Farmaceutický gigant Lilly posiluje spolupráci s Insilico Medicine v oblasti vývoje léků řízeného umělou inteligencí
Dozvěděl jsem se o významném rozšíření spolupráce mezi společností Insilico Medicine a farmaceutickým gigantem Eli Lilly. Jedná se o novou výzkumnou a licenční dohodu, která navazuje na již existující partnerství z roku 2023. Cílem je spojit platformu Pharma.AI společnosti Insilico s odbornými znalostmi Lilly v oblasti nemocí, aby bylo možné objevovat a posouvat terapeutické kandidáty v rámci širokého spektra indikací.
V rámci dohody bude Insilico využívat své systémy generativní AI k vytváření, navrhování a optimalizaci sloučenin proti cílům definovaným společností Lilly. Finanční podmínky spolupráce by mohly přesáhnout 100 milionů dolarů, přičemž zahrnují platbu předem, platby za splnění milníků a odstupňované licenční poplatky z případného komerčního prodeje.
Insilico popisuje toto partnerství jako prohloubení stávající licenční smlouvy se společností Lilly. To naznačuje, že velké farmaceutické společnosti jsou stále ochotnější integrovat externí technologie umělé inteligence přímo do svých výzkumných a vývojových procesů, namísto pouhého sledování z povzdálí.
Zrychlení cesty od nápadu ke kandidátovi
Společnost Insilico, založená v roce 2014, si vybudovala reputaci spojením umělé inteligence s automatizovanými „mokrými laboratořemi“ (wet labs), aby snížila čas a náklady na ranou fázi objevování léků. Společnost uvádí, že v letech 2021 až 2024 nominovala 20 preklinických kandidátů, přičemž průměrná doba od zahájení projektu do fáze preklinického kandidáta byla 12 až 18 měsíců – ve srovnání s obvyklými třemi až šesti lety v oboru. Každý program údajně vyžadoval syntézu a testování pouhých 60 až 200 molekul.
Alex Zhavoronkov, PhD, zakladatel a spolugenerální ředitel společnosti Insilico Medicine, uvedl, že partnerství staví na dlouhodobém vztahu a odráží rostoucí uznání potenciálu AI v přetváření výzkumu a vývoje v celém odvětví. Dodal, že spojením sil zrychlují vývoj transformačních terapií pro řešení naléhavých potřeb pacientů po celém světě.
Od algoritmů k aplikacím souvisejícím se stárnutím
Přestože se dohoda výslovně nezaměřuje na dlouhověkost (longevity) nebo vědu o stárnutí (geroscience), terapeutické oblasti uváděné společností Insilico – včetně fibrózy, onkologie, imunologie, bolesti a metabolických poruch – jsou úzce spjaty s biologií stárnutí. Poslání společnosti Insilico je přitom jasné: „prodloužit zdravou a produktivní dlouhověkost pro každého transformací objevování a vývoje léků pomocí generativní umělé inteligence.“ Mnoho z těchto cest je spojeno s poklesem souvisejícím s věkem a pokroky v jejich modulaci mají potenciál zlepšit jak dobu zdravého života (healthspan), tak i celkovou délku života (lifespan).
Tato dohoda se společností Lilly zapadá do širší strategické změny, kdy je metabolická optimalizace, která je dlouho považována za tichého podepisovatele procesů stárnutí, konečně řešena jako cíl první linie, nikoli jako druhořadý problém.
Partnerství také podtrhuje širší posun v biotechnologickém ekosystému. Jelikož platformy AI demonstrují svou schopnost rychle generovat vysoce kvalitní kandidáty, farmaceutické společnosti začínají tyto spolupráce vnímat spíše jako strategickou nutnost než jako spekulativní experimenty. Výsledkem je stírání hranic mezi biotechnologiemi ve fázi objevování a vývojem v pozdní fázi – vzniká kontinuum, kde se setkává výpočetní biologie, automatizace a translační věda.
Pro sektor dlouhověkosti může být toto sladění mezi Big Pharmou a AI biotechnologiemi klíčové. Signalizuje to rostoucí důvěru ve výpočetní metody jako nástroje pro rychlejší a prediktivnější objevování – nástroje schopné řešit složitost inherentní nemocem spojeným s věkem. Také to zdůrazňuje, že infrastruktura, kapitál a regulační zkušenosti velkých farmaceutických společností pravděpodobně zůstanou nezbytné pro uvedení terapií řízených vědou o stárnutí na trh.
Umělá inteligence nenahradí biologii, ale již nyní přetváří způsob, jakým je biologie zkoumána. Jak budou takovéto spolupráce dozrávat, pravděpodobně zkrátí vzdálenost mezi pochopením a intervencí, což umožní terapiím zaměřeným na mechanismy stárnutí přesunout se z konceptu do kliniky s dosud nevídanou efektivitou.