Recursion ve Exscientia Birleşmesi Yeni Bir AI İlaç Keşfi Lideri Oluşturuyor

İlaç Keşfi İçin Yeni Yöntemler

Yeni ilaç geliştirmek uzun, karmaşık ve maliyetli bir süreçtir. Maliyet tahminleri başarısız adayların ve finansmanın nasıl hesaplandığına göre değişir; bazı tahminler bir milyar doları aşar.

Kolay hedeflerin bir kısmının daha önce araştırılmış olması bir etkendir, ancak bütün doğal ürünlerin veya basit biyolojik hedeflerin tükendiği söylenemez.

Karmaşık hastalık mekanizmaları, uygun biyobelirteçler, güvenlik ve klinik etkinlik de zorluk yaratır. HIV bir virüsün, sıtma ise bir parazitin neden olduğu hastalıktır; aynı patojen sınıfına girmezler.

Araştırmacılar çok sayıda bileşiği tarayarak veya tasarlayarak daha küçük aday grupları seçebilir. Her program aynı sayıda molekülü incelemek zorunda değildir.

Laboratuvar doğrulaması ve klinik araştırmalar yine zaman ve kaynak gerektirir.

Yapay zekâ ve hesaplama, verilerin incelenmesini ve aday seçimini destekleyebilir. Maliyet ve süre avantajları belirli uygulamalarda ölçülmeli, onaylı ilaç başarısıyla karıştırılmamalıdır.

Recursion ve Exscientia, bu yaklaşımları birleştirmek amacıyla 2024 yılında bir işlem duyurdu.

Exscientia & Recursion Birleşmesi

Exscientia ile Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) arasındaki birleşme anlaşması 8 Ağustos 2024’te açıklandı. İşlem daha sonra 20 Kasım 2024’te tamamlandı.

İki şirket de ilaç keşfinin bazı aşamalarını hızlandırmak için yapay zekâ ve otomasyon geliştiriyordu.

Şirketler, biyoloji ve kimya yeteneklerinin birbirini tamamladığını savundu. Genel yaklaşım şöyleydi:

• Recursion, biyolojik mekanizmaları haritalayarak yeni tedavi mekanizmaları ve hedefleri bulmaya odaklanıyordu. “First-in-class” ifadesi “hastalıkta ilk” değil, yeni bir tedavi sınıfında ilk olma hedefidir.
• Exscientia, hedeflere uygun molekül tasarımı ve kimyasal sentez yoluyla sınıfında üstün özelliklere sahip adaylar geliştirmeyi amaçlıyordu; bu üstünlük klinik olarak garanti edilmiş değildi.

Birleşme, ölçek ve olası maliyet tasarruflarının yanında kimyasal tasarım ile biyolojik verileri bir araya getirmeyi hedefledi. Beklenen sinerjiler gerçekleşmiş sonuçlar değildir.

Exscientia

Şirket, yapay zekâ yardımıyla hassas tedavi adayları geliştirmeyi amaçlıyordu.

İlaç keşfinin farklı aşamalarına yönelik yazılım ve laboratuvar araçlarını bütünleşik bir platformda kullanıyordu.

Exscientia’nın Precision Design AI sistemi, Precision Target AI ile belirlenen hedeflere yönelik moleküller tasarlamayı amaçlıyordu. Hesaplamalı öneriler yine deneysel doğrulama gerektirir.

Kaynak: Exscientia

Şirketin bildirdiği yaklaşık %70 zaman tasarrufu ve %80 daha yüksek sermaye verimliliği, belirli keşif süreçlerine ilişkin karşılaştırmalardı. Bunlar tüm klinik geliştirme süresinin veya toplam ilaç maliyetinin aynı oranda azalacağını kanıtlamaz.

Tasarruf hedeflerinin bir bölümü deney döngüsünün farklı aşamalarındaki robotik otomasyona dayanıyordu.

2024’teki sunumlar erken klinik adaylardan ve çok sayıda ortaklık programından söz ediyordu. Ortaklıklarla bağlantılı 6,5 milyar dolarlık rakam, koşullu potansiyel kilometre taşı ödemeleriydi; elde edilmiş gelir değildi. Onkoloji ve enflamatuvar hastalıklar önemli alanlardı.

Kaynak: Exscientia

Recursion Pharma

Recursion, ilaç keşfinde yapay zekâyı biyolojik deneylerle birleştirir. Veri kalitesi, modelin yararlılığı açısından veri miktarı kadar önemlidir.

Biyolojik verilerin standardizasyonu ve doğrulanması zordur. Eksik veya yanlı veri, model sonuçlarını etkileyebilir; her sorun mutlaka modeli sıfırdan eğitmeyi gerektirmez.

Şirketin veri altyapısı şu sorunlara yanıt vermeyi amaçlıyordu:

• Faks, PDF veya taranmış çıktı gibi işlenmesi güç biçimler.
• Birbirinden kopuk, açıklamaları eksik veri kümeleri.
• Tekrarlanması güç deneyler.

Recursion, büyük ölçekli otomatik laboratuvarlar kurarak kendi deneylerini sayısallaştırdı. Haftada 2,2 milyon deney gibi sayılar şirketin belirttiği kapasiteyi ifade eder; her hafta gerçekleşen aynı sayıda bağımsız araştırma anlamına gelmez.

Hesaplamalı çalışmaları biyolojik deneylerle birleştiren unsurlar şunlardır:

• Sunumda yaklaşık 1,7 milyon küçük molekülden oluştuğu belirtilen kütüphane.
• Hücre kültürleri, CRISPR düzenlemeleri ve farklı biyolojik müdahaleler.
• Yüksek hacimli deneyler için robotik laboratuvar iş akışları.
• Yüksek kapasiteli mikroskopi ve dizileme sistemleri.
• Hayvan davranışını incelemeye yönelik görüntüleme ve ölçümler.
• Şirketin o dönemde 21 petabaytı aştığını belirttiği çok boyutlu veri altyapısı.
• ADMET: emilim, dağılım, metabolizma, atılım ve toksisite verileri.

Platform; proteinler, RNA, hücre morfolojisi, farmakolojik özellikler ve hayvan davranışı gibi farklı katmanlardan bilgi birleştirmeyi amaçlar. Her veri türü aynı ölçekte veya aynı doğrulukla üretilmiş değildir.

Kaynak: Recursion

(çoklu omiklerin neden önemli olduğunu “Çoklu omikler biyoteknolojide bir sonraki adım” içinde okuyabilirsiniz.)

İki şirketin başlangıç noktaları farklı olsa da ikisi de biyoloji, kimya, hesaplama ve deneysel doğrulamayı birlikte kullanıyordu. Tamamen birbirine zıt yöntemler olarak düşünülmemelidir.

Recursion, Mayıs 2023’te hesaplamalı ilaç keşfine odaklanan Cyclica ve Valence Discovery’yi satın aldı; açıklanan toplam bedel yaklaşık 87,5 milyon dolardı.

Şirket yüksek performanslı hesaplama altyapısıyla görüntü ve biyolojik ilişkiler üzerinde modeller geliştirdi. Milyarlarca görüntüden çıkarılan trilyonlarca tahmin, aynı sayıda deneysel olarak kanıtlanmış ilişki demek değildir.

Kaynak: Recursion

Recursion, Nvidia (NVDA ) ile iş birliği kurdu. BioNeMo üzerinden modellerin erişime açılması ve DGX Cloud kullanımı gibi girişimler duyuruldu. Bunlar tek başına ilaç etkinliği veya gelir garantisi değildir.

Şirket ayrıca Temmuz 2023’te Nvidia’dan 50 milyon dolarlık yatırım aldı.

Recursion’ın kendi klinik programları nadir hastalıklar ve onkolojiyi içeriyordu. Adayların sayısı ve aşaması zamanla değişir; erken klinik sonuçlar onaylanmış tedavi anlamına gelmez.

Kaynak: Recursion

Roche/Genentech ve Bayer gibi şirketlerle nörobilim, onkoloji ve diğer biyolojik hedeflerde ortaklıklar yürütüldü. “İlaçlanamaz” denilen hedefler, mevcut yöntemlerle ulaşılması zor hedefleri ifade eder.

Yaklaşık 13 milyar dolarlık potansiyel ödeme ve 50’den fazla program gibi rakamlar ortaklık koşullarına ve başarıya bağlı üst sınır tahminleriydi. Garanti edilmiş alacak veya mevcut satış değildi.

Teknoloji lisanslama ve veri iş birlikleri de stratejinin parçasıdır. Veri paylaşımı sözleşme, gizlilik ve kullanım haklarına tabidir.

Birleşme Sonrası Görünüm

Sahiplik & Yönetim

İşlem bir birleşme olarak duyurulsa da hukuki olarak Exscientia, Recursion’ın tamamen sahip olduğu bir bağlı ortaklık haline geldi.

Anlaşma, her Exscientia adi hissesi veya ADS’si için 0,7729 Recursion A sınıfı hissesi verilmesini öngörüyordu. Duyurudaki yaklaşık %74–%26 sahiplik dağılımı belirli hesaplama varsayımlarına dayanıyordu.

Ağustos duyurusunda kapanışın 2025 başına kadar gerçekleşmesi bekleniyordu; işlem fiilen 20 Kasım 2024’te tamamlandı.

Duyuruya göre Recursion’ın kurucu ortağı ve CEO’su Chris Gibson birleşik şirketin CEO’su, Exscientia’nın o zamanki geçici CEO’su David Hallett ise bilimsel işler direktörü olacaktı. Bunlar işlem dönemindeki yönetim planlarıdır.

Şirketler çok sayıda şehirde çalışan ve tesislere sahipti. Duyurudaki 850’den fazla çalışan sayısı ve yerleşimler o tarihe aittir.

Tesislerin birleştirilmesi veya yeniden düzenlenmesi olası tasarruf adımlarıdır; duyuru aşamasında kesinleşmiş tüm sonuçlar olarak görülmemelidir.

Birleşik Ar-Ge

Birleşme duyurusundaki klinik portföy nadir hastalıklar ve onkoloji programlarını içeriyordu. Dört faz 2 programı gibi sayılar o dönemin görünümüdür.

Kaynak: Recursion

Verilerin ve araçların birleştirilmesi, özellikle erken keşif aşamalarında araştırmayı destekleyebilir.

Exscientia’nın otomatik kimyasal sentez kapasitesi, Recursion’ın biyolojik deney altyapısını tamamlamayı hedefledi. “Dünyanın en büyüğü” gibi ifadeler tanım ve tarih gerektirir.

Biyolojik bulgular, hangi moleküllerin deneysel olarak denenmeye değer olduğunu seçmeye yardımcı olabilir. Çok sayıda tahmin, tek başına klinik başarı anlamına gelmez.

Kaynak: Recursion

Birleşik şirketin kendi programlarının yanında Roche, Bayer, Sanofi (SNW.DE ) (SNY ) ve Merck KGaA (MRK.DE ) gibi ortaklarla çalışmalar da bulunuyordu. Opsiyon kullanılan programlar, onaylanmış ilaçlar veya kesin satışlar değildir.

Daha geniş yetenekler yeni ortaklık görüşmelerinde avantaj sağlayabilir. Bunun pazarlık gücünü veya gelecekteki ödemeleri mutlaka artıracağı söylenemez.

Kaynak: Recursion

Finansal Veriler

İşlem döneminde şirketlerin pazarlanmış kendi ilaçları bulunmuyordu. Ortaklık geliri elde ettikleri için “hiç geliri olmayan” şirketler olarak tanımlanmamalıdır. Finansman, sermaye artırımları ve araştırma anlaşmalarını içeriyordu.

Duyuruda yaklaşık 850 milyon dolarlık birleşik nakit kaynağı ve 2027’ye uzanan finansman süresi öngörülüyordu. Bu bir bütçe tahminidir; harcama, yeni finansman ve program kararlarına bağlıdır.

Sonraki iki yılda yaklaşık 200 milyon dolarlık potansiyel kilometre taşı ödemesi hedefleniyordu. Başarılı adaylar için milyar dolarlık yıllık satış fırsatları da tahmin edilmişti. Bunlar klinik ve ticari başarıya bağlıdır, gerçekleşmiş gelir değildir.

İlaç Keşfinin Geleceği

Yapay zekâ ve büyük veri ilaç araştırmasında daha fazla kullanılıyor. Klinik yarar ve maliyet avantajları, her aday için ayrı kanıt gerektirir.

Nitelikli veri, deney tasarımı ve doğrulama güçlü modeller kadar önemlidir. Veri miktarı tek başına güvenilir sonuç sağlamaz.

Benzer ortaklık ve birleşmeler devam edebilir, ancak her şirket için kaçınılmaz değildir. Daha fazla örnek için ”Biyoteknolojide büyük veriye odaklanan 10 şirket” ve ”Yapay zekâ ve dijital biyoteknoloji alanındaki 5 şirket”.

Gelecekte Recursion veya benzeri AI-ilaç keşif şirketleri için faydalı olabilecek diğer veri setleri şunlardır:

• Uzamsal genomik, yani genom ve transkriptomun 3B olarak incelenmesi, genlerin hücresel hatta hücre içi seviyelerdeki aktivitesinin görselleştirilmesini sağlar.
  • 10x Genomics gibi şirketler mekânsal biyoloji araçları sunar. NanoString’in bazı varlıklarının Bruker tarafından satın alınması rekabet yapısını değiştirdi; bu, 10x Genomics’in her alt alanda tek bağımsız lider olduğu anlamına gelmez.
• Fizik temelli moleküler modelleme.
  • Schrödinger  (SDGR) moleküler özellikleri modellemeye yönelik araçlar geliştirir. Potens, çözünürlük, yarı ömür ve sentezlenebilirlik arasında denge kurmak çok amaçlı bir tasarım problemidir; yazılım en uygun ilacı kesin olarak bulmaz.
• DNA okuma ve sekanslama
  • Lider şirketler Illumina (ILMN), Pacific Biosciences(PACB) ve Oxford Nanopore (ONT.L)’dır.
• Sentetik biyoloji, tıbbi, biyoteknolojik veya endüstriyel amaçlarla biyolojik sistemlerin tasarlanmasını ve değiştirilmesini kapsar. İstenen her yeni organizmanın sipariş üzerine güvenle üretilebildiği anlamına gelmez.
  • Bu alanda çalışan şirketlerden biri Ginkgo Bioworks (DNA) olarak gösterilebilir. “Sektörün tek lideri” gibi bir değerlendirme kullanılan ölçüte bağlıdır.