Un grand pari sur la découverte de médicaments alimentée par l'IA
La course pour utiliser l'intelligence artificielle afin d'accélérer la découverte de médicaments pharmaceutiques a attiré d'énormes capitaux d'investisseurs qui croient que le processus traditionnel de développement de médicaments — qui prend en moyenne 12 ans et 2,6 milliards de dollars pour amener un seul médicament de la découverte à l'approbation — est mûr pour une compression par l'automatisation intelligente. Dans ce paysage entre Earendil Labs, une biotech IA d'origine chinoise qui vient de conclure une levée de fonds pré-IPO de 787 millions de dollars, l'une des plus importantes levées uniques dans l'espace de la découverte de médicaments par IA et une validation de l'appétit des investisseurs pour les entreprises qui font des progrès crédibles vers les thérapies conçues par IA.
La levée de fonds, qui valorise Earendil à une valeur qui la place parmi les biotechs privées les plus capitalisées du monde, intervient alors que l'entreprise se prépare à ce que les sources décrivent comme une éventuelle introduction en bourse aux United States ou à Hong Kong, ou potentiellement les deux. Le moment et le lieu précis n'ont pas été confirmés, mais l'étiquette pré-IPO sur la levée suggère que l'entreprise et ses investisseurs croient que les conditions du marché public au cours des 12 à 18 prochains mois sont favorables à une cotation.
Ce que fait Earendil
Earendil Labs a été fondée par des chercheurs avec des antécédents dans des institutions académiques chinoises de premier plan et des sociétés pharmaceutiques, avec des travaux de développement initial menés principalement en China et une expansion mondiale ultérieure aux United States et en Europe. La plateforme centrale de l'entreprise utilise des modèles d'IA générative entraînés sur des données de structure protéique, d'interaction moléculaire et de résultats cliniques pour identifier et optimiser les candidats médicamenteux dans les classes cibles qui ont historiquement été difficiles pour les approches conventionnelles de découverte de médicaments.
L'entreprise a été particulièrement active dans le développement de traitements pour les cancers et les maladies neurodégénératives — deux des plus grandes zones de besoins non satisfaits en médecine et deux catégories où la complexité de la biologie sous-jacente a vaincu de nombreux programmes conventionnels de découverte de médicaments. La plateforme IA d'Earendil, selon l'entreprise, a généré plusieurs candidats au stade clinique dans ces domaines qui progressent dans les essais de Phase 1 et Phase 2, représentant un pipeline sur lequel les investisseurs parient produira des approbations commercialement significatives.
Complexité géopolitique
L'étiquette d'origine chinoise sur Earendil n'est pas anodine. L'entreprise a été fondée et initialement développée en China, et une partie importante de ses opérations de recherche, actifs de données et équipe de direction sont basés là. Cela crée un ensemble de complications géopolitiques qui sont devenues de plus en plus pertinentes pour l'investissement en biotech à mesure que les relations US-China se sont détériorées et que l'examen réglementaire et législatif des entreprises connectées à la China dans les secteurs sensibles s'est intensifié.
La Loi BIOSECURE, qui a été envisagée par le Congrès sous diverses formes, restreindrait les agences fédérales US et certaines entités connectées aux US de faire affaire avec des biotechs chinoises jugées comme posant des risques de sécurité nationale. Bien qu'Earendil n'ait pas été spécifiquement nommée dans ces discussions, la catégorie des entreprises de découverte de médicaments habilitées par IA d'origine chinoise est celle que les législateurs et les régulateurs observent attentivement. Les investisseurs pré-IPO de l'entreprise et ses potentiels souscripteurs d'IPO devront naviguer avec prudence ces courants réglementaires s'ils recherchent une cotation aux United States.
Earendil aurait pris des mesures pour établir une structure organisationnelle qui sépare ses opérations aux United States et en China, créant un pare-feu corporatif conçu pour aborder les préoccupations réglementaires concernant l'accès aux données et le transfert de technologie. Si cette structure est suffisante pour satisfaire les régulateurs américains et les investisseurs institutionnels potentiels qui sont soumis à des restrictions sur les investissements connectés à la China reste à déterminer.
Le paysage plus large de la découverte de médicaments par IA
Earendil est en concurrence dans un secteur en expansion rapide qui inclut Isomorphic Labs (le spinout de découverte de médicaments de Google DeepMind), Recursion Pharmaceuticals, Insilico Medicine, Exscientia et un nombre croissant de startups bien capitalisées. Le secteur a reçu un coup de pouce de crédibilité important du succès d'AlphaFold, le système de prédiction de structure protéique de DeepMind, qui a résolu un problème qui avait défié les biologistes structuraux pendant des décennies et qui est maintenant utilisé aux étapes initiales des programmes de découverte de médicaments dans essentiellement toutes les grandes sociétés pharmaceutiques.
La génération actuelle de plates-formes de découverte de médicaments par IA tente d'aller au-delà de la prédiction de structure pour aborder le problème plus difficile de prédire comment une molécule interagira avec une cible d'une manière qui produit l'effet thérapeutique souhaité sans effets secondaires inacceptables — essentiellement, de prédire le succès clinique plutôt que juste la structure moléculaire. C'est un problème substantiellement plus difficile, et le domaine n'a pas encore produit un médicament découvert par IA repère qui a obtenu l'approbation réglementaire et le succès commercial à grande échelle. Earendil et ses pairs parient — et 787 millions de dollars d'investisseurs parient aussi — qu'ils seront parmi les premiers à atteindre cette étape.
Cet article est basé sur les rapports d'endpoints.news. Lire l'article original.
