Enquanto muitas empresas de biotecnologia de IA (inteligência artificial) estão em busca de novos alvos para seus medicamentos, a Insilico Medicine, com sede em Hong Kong, está um passo à frente. A startup não apenas procura novas áreas do organismo para receberem os medicamentos por meio de IA e plataformas de aprendizado profundo, mas também desenvolve novas moléculas para atingi-los.
Em fevereiro, a empresa anunciou a descoberta de um novo medicamento para a fibrose pulmonar idiopática, uma doença que causa cicatrizes nos sacos aéreos pulmonares, levando a dificuldades respiratórias. Analisando informações sobre a região afetada, a empresa desenvolveu potenciais medicamentos assertivos.
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Recentemente, a startup levantou US$ 255 milhões em financiamento da série C em uma rodada liderada pela firma de private equity Warburg Pincus. O montante elevou o investimento da empresa para US$ 310 milhões. A Insilico utilizará os investimentos para iniciar testes clínicos em humanos, criar novos programas para identificar alvos difíceis e, além disso, desenvolver ainda mais suas capacidades de descoberta de IA e remédios.
Atualmente, a empresa enfrenta uma forte concorrência no setor de uso de IA para descobrir novos medicamentos. O mercado global de inteligência artificial no Drug Discovery (descoberta de medicamentos) foi avaliado em US$ 230 milhões em 2021, e deve atingir um valor de mercado de mais de US$ 4 bilhões até 2031, de acordo com um relatório da Vision Gain. A área já gerou pelo menos um bilionário, Carl Hansen, da AbCellera, e outros também chamaram a atenção de investidores. A Valo Health, apoiada pelo pioneirismo, anunciou este mês que vai abrir capital via Spac (companhia com propósito especial de aquisição, da sigla em inglês).
Os investidores disseram que a tecnologia de IA da Insilico e as parcerias com os principais farmacêuticos os atraíram para a startup, apesar do setor concorrido. “A Insilico se encaixa fortemente em nossa estratégia de investir nos melhores inovadores na área de saúde”, disse Fred Hassan, da Warburg Pincus. “Inteligência artificial e aprendizado de máquina são ferramentas poderosas para revolucionar o processo de descoberta de medicamentos e trazer terapias transformadoras para pacientes mais rápido do que nunca”, acrescentou.
Alex Zhavoronkov, CEO e fundador da startup, começou sua jornada na ciência da computação. No entanto, seu interesse em pesquisas sobre como desacelerar o envelhecimento o atraiu para o mundo da biotecnologia. Concluiu seu mestrado na Universidade Johns Hopkins e, em seguida, um PhD na Moscow State University, onde sua pesquisa se concentrou no uso de machine learning para observar a física das interações moleculares em sistemas biológicos.
O processo de localização de um alvo pré-clínico para fibrose pulmonar idiopática evidencia a abordagem da Insilico. A empresa havia, inicialmente, encontrado 20 novos locais-alvo para tratar a fibrose. Em seguida, usou seus processos de aprendizado de máquina para restringi-los a um alvo específico, relacionado à fibrose pulmonar idiopática. Depois, com sua ferramenta interna, a Chemistry42, gerou novas moléculas para atingir a região. O potencial medicamento pré-clínico foi considerado eficaz e seguro em estudos em ratos, disse a empresa, em comunicado.
“Agora, conectamos com sucesso a biologia e a química, e nomeamos o medicamento pré-clínico para um novo alvo, com a intenção de introduzi-lo em testes clínicos em humanos, que é um problema muito mais complexo e arriscado de se resolver”, acrescentou Zhavoronkov.
Os tratamentos para essa condição são de extrema necessidade. Pacientes com fibrose pulmonar idiopática desenvolvem insuficiência respiratória, uma vez que o sangue não recebe oxigênio adequado. A maioria dos pacientes morre dentro de dois a três anos após o desenvolvimento da doença. Se o potencial medicamento da startup for aprovado durante os testes clínicos, será um grande passo para os pacientes e para a indústria como um todo.
“Que eu saiba, este é o primeiro caso em que a IA identificou um novo alvo e projetou um potencial pré-clínico para uma doença muito ampla”, disse Zhavoronkov, em comunicado.
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