Publicado: 12 de novembro de 2022 | Por Mark Terry
Corporação Verseon tem adquiriu Edammo, uma empresa focada em inteligência artificial, para aprofundar sua própria plataforma de descoberta de medicamentos baseada em IA, revelaram as empresas na terça-feira.
Adityo Prakash, cofundador e CEO da Verseon e Ed Ratner, CEO da Edammo, discutiram a aquisição com BioEspaço.
“Desenvolvemos medicamentos completamente novos no computador, átomo por átomo, e depois os fabricamos em laboratório”, disse Prakash. “Estamos mudando a forma como os medicamentos de moléculas pequenas são projetados e desenvolvidos com um nível de eficiência que não era possível antes.”
Ele acrescentou que Verseon também “cria tipos inteiramente novos de moléculas de drogas do que você pode encontrar com métodos de triagem de alto rendimento existentes ou bibliotecas existentes”.
O processo de Verseon envolve design baseado em física molecular junto com IA para desenvolver novas categorias de medicamentos com novidades, “não apenas pela novidade”, disse Prakash, “mas porque eles realmente oferecem melhores resultados”.
A Edammo não estava focada especificamente em biofarmacêuticos. Ratner descreveu a plataforma da empresa como “uma tecnologia de IA amplamente aplicável”. Como tal, trabalhou em uma variedade de indústrias, incluindo aviação, saúde, recursos humanos, seguros, manufatura, produtos farmacêuticos, varejo e muito mais.
Dados Pequenos e Grandes
Edammo abordou a IA de uma maneira muito diferente, disse Ratner, observando: “Todo mundo fala sobre 'big data', porque a perspectiva é que não importa em que campo você esteja, a quantidade de dados crescerá exponencialmente - a quantidade de os dados com os quais você está trabalhando são enormes e você constrói sua IA com essa suposição.”
No entanto, a equipe fundadora da Edammo, que inclui Ratner, sabia que “não era o caso geral”. Então, eles abordaram o “problema da IA” com a suposição de que a quantidade de dados disponíveis seria essencialmente limitada.
“Acreditávamos que, em muitos campos, a quantidade de dados seria limitada e seria aproximadamente comparável ao número de propriedades que descreve cada exemplo”, disse ele.
Isso se tornou conhecido dentro da indústria de IA como Small and Wide Data.
A análise de Big Data é útil para o que alguns no setor chamam de “ideias de imagens maiores” ou para ajudar a determinar se você está olhando “para uma árvore ou um prédio”. O Small and Wide Data é melhor usado para “selecionar informações específicas e insights específicos de componentes de dados individuais”, disse Ratner.
“Fundamentalmente, é uma abordagem muito básica”, continuou ele. “E se o problema tiver a caracterização 'pequena e ampla', o que significa que o número de exemplos é limitado e o número de propriedades que descrevem o problema é grande, poderíamos resolver esses problemas melhor do que ninguém.”
Esse tipo de abordagem parece ser especialmente eficaz para biofarmacêuticos. Prakash observou que o biofarmacêutico era mais frequentemente o reino de Small Data do que Big Data.
“As pessoas não reconhecem ou entendem isso, principalmente as que vêm de um histórico puramente biofarmacêutico, porque a IA soa como uma caixa mágica que resolve todos os problemas, mas não resolve”, disse ele.
Se os pesquisadores tentarem rastrear cada impacto que uma droga teria em todo o corpo, por meio de todos os pontos de dados e todos os tipos de drogas, haverá tantos dados que Prakash disse que é impossível do ponto de vista prático.
O design de moléculas pequenas acaba sendo algo com poucas regras evolutivas que podem ajudar no design de medicamentos. Mas pequenas mudanças em uma pequena molécula podem ter mudanças dramáticas em seu impacto no corpo. “Isso torna o problema incrivelmente complicado”, observou Prakash.
Frequentemente, no desenvolvimento de novos medicamentos, o conjunto de dados disponível é pequeno e esparso. Isso é mais desafiador para sistemas de IA dependentes de Big Data.
Acontece que a tecnologia Extreme AutoML da Edammo funciona muito bem em áreas de ciências biológicas que dependem de pequenos conjuntos de dados e demonstrou uma taxa de erro menor do que alguns benchmarks externos do setor, como o Google AutoML.
A Verseon construiu muitos medicamentos usando sua própria metodologia de design, que começa com a física molecular, mas depois usa seu próprio sistema de IA para ajudar a refinar as moléculas.
Tornando-o Exclusivo
A empresa revelou oficialmente sete programas para uma série de indicações, incluindo doenças cardíacas, diabetes e câncer. Muitas vezes, procurou empresas de IA em outros lugares para ver se alguém tinha melhores resultados.
Foi assim que a Verseon encontrou a Edammo, “que estava tendo resultados significativamente melhores do que o resto da indústria. Achamos que poderia ser uma ferramenta incrivelmente boa para a área de desenvolvimento de medicamentos biofarmacêuticos”, disse Prakash.
Verseon experimentou a tecnologia da Edammo, construiu um relacionamento e decidiu que queria uso exclusivo. A Edammo, que concentrava sua tecnologia principalmente no desenvolvimento de medicamentos, estava interessada na aquisição. Sob a parceria, a tecnologia da Edammo “será usada exclusivamente para o desenvolvimento de medicamentos”, observou Prakash.
Ele acrescentou que, à medida que a Verseon avança na clínica, analisando os dados do paciente onde os dados podem ser limitados, as ferramentas da Edammo “serão uma adição muito boa à nossa plataforma”.
Nenhum detalhe financeiro foi divulgado sobre a aquisição, mas Prakash observou que é uma “transação de estoque saudável”.
Ratner compartilhou que “os investidores da Edammo que aprenderam sobre os detalhes da aquisição ficaram muito entusiasmados”.
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- Fonte: Plato Data Intelligence: Platodata.ai