게시일: 12년 2022월 XNUMX일 | 마크 테리
버전사 이 에다모 인수AI 기반 신약 개발 플랫폼을 심화하기 위해 인공 지능에 중점을 둔 회사가 화요일 밝혔다.
Verseon의 공동 창립자이자 CEO인 Adityo Prakash와 Edammo의 CEO인 Ed Ratner는 인수에 대해 논의했습니다. 바이오스페이스.
"우리는 원자 단위로 컴퓨터에서 완전히 새로운 약물을 개발한 다음 실험실에서 만듭니다."라고 Prakash는 말했습니다. "우리는 이전에는 불가능했던 수준의 효율성으로 저분자 약물을 설계 및 개발하는 방법을 바꾸고 있습니다."
그는 Verseon이 "기존의 고처리량 스크리닝 방법이나 기존 라이브러리에서 찾을 수 있는 것보다 완전히 새로운 종류의 약물 분자를 제시합니다."라고 덧붙였습니다.
Verseon의 프로세스에는 AI와 함께 분자 물리학 기반 설계가 포함되어 "참신함을 위한 것이 아니라 실제로 더 나은 결과를 제공하기 때문에" 참신한 새로운 범주의 약물을 개발합니다.
Edammo는 특별히 바이오제약에 초점을 맞추지 않았습니다. Ratner는 회사의 플랫폼을 "광범위하게 적용 가능한 AI 기술"이라고 설명했습니다. 따라서 항공, 의료, 인적 자원, 보험, 제조, 제약, 소매 등을 포함한 다양한 산업 분야에서 일했습니다.
스몰 및 와이드 데이터
Edammo는 AI에 매우 다른 방식으로 접근했습니다. Ratner는 다음과 같이 말했습니다. “모든 사람이 '빅 데이터'에 대해 이야기합니다. 작업 중인 데이터는 방대하고 그 가정을 바탕으로 AI를 구축합니다.”
그러나 Ratner를 포함한 Edammo의 창립 팀은 "전반적으로 그렇지 않다"는 것을 알고 있었습니다. 그래서 그들은 사용 가능한 데이터의 양이 본질적으로 제한적이라는 가정 하에 "AI 문제"에 접근했습니다.
"우리는 많은 분야에서 데이터의 양이 제한되고 각 예를 설명하는 속성의 수와 대략 비슷할 것이라고 믿었습니다."라고 그는 말했습니다.
이 되었다 알려진 AI 산업 내에서 Small and Wide Data로.
빅 데이터 분석은 업계에서 "더 큰 그림 아이디어"라고 부르는 것에 유용하거나 "나무를 보고 있는지 건물을 보고 있는지"를 결정하는 데 도움이 됩니다. Ratner는 Small and Wide Data가 "개별 데이터 구성 요소에서 특정 정보와 특정 통찰력을 선택"하는 데 더 적합하다고 말했습니다.
"기본적으로 매우 기본적인 접근 방식입니다."라고 그는 말했습니다. "그리고 문제에 '소규모' 특성이 있는 경우, 즉 예의 수가 제한되고 문제를 설명하는 속성의 수가 많다면 우리는 그 문제를 누구보다 잘 해결할 수 있습니다.”
이러한 유형의 접근 방식은 특히 바이오의약품에 효과적인 것으로 보입니다. Prakash는 바이오제약이 빅 데이터보다 스몰 데이터의 영역인 경우가 더 많다고 지적했습니다.
그는 “AI가 모든 문제를 해결하는 마법의 상자처럼 들리지만 그렇지 않기 때문에 사람들, 특히 순수 바이오제약 배경에서 온 사람들은 그것을 인식하거나 이해하지 못합니다.”라고 말했습니다.
연구자들이 모든 데이터 포인트와 모든 유형의 약물을 통해 약물이 신체 전체에 미치는 모든 영향을 추적하려고 시도하면 Prakash가 실용적인 관점에서 불가능하다고 말한 데이터가 너무 많습니다.
소분자 디자인은 약물 디자인에 도움이 될 수 있는 진화적 규칙이 거의 없는 것으로 밝혀졌습니다. 그러나 작은 분자의 작은 변화는 신체에 미치는 영향에 극적인 변화를 일으킬 수 있습니다. "이는 문제를 엄청나게 복잡하게 만듭니다."라고 Prakash는 말했습니다.
종종 새로운 약물을 개발할 때 사용 가능한 데이터 세트는 작고 희소합니다. 이는 빅 데이터에 의존하는 AI 시스템의 경우 더 어렵습니다.
Edammo의 Extreme AutoML 기술은 작은 데이터 세트에 의존하는 생명 과학 분야에서 매우 잘 작동하며 Google AutoML과 같은 일부 외부 산업 벤치마크보다 낮은 오류율을 입증했습니다.
Verseon은 분자 물리학에서 시작하여 자체 AI 시스템을 사용하여 분자를 정제하는 자체 설계 방법론을 사용하여 많은 약물을 만들었습니다.
독점으로 만들기
회사는 공식적으로 심장병, 당뇨병, 암을 포함한 다양한 적응증에 대한 XNUMX개의 프로그램을 공개했습니다. 더 나은 결과를 얻은 사람이 있는지 알아보기 위해 다른 곳에서 AI 회사를 찾는 경우가 많았습니다.
이것이 Verseon이 Edammo를 찾은 방법입니다. “다른 업계보다 훨씬 더 나은 결과를 얻었습니다. 우리는 그것이 생물제약 약물 개발 분야에 매우 좋은 도구가 될 수 있다고 생각했습니다.”라고 Prakash가 말했습니다.
Verseon은 Edammo의 기술을 시도하고 관계를 구축하고 독점 사용을 원하기로 결정했습니다. 주로 의약품 개발에 기술을 집중한 에다모는 인수에 관심을 보였다. 파트너십에 따라 Edammo의 기술은 "약물 개발에만 사용될 것"이라고 Prakash는 말했습니다.
그는 Verseon이 클리닉으로 나아가면서 데이터가 제한될 수 있는 환자 데이터를 분석함에 따라 Edammo의 도구가 "우리 플랫폼에 매우 좋은 추가 기능이 될 것"이라고 덧붙였습니다.
인수와 관련하여 재무 세부 정보가 공개되지 않았지만 Prakash는 "건전한 주식 거래"라고 말했습니다.
Ratner는 "Edammo 투자자들이 인수의 세부 사항에 대해 알게 되어 매우 기쁩니다."라고 말했습니다.
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