Un cambiamento di paradigma nella scoperta di farmaci basata sull’intelligenza artificiale: una spin-off di Anversa ribalta il processo
Entourage, Anacura e QBIC sostengono fin dall’inizio l’approccio volto a tradurre la biologia delle malattie umane in molecole
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Sightera Biosciences, un’azienda biotecnologica basata sulla tecnologia e spin-off dell’Università di Anversa e dell’Ospedale Universitario di Anversa (UZA), che utilizza l’intelligenza artificiale generativa per progettare nuove piccole molecole attualmente impiegate in oncologia e nella fibrosi, ha annunciato la chiusura di un finanziamento pre-seed da 3 milioni di euro guidato da Entourage, Anacura e QBIC. Oltre ad ampliare il team, i fondi raccolti accelereranno l’espansione della piattaforma di scoperta di farmaci nativa per l’IA di Sightera e del suo portafoglio di asset preclinici, porteranno avanti il suo programma oncologico di punta basato sulla “molecular glue” verso la selezione dei candidati preclinici e rafforzeranno le partnership strategiche con aziende farmaceutiche e biotecnologiche.
Qbic III eroga un finanziamento pre-seed a Sightera Biosciences. Sightera sta sviluppando una piattaforma di scoperta di farmaci basata sull’intelligenza artificiale e derivata dai pazienti
Sightera Biosciences /QBIC
Ciò che distingue Sightera Biosciences da molte altre aziende di scoperta di farmaci basate sull’IA è il modo in cui addestra i propri modelli. Anziché affidarsi a set di dati generici o disponibili pubblicamente, la sua IA viene addestrata su dati proprietari generati direttamente da materiale biologico derivato dai pazienti. Questo materiale proviene da pazienti con patologie in stadio avanzato, resistenti alla terapia o in fase terminale – la cosiddetta “biologia estrema” – in cui i trattamenti convenzionali hanno fallito e la biologia sottostante ha subito una radicale riorganizzazione.
A partire da questi campioni dei pazienti, Sightera crea modelli preclinici scalabili, tra cui organoidi derivati dai pazienti, che preservano questa biologia patologica estrema così come si manifesta negli esseri umani. Questi modelli vengono poi utilizzati in campagne di screening farmacologico ad alta produttività per generare set di dati ricchi, dinamici e longitudinali sulla risposta ai farmaci, in grado di cogliere il modo in cui la biologia derivata dai pazienti risponde alle terapie.
Questi set di dati proprietari costituiscono la base della piattaforma di IA di Sightera, consentendole di progettare nuove piccole molecole il cui comportamento biologico nei confronti della biologia derivata dai pazienti è progettato fin dall’inizio. Anziché limitarsi a generare composti con proprietà chimiche interessanti, Sightera progetta molecole in modo da produrre la risposta biologica desiderata nei sistemi derivati dai pazienti. Ciò rappresenta un cambiamento di paradigma nella scoperta di farmaci guidata dall’IA: si passa dalla progettazione di molecole basata principalmente su specifici spazi chimici e su indicatori biochimici di base alla progettazione di potenziali farmaci basati sulla biologia stessa della malattia umana. Progettando fin dall’inizio le risposte biologiche specifiche dei pazienti in ogni molecola, Sightera mira a superare uno dei motivi principali per cui molti candidati farmaci progettati dall’IA falliscono durante il passaggio alla fase clinica.
Pieterjan Bouten, Entourage: «Noi di Entourage sosteniamo i fondatori che ripensano interi settori partendo dai principi fondamentali. Sightera non chiede all’IA di prevedere la biologia, ma lascia che sia la biologia a insegnare all’IA. Si tratta di un approccio fondamentalmente diverso alla scoperta di farmaci. Imparando direttamente dalla biologia reale dei pazienti, Sightera è in grado di identificare nuove molecole promettenti in pochi mesi anziché in anni. Questa velocità è fondamentale. Mentre miliardi di ricavi derivanti da farmaci di grande successo si avvicinano alla scadenza dei brevetti, l’industria farmaceutica ha urgente bisogno di un percorso più rapido verso la prossima generazione di medicinali. Crediamo che Sightera sia stata creata proprio per questo momento.”
Ribaltare la metodologia di scoperta di farmaci basata sull’IA
Molte piattaforme di scoperta di farmaci basate sull’IA si concentrano sulla generazione di nuove composti chimici a partire da un bersaglio di interesse, per poi valutarne l’attività biologica su modelli di malattia complessi. In Sightera, tale approccio viene ribaltato: l’azienda parte dalla biologia derivata dai pazienti e catturata in modelli di malattia complessi, genera set di dati proprietari sulla risposta alle terapie e utilizza tali informazioni per progettare nuove piccole molecole. Ponendo la biologia delle malattie umane all’inizio del processo di scoperta, l’obiettivo non è solo quello di accelerare la scoperta di farmaci, ma anche di migliorare la probabilità di successo clinico.
Un DNA biotecnologico basato sulla tecnologia
La combinazione di tecnologia e competenza nelle scienze della vita che definisce Sightera come un’azienda techbio si riflette nella sua nuova base azionaria. Entourage apporta una profonda competenza nell’intelligenza artificiale e nella scalabilità tecnologica, mentre Anacura e QBIC contribuiscono con le conoscenze e le reti nel campo delle scienze della vita necessarie per supportare questi progressi scientifici nella pratica clinica e, in ultima analisi, per aiutare i pazienti a livello sociale.
Un primo passo verso la fase clinica
Il round da 3 milioni di euro rappresenta un primo passo mirato verso un finanziamento più ampio che consentirà di portare SIGHT001 ai pazienti.
Potenziare il team
Parte dei proventi sosterrà l’ulteriore crescita del team, rafforzando sia le attività di ricerca di Sightera sia le sue capacità nell’ambito dell’intelligenza artificiale e dei dati. Insieme, queste aree riflettono il modello techbio che è al centro dell’azienda.
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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