alvos e compostos depois de décadas de pesquisa. Isso não significa que todas as oportunidades mais simples já tenham sido esgotadas.

Muitas doenças exigem abordagens complexas. Diabetes, Alzheimer, câncer e obesidade envolvem mecanismos distintos, enquanto infecções como HIV e malária apresentam outros obstáculos. O HIV é um vírus; a malária é causada por parasitas do gênero Plasmodium.

A busca pode envolver a análise de centenas de milhares ou milhões de compostos até selecionar candidatos promissores.

É um processo trabalhoso e dispendioso, que inclui etapas experimentais e clínicas.

A inteligência artificial e os recursos computacionais ajudam a analisar grandes volumes de dados e a priorizar experimentos. A redução de custos e prazos depende de cada projeto.

Nesse contexto, duas empresas anunciaram uma combinação de negócios para integrar suas plataformas de descoberta de medicamentos com IA.

Fusão Exscientia & Recursion

Em 8 de agosto de 2024, a Exscientia e a Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) anunciaram um acordo de combinação de negócios.

As duas desenvolveram métodos que utilizam IA e automação para apoiar a descoberta de medicamentos e buscar maior eficiência.

Um dos argumentos para a operação era a complementaridade das tecnologias. Em linhas gerais:

• A Recursion enfatizava a exploração da biologia e oportunidades para medicamentos pioneiros em sua classe.
• A Exscientia enfatizava a química de precisão, a síntese molecular e candidatos com potencial de serem os melhores em sua classe.

A proposta combinava conhecimento biológico e capacidades de desenho e síntese química. Também previa economias operacionais, cuja realização dependeria da integração.

Exscientia

A Exscientia utilizava IA no desenvolvimento de terapias de precisão.

Sua plataforma reunia ferramentas de software e experimentação para diferentes etapas da descoberta de medicamentos.

A plataforma Precision Design AI era voltada ao desenho e à otimização de moléculas para alvos identificados, enquanto a Precision Target AIapoiava a seleção de alvos. Isso não eliminava a necessidade de testar os compostos em laboratório.

Fonte: Exscientia

A Exscientia divulgava reduções de tempo e maior eficiência de capital em partes de seu processo. Essas comparações eram estimativas da empresa para etapas e projetos específicos, e não uma redução garantida de 70% no desenvolvimento completo de qualquer medicamento.

Parte da eficiência buscada vinha de processos automatizados, incluindoautomação robótica abrangente em todo o ciclo de experimentação.

Apresentações da empresa descreviam candidatos em fases clínicas iniciais e dezenas de programas. Os cerca de US$ 6,5 bilhões citados em acordos correspondiam a pagamentos potenciais condicionados a marcos futuros, não a receita já recebida. Oncologia e doenças inflamatórias eram áreas importantes.

Fonte: Exscientia

Recursion Pharma

A Recursion utiliza IA na descoberta de medicamentos. Dados experimentais bem caracterizados são importantes para treinar e avaliar seus modelos.

A biologia é complexa, e dados incompletos ou enviesados podem limitar as conclusões dos modelos. Os problemas precisam ser identificados e corrigidos, mas nem todo erro exige reiniciar o treinamento do zero.

A empresa concentrou esforços na geração de conjuntos de dados padronizados, buscando enfrentar problemas como:

• Dados analógicos, de faxes a PDFs ou impressões digitalizadas.
• Dados isolados, com pouca ou nenhuma anotação.
• Pesquisas difíceis de replicar.

Para isso, desenvolveu laboratórios automatizados e digitalizou resultados experimentais em larga escala. A plataforma combinava análises computacionais, ou in silico, e experimentos com amostras biológicas, com recursos como:

• Uma biblioteca de 1,7 milhão de pequenas moléculas.
• Culturas celulares, edição gênica CRISPR, fatores solúveis, vírus vivos, etc.
• Fluxos de trabalho robóticos com capacidade informada de até 2,2 milhões de experimentos por semana.
• Microscópios de alta capacidade e sistemas de sequenciamento.
• Fluxos de vídeo contínuos de câmeras, registrando medições holísticas de comportamentos animais.
• Recursos computacionais associados a mais de 21 petabytes de dados proprietários de alta dimensionalidade, segundo os materiais citados.
• Dados ADMET (absorção, distribuição, metabolismo, excreção e toxicologia).

Esses dados incluíam diferentes camadas de informação: proteínas, RNA mensageiro, morfologia celular, propriedades ADMET e comportamento animal. A integração dessas modalidades exige controle de qualidade; o volume, por si só, não garante previsões corretas.

Fonte: Recursion

Você pode ler mais sobre a integração de dados biológicos em “Multiômicas são o próximo passo na biotecnologia”.

A Exscientia enfatizava o desenho de moléculas, enquanto a Recursion investia na geração de grandes conjuntos padronizados de dados biológicos. As abordagens poderiam se complementar.

A Recursion também adquiriu, em maio de 2023, as empresas Cyclica e Valence, voltadas à descoberta computacional de medicamentos, por uma contraprestação anunciada de aproximadamente US$ 87,5 milhões.

A Recursion também operava infraestrutura de supercomputação para modelos de descoberta de medicamentos. Informava uma base com mais de dois bilhões de imagens e trilhões de relações previstas entre genes e compostos. Essas previsões não equivalem a relações causais comprovadas em laboratório.

Fonte: Recursion

Recursion estabeleceu uma parceria com a líder em IA Nvidia (NVDA )  para desenvolver e disponibilizar modelos por meio do ecossistema BioNeMo. A colaboração também envolvia acesso à infraestrutura NVIDIA DGX Cloud.

A empresa recebeu ainda um investimento de US$ 50 milhões da NVIDIA em julho de 2023.

Na época, a carteira própria de pesquisa e desenvolvimento da Recursion incluía candidatos para doenças raras e oncologia, alguns em fase 2. A composição e o estágio da carteira mudam com os resultados e as decisões de desenvolvimento.

Fonte: Recursion

A empresa também estabeleceu colaborações, incluindo Roche-Genentech em neurociência e Bayer em oncologia. Os objetivos e a distribuição de responsabilidades variavam entre os acordos.

Os valores bilionários divulgados para essas colaborações representavam pagamentos potenciais por marcos, condicionados ao progresso dos programas, além de possíveis royalties. Não eram receita contratualmente garantida.

O licenciamento de tecnologia e dados era outra possibilidade de negócio, sujeito aos termos de cada colaboração.

Cenário Pós‑Fusão

Propriedade & Gestão

Embora descrita como combinação de negócios, a operação previa que a Exscientia se tornasse parte da Recursion.

O acordo previa 0,7729 ação ordinária classe A da Recursion por ação ordinária da Exscientia. Na estimativa anunciada, os acionistas da Recursion deteriam aproximadamente 74% da empresa combinada e os da Exscientia, 26%.

No anúncio de agosto de 2024, o fechamento era esperado até o início de 2025, sujeito às aprovações e demais condições.

Chris Gibson, cofundador e diretor executivo da Recursion, foi indicado para liderar a empresa combinada. David Hallett, então diretor executivo interino da Exscientia, foi indicado para diretor científico.

As operações abrangiam equipes em diversos centros, incluindo Salt Lake City, Reino Unido, Canadá e outras localidades. A sede da empresa combinada permaneceria em Salt Lake City, com presença relevante no Reino Unido.

A integração poderia envolver mudanças na distribuição de equipes e instalações. Isso era uma possibilidade, não uma decisão confirmada para todos os locais.

Integração de pesquisa e desenvolvimento

A carteira proposta reunia programas em oncologia, doenças raras e outras áreas, em diferentes estágios clínicos e pré-clínicos. Os cronogramas apresentados eram projeções sujeitas a revisão.

Fonte: Recursion

A combinação de dados e ferramentas de IA poderia apoiar várias etapas de pesquisa, especialmente a seleção e a otimização inicial de candidatos.

A síntese química automatizada da Exscientia complementaria a plataforma experimental da Recursion.

Os dados biológicos da Recursion também poderiam ajudar a priorizar moléculas e hipóteses para validação experimental.

Fonte: Recursion

As colaborações incluíam Roche-Genentech, Bayer, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ) e Merck KGaA (MRK.DE ). Os dois códigos da Sanofi representam listagens da mesma empresa; Merck KGaA é a companhia alemã, distinta da Merck & Co. dos Estados Unidos.

Uma plataforma mais ampla poderia fortalecer futuras negociações. O resultado dependeria da qualidade dos dados, dos resultados experimentais e do interesse dos parceiros.

Fonte: Recursion

Dados Financeiros

As empresas ainda não comercializavam medicamentos próprios. Suas fontes de recursos incluíam captação de capital e receitas de colaboração, como pagamentos por marcos de pesquisa.

Ao fim do segundo trimestre de 2024, as duas empresas somavam aproximadamente US$ 850 milhões em caixa e equivalentes. A previsão de financiar as operações até 2027 dependia do plano financeiro e das economias estimadas, não era uma garantia de solvência.

O anúncio apontava a possibilidade de até cerca de US$ 200 milhões em pagamentos por marcos nos 24 meses seguintes. As estimativas de vendas anuais superiores a US$ 1 bilhão para vários programas dependiam de sucesso clínico, aprovação e comercialização.

O Futuro da Descoberta de Medicamentos

IA e grandes conjuntos de dados podem contribuir para descobrir e desenvolver novos tratamentos. A validação experimental e os ensaios clínicos continuam essenciais.

A qualidade, a relevância e a diversidade dos dados importam tanto quanto o volume.

Outras combinações de empresas podem ocorrer, mas sua frequência e seus resultados são incertos. Discutimos empresas do setor em “Top 10 Empresas de Biotech Big Data” e “Top 5 Empresas de IA & Biotech Digital”.

Outras tecnologias que poderiam fornecer dados ou ferramentas úteis para a descoberta de medicamentos incluem:

• Biologia espacial, que permite estudar a localização de células, moléculas e padrões de expressão gênica nos tecidos. Não é sinônimo de sequenciar todo o genoma em três dimensões.
  • 10x Genomics é uma empresa desse mercado. Em 2024, os ativos da NanoString foram adquiridos pela Bruker .
• Modelagem molecular baseada em física.
  • Schrödinger  (SDGR) desenvolve ferramentas de modelagem e descoberta de moléculas, buscando equilibrar características como potência, solubilidade e propriedades farmacológicas.
• Leitura e sequenciamento de DNA
  • Entre as empresas do setor estão Illumina (ILMN), Pacific Biosciences(PACB) e Oxford Nanopore (ONT.L)
• Biologia sintética, ou a engenharia sob demanda de novas características ou organismos para propósitos específicos, seja médico, biotecnológico ou industrial.
  • Uma empresa que atua nesse setor é Ginkgo Bioworks (DNA).