Insitro arrecada US$ 143 milhões para unir biologia e inteligência artificial

Quando se fala da empresa de biotecnologia Insitro, o que chama atenção não é a plataforma de aprendizado de máquina ou a biologia de ponta, mas sim a fundadora e CEO, Daphne Koller. Ela tem um currículo impressionante: cofundadora da plataforma educacional online Coursera, professora de ciências da computação em Stanford e vencedora do prêmio MacArthur.

Os investidores estão confiantes, no entanto, que Koller tem a capacidade de conectar o mundo da biologia e do aprendizado de máquina em sua relativamente nova empresa farmacêutica. A prova está nos números: a empresa com sede em San Francisco anunciou na terça-feira (26) que levantou uma rodada de financiamento de US$ 143 milhões, elevando o montante total de capital de risco captado para US$ 243 milhões.

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Daphne é “exatamente o tipo de empresária que procuramos”, diz Vijay Pande, sócio-geral da Andreessen Horowitz, que recentemente ingressou no conselho de administração da Insitro, “pioneira na interseção entre aprendizado de máquina e biofarma”. A Andreessen liderou a rodada de financiamento, que incluiu novos investidores como T. Rowe Price Associate, BlackRock, Casdin Capital e CPP Investments. Participaram também investidores como ARCH Venture Partners, GV e Third Rock Ventures. “É uma aposta em Daphne”, diz Robert Nelsen, da ARCH Venture Partners, “ela é simplesmente excepcional”.

Daphne fundou a startup de São Francisco há dois anos com o objetivo de mesclar ciência de dados e ciência da vida. “Não há pessoas suficientes capazes de fazer os dois mundos conversarem”, diz ela, “reunir essas ferramentas é absolutamente crítico”. Suas realizações em um curto período de tempo foram suficientes para colocar a Insitro na lista inaugural “IA 50” da Forbes no ano passado como uma das empresas de inteligência artificial mais promissoras.

Para descobrir novos medicamentos, a Insitro começa com a biologia. Usando células de seres humanos, a empresa as introduz em células-tronco pluripotentes que podem se transformar em praticamente qualquer célula do corpo. Os pesquisadores criam modelos de doenças genéticas e usam o aprendizado de máquina para descobrir qual é a diferença entre células saudáveis ​​e doentes. Essas diferenças sutis são “muitas vezes perdidas por uma pessoa por causa do grande volume de dados”, diz Koller, “e é aí que o aprendizado de máquina realmente brilha”. O objetivo, diz ela, é encontrar “as intervenções que revertem o estado da doença de volta ao estado saudável”.

A Insitro ainda não descobriu novos medicamentos, mas, no ano passado, firmou um acordo com a Gilead para trabalhar em um medicamento para doença hepática com US$ 15 milhões adiantados e o potencial de US$ 1 bilhão no futuro. O acordo permite que a Insitro use dados dos testes clínicos da Gilead para treinar sua plataforma de aprendizado de máquina. A empresa também se concentra fortemente na neurociência e espera que o uso de células humanas em vez de modelos animais ajude a encontrar novos medicamentos para doenças neurológicas.

Parte do novo capital da rodada de financiamento será destinado ao desenvolvimento das capacidades da empresa para desenvolver medicamentos, incluindo a contratação de especialistas em regulamentação e outros funcionários com experiência no desenvolvimento de medicamentos. Considerando que a empresa ainda não encontrou seu primeiro remédio, no entanto, essas contratações específicas ainda devem demorar. O dinheiro também será destinado a ampliar a empresa de outras maneiras, como continuar desenvolvendo sua pesquisa de doenças hepáticas.

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O campo do uso do aprendizado de máquina para auxiliar o desenvolvimento de medicamentos está se tornando cada vez mais cheio. Outras startups, incluindo a Recursion Pharma e a Verge Genomics, também estão usando o método para acelerar o desenvolvimento de medicamentos, e grandes empresas farmacêuticas como Novartis e Merck fizeram parceria com empresas para melhorar os recursos de aprendizado de máquina.

Uma coisa que diferencia a Insitro do restante das empresas é que ela produz grandes quantidades de novos dados para treinar sua plataforma de aprendizado de máquina. Muitas outras empresas adotaram o atalho de contar com os conjuntos de dados existentes para utilizar o método, diz Koller, mas alguns desses conjuntos de dados são confusos e resultam em plataformas com mau funcionamento. “Minha experiência é que o aprendizado de máquina é realmente tão bom quanto os dados inseridos nele”, diz ela.

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Outro diferencial da Insitro é que, enquanto algumas outras startups têm o objetivo de fazer parceria com empresas maiores, a Insitro pretende se tornar uma empresa farmacêutica totalmente funcional por conta própria, trazendo medicamentos desde a descoberta até o desenvolvimento e a aprovação regulatória. Koller diz que ainda considerará algumas parcerias, mas “desenvolveremos alguns de nossos medicamentos do início até o fim”.

Obviamente, talvez a maior diferença entre as empresas seja que a Insitro seja liderada pela ambiciosa Koller. “É por isso que as pessoas estão dispostas a investir nessa empresa em comparação com outras”, diz Nelsen, “não estamos tentando construir uma empresa pequena, estamos construindo uma empresa farmacêutica que está tentando virar a indústria de cabeça para baixo”.

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