Start-ups, die versprechen, künstliche Intelligenz zur Transformation der Arzneimittelentwicklung einzusetzen, sammeln Hunderte Millionen Dollar und unterzeichnen Verträge mit Big Pharma, trotz des jüngsten Ausverkaufs von Biotech-Aktien.
Owkin, ein französisches Unternehmen, arbeitet mit Bristol Myers Squibb zusammen, um das Design seiner Studien durch den US-Arzneimittelhersteller zu verbessern, und zwar in einem Deal im Wert von bis zu 180 Millionen US-Dollar, einschließlich Meilensteinzahlungen, wenn die Medikamente regulatorische Hürden überwinden.
Die Zusammenarbeit erfolgt, nachdem drei weitere Start-ups diese Woche insgesamt 150 Millionen US-Dollar gesammelt haben. Der Schritt erfolgt inmitten einer breiteren Marktkrise für Biotech-Aktien, die die Anleger misstrauisch gegenüber Unternehmen gemacht hat, die sich auf die Entwicklung von ein oder zwei Medikamenten konzentrieren.
Hussein Kanji, ein Partner bei Hoxton Ventures, sagte, dass es einen „neuen Geldansturm“ sowohl von Tech- als auch von Life-Sciences-Investoren in diesen aufstrebenden Markt gegeben habe, aufgrund der „überzeugenden“ Aussicht, dass man eine Plattform aufbauen könnte, die schneller und kostensenkend sei des langwierigen Arzneimittelentwicklungsprozesses.
„Die echte Neuheit bringt eine Menge neues Geld ein, das vielleicht weiß oder nicht weiß, was es tut“, fügte er hinzu. „Jeder führt gerade Experimente durch, was funktionieren wird und was nicht funktionieren wird.“
Hoxton Ventures investiert in Peptone, ein in London ansässiges Start-up-Unternehmen, das maschinelles Lernen einsetzt, um „ungeordnete Proteine“ zu reparieren, auf die herkömmliche Methoden zur Entdeckung von Arzneimitteln nur schwer abzielen. Das Unternehmen kündigte eine 40-Millionen-Dollar-Serie-A-Runde an, die von der Risikokapitalgruppe F-Prime Capital für das Gesundheitswesen und der Technologiebranche und Bessemer Venture Partners geleitet wird.
F-Prime Capital leitete auch eine 50-Millionen-Dollar-Runde in ein anderes in London ansässiges Unternehmen Charm Therapeutics, das erst im vergangenen September zusammen mit dem auf das Gesundheitswesen ausgerichteten Investor OrbiMed gegründet wurde.
Charms Plattform DragonFold basiert auf Alphabets AlphaFold und RosettaFold, die an der University of Washington im Labor von David Baker, einem Mitbegründer von Charm, entwickelt wurden. Sie nutzen KI, um die dreidimensionale Struktur von Proteinen zu bestimmen.
Charm hat sie erweitert, um vorherzusagen, wie sich Proteine um Liganden falten – kleine Moleküle, die pharmakologische Wirkungen haben könnten – und sucht nach neuen Krebsmedikamenten.
Anfang der Woche sammelte Insilico, ein in Hongkong ansässiges Start-up-Unternehmen, in einer von BCG angeführten Runde 60 Mio. Insilico hat seinen ersten Medikamentenkandidaten – eine Behandlung von Lungennarben – in einer frühen klinischen Studie.
Alle drei Start-ups planen, einen Teil ihrer Mittel für neue Anlagen auszugeben, die zur Erstellung neuer biologischer Daten beitragen werden.
Vishal Gulati, Gründer der VC-Firma Recode Health, sagte, ursprünglich hätten viele Unternehmen gedacht, sie könnten neue Datentechnologien auf öffentlich zugängliche Datensätze anwenden. Sie stellten jedoch fest, dass die Daten nicht gut genug waren, um „fruchtbare“ Erkenntnisse zu liefern, fügte er hinzu. „Intelligente Unternehmen haben begonnen, ihre eigenen Daten zu generieren, um neue Medikamente zu entdecken.“
Investoren werden auch durch die Aussicht auf Partnerschaften mit großen Pharmaunternehmen verlockt, die erkennen, dass sie nicht über alle erforderlichen Fähigkeiten im eigenen Haus verfügen. Bristol Myers Squibb hat bereits im vergangenen Jahr einen 1,2-Milliarden-Dollar-Deal mit dem KI-Unternehmen Exscientia unterzeichnet, und sowohl Owkin als auch Exscientia haben kürzlich Partnerschaften mit dem französischen Arzneimittelhersteller Sanofi unterzeichnet.
Venkat Sethuraman, Head of Global Biometrics and Data Services bei Bristol Myers Squibb, sagte, das Unternehmen sei „sehr optimistisch“, wie KI zur Verbesserung des Designs klinischer Studien beitragen könne, und wolle wegen seines „kostenlosen Datensatzes“ mit Owkin zusammenarbeiten. Owkin verwendet föderiertes Lernen, eine Technik des maschinellen Lernens, um seinen Algorithmus mit Krankenhausdaten zu trainieren, ohne die Daten selbst jemals zu sehen.
Thomas Clozel, Chief Executive von Owkin, sagte, dass Pharmaunternehmen mehr daran interessiert seien, in einen Weg zu investieren, um „das System zu hacken“, als ein einzelnes potenzielles Medikament eines Biotechs zu erwerben. „Jeder möchte wirklich glauben, dass es einen Weg gibt, in 10 Jahren nicht nur eine Behandlung zu finden, sondern 10.“