Uma mudança de paradigma na descoberta de medicamentos com IA: uma spin-off de Antuérpia inverte o processo
A Entourage, a Anacura e a QBIC apoiam, desde o início, a abordagem que consiste em traduzir a biologia das doenças humanas em moléculas
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A Sightera Biosciences, uma empresa de biotecnologia baseada na tecnologia e spin-off da Universidade de Antuérpia e do Hospital Universitário de Antuérpia (UZA), que utiliza IA generativa para conceber novas moléculas pequenas atualmente ativas na oncologia e na fibrose, anunciou a conclusão de uma ronda de financiamento pré-semente no valor de 3 milhões de euros, liderada pela Entourage, pela Anacura e pela QBIC. Para além de expandir a equipa, os fundos angariados irão acelerar a expansão da plataforma de descoberta de fármacos nativa de IA da Sightera, bem como do seu portfólio de ativos pré-clínicos, fazer avançar o seu principal programa oncológico baseado na «molécula cola» rumo à seleção de candidatos pré-clínicos e reforçar as parcerias estratégicas da plataforma com empresas farmacêuticas e de biotecnologia.
A Qbic III concede financiamento de pré-lançamento à Sightera Biosciences. A Sightera está a desenvolver uma plataforma de descoberta de medicamentos baseada em IA e derivada de doentes
Sightera Biosciences /QBIC
O que distingue a Sightera Biosciences de muitas outras empresas de descoberta de fármacos baseadas em IA é a forma como treina os seus modelos. Em vez de se basear em conjuntos de dados genéricos ou disponíveis publicamente, a sua IA é treinada com dados proprietários gerados diretamente a partir de material biológico derivado de doentes. Este material é obtido de doentes com biologia da doença em fase avançada, resistente à terapia ou em fase terminal — a chamada «biologia extrema» —, em que os tratamentos convencionais falharam e a biologia subjacente sofreu alterações fundamentais.
A partir destas amostras de doentes, a Sightera estabelece modelos pré-clínicos escaláveis, incluindo organóides derivados de doentes, que preservam esta biologia de doença extrema tal como se manifesta nos seres humanos. Estes modelos são depois utilizados em campanhas de triagem de fármacos de alto rendimento para gerar conjuntos de dados ricos, dinâmicos e longitudinais sobre a resposta aos fármacos, que captam a forma como a biologia derivada dos doentes responde às terapias.
Estes conjuntos de dados proprietários constituem a base da plataforma de IA da Sightera, permitindo-lhe conceber novas moléculas pequenas cujo comportamento biológico face à biologia derivada de doentes é projetado desde o primeiro dia. Em vez de se limitar a gerar compostos com propriedades químicas atraentes, a Sightera concebe moléculas para produzir a resposta biológica desejada em sistemas derivados de doentes. Isto representa uma mudança de paradigma na descoberta de fármacos impulsionada pela IA, passando da conceção de moléculas baseada principalmente em espaços químicos específicos e leituras bioquímicas básicas para a conceção de potenciais medicamentos baseados na própria biologia da doença humana. Ao integrar respostas biológicas derivadas dos doentes em cada molécula desde o início, a Sightera pretende superar uma das principais razões pelas quais muitos candidatos a medicamentos concebidos por IA falham durante a transição para a fase clínica.
Pieterjan Bouten, da Entourage: «Na Entourage, apoiamos fundadores que repensam setores inteiros a partir dos princípios fundamentais. A Sightera não pede à IA para prever a biologia. Deixa que seja a biologia a ensinar a IA. Trata-se de uma abordagem fundamentalmente diferente à descoberta de medicamentos. Ao aprender diretamente com a biologia real dos doentes, a Sightera consegue identificar novas moléculas promissoras em meses, em vez de anos. Essa rapidez é importante. À medida que milhares de milhões em receitas de medicamentos de grande sucesso se aproximam do fim das patentes, a indústria farmacêutica precisa urgentemente de um caminho mais rápido para a próxima geração de medicamentos. Acreditamos que a Sightera foi criada precisamente para esse momento.»
Invertendo a metodologia de descoberta de medicamentos com IA
Muitas plataformas de descoberta de medicamentos baseadas em IA concentram-se na geração de novas moléculas químicas com base num alvo de interesse e, posteriormente, na validação da sua atividade biológica em modelos complexos de doenças. Na Sightera, essa abordagem é invertida: a empresa começa com a biologia derivada de doentes captada em modelos de doenças complexas, gera conjuntos de dados proprietários sobre a resposta à terapia e utiliza esses insights para conceber novas moléculas pequenas. Ao colocar a biologia das doenças humanas no início do processo de descoberta, o objetivo não é apenas acelerar a descoberta de medicamentos, mas também aumentar a probabilidade de sucesso clínico.
DNA biotecnológico impulsionado pela tecnologia
A combinação de tecnologia e conhecimentos especializados em ciências da vida que define a Sightera como uma empresa de «techbio» reflete-se na sua nova base de acionistas. A Entourage traz uma profunda experiência em IA e escalabilidade tecnológica, enquanto a Anacura e a QBIC contribuem com o conhecimento e as redes nas ciências da vida necessárias para apoiar estas descobertas científicas na prática clínica e, em última análise, para ajudar os doentes a nível social.
Um primeiro passo rumo à fase clínica
A ronda de financiamento de 3 milhões de euros é um primeiro passo deliberado rumo a um financiamento de maior dimensão que levará o SIGHT001 aos doentes.
Construir a equipa
Parte dos recursos angariados irá apoiar o crescimento da equipa, reforçando tanto as operações de investigação da Sightera como as suas capacidades em IA e dados. Em conjunto, estas áreas refletem o modelo «techbio» que está no cerne da empresa.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
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