Veröffentlicht: 12 | Von Mark Terry
Version Corporation hat erwarb Edamo, ein auf künstliche Intelligenz fokussiertes Unternehmen, um seine eigene KI-basierte Plattform zur Wirkstoffforschung zu vertiefen, gaben die Unternehmen am Dienstag bekannt.
Adityo Prakash, Mitbegründer und CEO von Verseon, und Ed Ratner, CEO von Edammo, haben die Übernahme mit besprochen BioRaum.
„Wir entwickeln völlig neue Medikamente am Computer, Atom für Atom, und stellen sie dann im Labor her“, sagte Prakash. „Wir ändern die Art und Weise, wie niedermolekulare Medikamente entworfen und entwickelt werden, mit einem Effizienzniveau, das zuvor nicht möglich war.“
Er fügte hinzu, dass Verseon auch „völlig neue Arten von Arzneimittelmolekülen entwickelt, als man sie mit bestehenden Hochdurchsatz-Screening-Methoden oder bestehenden Bibliotheken finden kann“.
Der Prozess von Verseon umfasst ein auf Molekularphysik basierendes Design zusammen mit KI, um neue Kategorien von Arzneimitteln mit Neuheit zu entwickeln, „nicht nur um der Neuheit willen“, sagte Prakash, „sondern weil sie tatsächlich bessere Ergebnisse liefern“.
Edammo konzentrierte sich nicht speziell auf Biopharma. Ratner beschrieb die Plattform des Unternehmens als „eine breit anwendbare KI-Technologie“. Als solches hat es in einer Reihe von Branchen gearbeitet, darunter Luftfahrt, Gesundheitswesen, Personalwesen, Versicherungen, Fertigung, Pharmazie, Einzelhandel und mehr.
Kleine und große Daten
Edammo näherte sich der KI auf ganz andere Weise, sagte Ratner und bemerkte: „Alle sprechen über ‚Big Data‘, weil die Perspektive ist, dass die Datenmenge, egal in welchem Bereich Sie tätig sind, exponentiell wachsen wird – die Menge an Daten Die Daten, mit denen Sie arbeiten, sind riesig und Sie bauen Ihre KI mit dieser Annahme auf.“
Das Gründungsteam von Edammo, zu dem auch Ratner gehört, wusste jedoch, dass „das nicht überall der Fall war“. Sie gingen also das „KI-Problem“ mit der Annahme an, dass die verfügbare Datenmenge im Wesentlichen begrenzt wäre.
„Wir glaubten, dass die Datenmenge in vielen Bereichen begrenzt und ungefähr vergleichbar mit der Anzahl der Eigenschaften wäre, die jedes Beispiel beschreiben“, sagte er.
Das ist geworden bekannt innerhalb der KI-Branche als Small and Wide Data.
Die Analyse von Big Data ist nützlich für das, was einige in der Branche als „Ideen für größere Bilder“ bezeichnen, oder um festzustellen, ob Sie „einen Baum oder ein Gebäude“ betrachten. Small and Wide Data werden besser verwendet, um „spezifische Informationen und spezifische Erkenntnisse aus einzelnen Datenkomponenten auszuwählen“, sagte Ratner.
„Grundsätzlich ist es ein sehr grundlegender Ansatz“, fuhr er fort. „Und wenn das Problem die Charakterisierung ‚klein und breit‘ hat, was bedeutet, dass die Anzahl der Beispiele begrenzt und die Anzahl der Eigenschaften, die das Problem beschreiben, groß ist, könnten wir diese Probleme besser als jeder andere lösen.“
Diese Art von Ansatz scheint besonders effektiv für Biopharmazeutika zu sein. Prakash stellte fest, dass Biopharma häufiger das Reich von Small Data als von Big Data sei.
„Die Leute erkennen oder verstehen das nicht, besonders diejenigen, die einen rein biopharmazeutischen Hintergrund haben, denn KI klingt wie eine Zauberkiste, die alle Probleme löst, aber das tut sie nicht“, sagte er.
Wenn Forscher versuchen, jede Wirkung, die ein Medikament im ganzen Körper haben würde, durch jeden Datenpunkt und jede Art von Medikament zu verfolgen, gibt es so viele Daten, dass Prakash sagte, dass dies aus praktischer Sicht unmöglich ist.
Das Design kleiner Moleküle erweist sich als etwas mit wenigen evolutionären Regeln, die beim Arzneimitteldesign helfen können. Aber kleine Veränderungen in einem kleinen Molekül können dramatische Auswirkungen auf seine Wirkung im Körper haben. „Das macht das Problem unglaublich kompliziert“, bemerkte Prakash.
Bei der Entwicklung neuartiger Medikamente ist der verfügbare Datensatz oft klein und spärlich. Dies ist für KI-Systeme, die von Big Data abhängig sind, eine größere Herausforderung.
Wie sich herausstellt, funktioniert die Extreme AutoML-Technologie von Edammo sehr gut in Bereichen der Biowissenschaften, die von kleinen Datensätzen abhängen, und hat eine niedrigere Fehlerrate als einige externe Branchen-Benchmarks wie Google AutoML gezeigt.
Verseon hat viele Medikamente mit seiner eigenen Designmethodik entwickelt, die mit der Molekularphysik beginnt, dann aber ein eigenes KI-System verwendet, um bei der Verfeinerung der Moleküle zu helfen.
Exklusiv machen
Das Unternehmen hat offiziell sieben Programme für eine Reihe von Indikationen vorgestellt, darunter Herzkrankheiten, Diabetes und Krebs. Es hat oft anderswo nach KI-Unternehmen gesucht, um zu sehen, ob jemand bessere Ergebnisse erzielt hat.
So fand Verseon Edammo, „das deutlich bessere Ergebnisse erzielte als der Rest der Branche. Wir dachten, es könnte ein unglaublich gutes Werkzeug für die biopharmazeutische Arzneimittelentwicklung sein“, sagte Prakash.
Verseon probierte die Technologie von Edammo aus, baute eine Beziehung auf und entschied sich für die exklusive Nutzung. Edammo, das seine Technologie hauptsächlich auf die Arzneimittelentwicklung konzentrierte, war an der Übernahme interessiert. Im Rahmen der Partnerschaft wird die Technologie von Edammo „ausschließlich für die Arzneimittelentwicklung verwendet“, bemerkte Prakash.
Er fügte hinzu, dass die Tools von Edammo „eine sehr schöne Ergänzung unserer Plattform sein werden, wenn Verseon in die Klinik vordringt und Patientendaten dort analysiert, wo Daten begrenzt sein können“.
Es wurden keine finanziellen Details bezüglich der Übernahme veröffentlicht, aber Prakash stellte fest, dass es sich um eine „gesunde Aktientransaktion“ handelt.
Ratner teilte mit, dass „Edammo-Investoren, die von den Einzelheiten der Übernahme erfuhren, sehr aufgeregt waren.“
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- Quelle: Plato Data Intelligence: Platodata.ai