Alex Zhavoronkov will mit KI die Welt der Arzneimittelentwicklung erobern

Mit Hilfe eines autonomen Robotiklabors in China nutzt Zhavaronkovs Insilico Medicine eine durchgängige KI-basierte Arzneimittelforschungs- und -entwicklungspipeline, um neue Medikamente effizient herzustellen

Alex Zhavoronkov, PhD, Gründer und CEO von Insilico Medicine [Insilico Medicine]

In Suzhou, einer Stadt 30 Minuten mit dem Zug von Shanghai entfernt, gibt es ein unscheinbares Gebäude, das aussieht, als wäre es mit Todesstern-Oberflächenfliesen bedeckt. In der Mitte der Gebäudefassade befindet sich das Logo eines quadratischen Computerchips mit einem Erlenmeyerkolben in der Mitte. Das Logo scheint in der Farbe grüner Batterieladelampen zu leuchten.

Ein virtueller Rundgang beginnt am Laboreingang. Wie in einer Szene aus „Mission Impossible“ werden die Türen per Gesichtserkennung zum Öffnen vorbereitet, gefolgt von einer Berührungsaktivierung an der luftschleusenartigen, vom Boden bis zur Decke reichenden Tür. Wenn das Video nicht stumm geschaltet wäre, würde es mich nicht überraschen, hydraulische und zischende Geräusche zu hören.

„Ich möchte Ihnen das Gefühl geben, in Star Wars zu sein“, sagte mir Alex Zhavoronkov, Mitbegründer und Co-CEO von Insilico Medicine, während er von seinem Laptop aus reale Aufnahmen seines vollautomatischen Labors zeigte.

Als die Kamera mich durch die futuristischen Türen seines realen Science-Fiction-Labors führte – Zhavoronkov hat es „Life Star“ genannt – schwenkt sie in einen Glasraum von der Größe eines Tennisplatzes, in dem mechanische Arme schwingen und autonome mobile Roboter herumfahren. „Hier passiert die Magie“, lächelte Zhavoronkov.

Der Roboter arbeitet mit verschiedenen Arten von Proben – Zellen, Geweben oder Organoiden – und bereitet sie für verschiedene Arten von Bildgebungs- und Sequenzierungstechniken der nächsten Generation vor, darunter solche zur Profilierung von DNA, RNA und Methylierung. Nachdem das Roboterballett die Datengenerierung abgeschlossen hat, werden die Daten zur Zielauswahl an Insilicos Markenzeichen künstliche Intelligenz (KI) zurückgesendet. Wenn etwas Interessantes auftaucht, beginnen die Wissenschaftler mit einem Validierungsprozess.

Life Star ist rund um die Uhr funktionsfähig. Und jedes einzelne Programm von Insilico Medicine wird jetzt in irgendeiner Weise vom autonomen, KI-gestützten Robotiklabor unterstützt. Der Bau seines Roboterlabors in China begann während der COVID-19-Pandemie. „Die Regierung erlaubte uns, dort zu brodeln, also lebten dort Menschen!“ sagte Zhavoronkhov und zeigte mir ein Bild von sich selbst, wie er auf etwas lag, das wie eine Trage in einem mit Plastik bedeckten Raum aussah. „Ich habe dort vier Monate lang geschlafen.“

Zhavoronkov, der mit bürgerlichem Namen Aleksandrs Zavoronkovs heißt (laut Twitter), ist unerschrocken ehrgeizig und brillant; Er ist ein grenzwertig verrückter Wissenschaftler. Er passt nicht zum Science-Fiction-Motiv eines bösen Genies, das die Welt erobern will (obwohl Insilico Medicine Standorte in Suzhou, Shanghai, Hongkong, Taipeh, Abu Dhabi, New York, San Francisco und Montreal hat).

Unter seiner Führung hat Insilico in zehn Finanzierungsrunden insgesamt 401,3 Millionen US-Dollar eingesammelt. Ihre letzte Finanzierung erfolgte am 10. August 2022 aus einer zweiten Serie-D-Runde unter der Leitung von Prosperity7 Ventures und Aramco Ventures, wodurch sich die gesamte Serie-D-Finanzierung auf 95 Millionen US-Dollar beläuft. Neue Investoren, darunter ein großes, diversifiziertes Vermögensverwaltungsunternehmen an der Westküste der USA und BHR Partners, schlossen sich der Runde an, ebenso wie aktuelle Investoren, darunter der Hauptinvestor der Serie-C-Finanzierungsrunde Warburg Pincus, B Capital Group, Qiming Venture Partners und BOLD Capital Partners , und Pavilion Capital. Die Mittelbeschaffung von Zhavoronkov hat es ihm ermöglicht, Insilico global zu positionieren, mehrere Forschungs- und Entwicklungszentren auf der ganzen Welt zu eröffnen und mit mehreren pharmazeutischen, biotechnologischen und akademischen Institutionen zusammenzuarbeiten.

Zhavoronkov besitzt zwei Bachelor-Abschlüsse der Queen's University, einen Master-Abschluss in Biotechnologie der John Hopkins University und einen Doktortitel in Physik und Mathematik der Moskauer Staatsuniversität. Seit 2012 hat er über 150 von Experten begutachtete Forschungsarbeiten und zwei Bücher veröffentlicht, darunter „The Ageless Generation: How Biomedical Advances Will Transform the Global Economy“. Zhavoronkov ist außerordentlicher Professor für künstliche Intelligenz am Buck Institute for Research on Aging. Neben seiner Tätigkeit im Beirat oder Redaktionsgremium verschiedener Fachzeitschriften und dem Co-Vorsitzenden der jährlichen Konferenz „Aging Research and Drug Discovery“ schreibt Zhavoronkov in seiner Freizeit Artikel für Forbes.

Im vergangenen Jahr nominierte Insilico eine Handvoll präklinischer Kandidaten und generierte positive Topline-Phase-I-Daten in klinischen Studien am Menschen mit einem von der KI entdeckten neuen Ziel und einem von der KI entwickelten neuen Molekül für idiopathische Lungenfibrose, das von der FDA den Orphan-Drug-Status erhielt steht kurz vor klinischen Studien der Phase II. Insilico gab außerdem kürzlich bekannt, dass sein generatives, KI-entwickeltes Medikament gegen COVID-19 und verwandte Varianten für klinische Studien zugelassen wurde, ebenso wie der USP1-Inhibitor des Unternehmens für die Behandlung von Patienten mit soliden Tumoren.

Im vergangenen Jahr hat Insilico Medicine seine durchgängige KI-gestützte Arzneimittelforschungs- und -entwicklungspipeline genutzt, um neun präklinische Kandidaten für kleine Moleküle zu nominieren, von denen laut Zhavoronkov bis zu fünfzehn pro Jahr erhöht werden können.

Davon konnte Insilico Medicine in etwa einem Jahr präklinische Studien durchlaufen und in die Phase I eintreten. Um dies ins rechte Licht zu rücken: Aktuelle Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass im letzten Jahrzehnt die durchschnittliche Zeitspanne für die Einnahme eines neuen Medikaments von der Nominierung eines Kandidaten für präklinische Tests bis hin zu ersten Versuchen am Menschen etwa 26 Monate betrug. Darüber hinaus könnte für ein Pharmaunternehmen, das jedes Jahr drei bis fünf neue Prüfpräparate in erste Studien am Menschen überführen möchte, eine Beschleunigung auf ein Jahr, angewendet auf das gesamte Portfolio, zu einem risikobereinigten Nettobarwert von über 400 Millionen US-Dollar führen .

Zhavoronkov, der sehr sachlich ist, hat mit den meisten Leuten, die sagen, sie leiten KI-Unternehmen für die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten, nicht ganz recht. „Das Unternehmen sollte in gewissem Umfang Deep-Learning-Technologie einsetzen“, sagte Zhavoronkov. „Damit ich jemanden als KI-Unternehmen in Betracht ziehe, müsste ich wirklich eine wesentliche KI-Komponente wie Deep Learning und generative KI sehen, und das Unternehmen sollte zumindest bis zu einem gewissen Grad zur Entwicklung des Softwarebereichs beitragen und nicht nur nutzen die Werkzeuge von jemand anderem.“

Und dann gibt es diejenigen, die, so Zhavoronkov, behaupten, KI-Unternehmen zu sein, dabei aber nur Benutzer sind und auf hohem Niveau googeln oder Excel mit fortschrittlichen Algorithmen betreiben. „Ich habe noch nie gesehen, dass ein Inkubatorunternehmen aus einem KI-System ein echtes KI-Produkt hergestellt hat“, sagte Zhavoronkov.

„Ich werde sie nicht beim Namen nennen, aber normalerweise war der Gründer dieser Unternehmen tatsächlich nicht sofort auf dem Gebiet.“ Erfolgreiche VC-Unternehmen wie Flagship Pioneering und Foresight Capital seien gegründet worden, um Zugang zu den Finanzmärkten zu erhalten, sagte er. „Einige [dieser Unternehmen] haben die Gelegenheit zur Listung verpasst, weil 2021 das Jahr des Überflusses war. Jeder bekam enorm viel Geld und riesige Bewertungen. Einige Unternehmen sind zu früh auf den Markt aufgesprungen, andere haben den Zeitpunkt sehr gut gewählt und wieder andere sind gar nicht an die Börse gegangen. Wir sind im Jahr 2023! Zeigen Sie mir ein einzelnes Asset! Viel Hype, aber keine Ergebnisse. Die Branche hat sich also konsolidiert.“

Zhavoronkov ist der Meinung, dass das dadurch entstandene Umfeld für junge Unternehmer, die in die Branche einsteigen und über gute Ideen und Algorithmen verfügen, hart ist, aber keine Spenden sammeln kann, weil das Geld der Investoren in Flammen aufgegangen ist.

„Arzneimittelforschungsprogramme kosten normalerweise etwa 50 Millionen US-Dollar, um an der Oberfläche zu kratzen; Ich war schockiert“, sagte Zhavoronkov. „Sie sammeln also 400 Millionen US-Dollar und verbrauchen die Hälfte davon im ersten Jahr für mehrere Programme. Wenn Sie etwas Großartiges schaffen, können Sie tatsächlich potenzielle Einnahmen generieren. Wenn du es nicht tust, bist du am Arsch.

Laut Zhavoronkov gibt es neben Insilico Medicine nur eine Handvoll KI-gestützter Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsunternehmen. Er verwies auf Recursion und Benevolent AI, obwohl Letztere kürzlich erhebliche Entlassungen ankündigte. Wenn Sie ChatGPT (mit Daten bis 2021) bitten, zwei KI-gestützte Arzneimittelforschungsunternehmen zu nennen, erscheint Insilico Medicine regelmäßig an der Spitze. „Ich denke, dass wir dort auftauchen, weil wir in diesem Bereich ein oder zwei Forschungsarbeiten pro Monat über KI veröffentlichen“, sagte er.

Der Grund für den Erfolg von Insilico Medicine lässt sich laut Zhavoronkov auf zwei Gründe zurückführen. Zunächst entwickelten sie in den ersten Jahren eine vollständige End-to-End-KI-Plattform namens PHARMA.AI. Diese Arzneimittelforschungsmaschine nutzt Millionen von Datenproben und mehrere Datentypen, um Signaturen von Krankheiten zu entdecken und die vielversprechendsten Ziele für Milliarden von Molekülen zu identifizieren, die bereits existieren oder mit bevorzugten Parametersätzen de novo generiert werden können. Diese Suite wurde entwickelt, um drei Bereiche der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung zu beschleunigen: Identifizierung von Krankheitszielen (PandaOmics), Generierung neuer Moleküle (Chemistry42) und Vorhersage der Ergebnisse klinischer Studien (inClinico).

Trotz der Beliebtheit von ChatGPT überrascht es nicht, dass Zhavoronkov etwas Besseres für alle geschaffen hat, die Forschungsfragen per Text stellen: ChatPandaGPT. Diese Software hat erweiterte KI-Chat-Funktionen basierend auf jüngsten Fortschritten bei großen Sprachmodellen in ihre PandaOmics-Plattform integriert. ChatPandaGPT ermöglicht es Forschern, Gespräche in natürlicher Sprache mit der Plattform zu führen und große Datensätze effizient zu navigieren und zu analysieren, wodurch die Entdeckung potenzieller therapeutischer Ziele und Biomarker auf effizientere Weise erleichtert wird. Insilico Medicine ist das erste Biotech-Unternehmen, das Chat-Funktionen mithilfe großer Sprachmodelle in seine KI-Plattform zur Arzneimittelforschung implementiert.

Als nächstes zeigt Zhavoronkov ein weiteres Video – ein beschleunigtes Beispiel für die Verwendung der End-to-End-Plattform von Insilico Medicine. Nachdem er eine Indikation ausgewählt hat, die laut Zhavoronkov ausschließlich kommerziellen Zwecken dient und mit Hilfe von KI durchgeführt werden kann, geht er einen Anwendungsfall der Zielidentifizierung und Arzneimittelentwicklung durch. Alles, was Sie dazu benötigen, ist Klicken und Geduld, da die Ausführung einiger Berechnungen Stunden oder sogar Tage dauert.

Zweitens hat Zhavoronkov einen Co-CEO, Feng Ren, PhD, der seiner Meinung nach ein echter Drogenjäger ist. Zhavoronkov lernte Ren im Jahr 2020 kennen, als er bei Medicilon arbeitete, einem Auftragsforschungsinstitut (CRO), das biopharmazeutischen Unternehmen auf der ganzen Welt Arzneimittelforschungsdienstleistungen anbietet. Ren fungierte als Senior Vice President von Medicilon und Leiter des Forschungs- und Entwicklungsgeschäfts für Arzneimittel mit mehr als 600 Chemikern und Biologen. „Er wusste, wie man Drogen entdeckt, aber er wollte den anderen keine Dienste leisten“, sagte Zhavoronkov. „Er wollte es wirklich entdecken und ließ eine Menge Geld auf dem Tisch liegen.“

Ren nutzt mittlerweile 80 % der Ressourcen von Insilico Medicine. „Er nutzt KI, um die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten sehr schnell zu beschleunigen“, sagte Zhavoronkov. „Das ist der Grund, warum wir es letztes Jahr geschafft haben, neun präklinische Kandidaten zu testen. Wir haben einen nachgewiesenen Fall, in dem wir ein neues Ziel entdeckt haben, das kleine Moleküle erzeugte, und es bis zur Phase I geschafft haben, und Phase II steht in den Vereinigten Staaten zum Start bereit.“

Zhavoronkov möchte, dass die besten Leute bei Insilico Medicine arbeiten. „Wir sind super inklusiv“, sagte er. „Wenn Sie ein Außerirdischer von einem anderen Planeten sind und in meinem Hinterhof landen, steigen Sie aus dieser fliegenden Untertasse und reichen Sie mir die Hand. Ich schüttle sie und sage „Willkommen“. Es ist uns egal, wer du bist, solange du wirklich gut bist!“

Er begann zunächst damit, Leute über Wettbewerbe zum Thema KI einzustellen, indem er beispielsweise die drei schnellsten Leute auswählte, um die neueste Version von Googles DeepMind zu übertreffen. Aufgrund der Vertreibung von Menschen aufgrund des Krieges in der Ukraine hat Insilico an seinem Standort Abu Dhabi etwa 65 „KI-Flüchtlinge“ aus dieser Region aufgenommen.

Ein Teil des Vermächtnisses, das Zhavoronkov mit Insilico Medicine anstrebt, besteht darin, dass jeder Zielmoleküle für Medikamente finden kann, egal woher er kommt. Sie könnten aus Ländern stammen, die noch nie eine Rolle in der Arzneimittelforschung gespielt haben, oder sie könnten Oberstufenschüler sein. Ich weiß, dass letzterer Fall möglich ist, weil Zhavoronkov mir eine Reihe von Artikeln zeigte, die gerade von drei Highschool-Studenten in Zusammenarbeit mit Insilico Medicine veröffentlicht wurden und generative KI verwenden, um neue therapeutische Ziele für Glioblastoma multiforme und Alterung zu identifizieren – seine Muse.

Wie andere ehrgeizige Biotech-Unternehmer und -Investoren ist Zhavoronkov ein alternder Forschungsliebhaber. Sein Interesse am Altern war sein Ausgangspunkt für seine gesamte Karriere. Während er Anfang der 2000er Jahre einen gut bezahlten Job in der Informationstechnologie hatte, begann er, sich intensiv mit der Alterungsforschung zu beschäftigen, und erkannte, dass die Lösung des Alterns einen Informatiker erfordern würde. Also kündigte er seinen Job, um sich für das Biotechnologieprogramm der Johns Hopkins University einzuschreiben, und promovierte anschließend in Biophysik an der russischen Moskauer Staatsuniversität.

Als nächstes steht auf Zhavoronkovs Wunschliste, seine gesamte Arbeit in den Bereichen KI und Robotik in ein klinisches Umfeld zu übertragen. „Die Patientenprobe würde eingehen und auf ganz ähnliche Weise verarbeitet werden, und man würde direkt im Krankenhaus eine Vorhersage darüber erhalten, welche Medikamente von der FDA zugelassen wurden und für diesen Patienten gut sind“, sagte er. „Wenn ich das in den nächsten Jahren schaffe, kann ich ein Häkchen hinter mein Leben setzen.“

Während unser Interview auf 30 Minuten gebucht war, machte Zhavoronkov nach einer Stunde Gespräch plötzlich eine Pause. Ich weiß nicht, warum er aufgehört hat, obwohl ich eine Benachrichtigung entdeckt habe, die besagte, er solle sich ein paar Minuten Zeit nehmen. Ich hätte ihn wahrscheinlich nicht früher aufhalten können, wenn ich es versucht hätte. Zhavoronkov ist ein Mann auf einer Mission, der nicht abschaltet. Und ich glaube nicht, dass ihn irgendjemand aufhalten kann.

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