Investícia má pomôcť škálovať jej AI platformu na návrh liekov, rozšíriť tím a posunúť vlastnú vývojovú pipeline bližšie ku klinickým skúškam.
Investičné kolo viedol Thrive Capital. Zapojili sa aj Alphabet, GV, MGX, Temasek, CapitalG a UK Sovereign AI Fund. Pre oblasť vývoja liekov pomocou AI ide o výrazný signál, že investori stále veria v prepojenie umelej inteligencie, biológie a farmaceutického vývoja.
Čo Isomorphic Labs robí
Isomorphic Labs sa dnes sústreďuje najmä na AI návrh liekov. To znamená, že AI nepomáha iba analyzovať existujúce dáta, ale má podporovať celý proces hľadania nových liečivých molekúl.
Firmu vedie Demis Hassabis, šéf Google DeepMind a jeden z kľúčových ľudí za technológiou AlphaFold. AlphaFold je AI systém, ktorý dokáže predpovedať 3D štruktúru proteínov. Keďže funkcia proteínu závisí od jeho tvaru, ide o dôležitý nástroj pre biológiu aj vývoj liekov. Za prácu na AlphaFold získali Demis Hassabis a John Jumper v roku 2024 Nobelovu cenu za chémiu.
V praxi ide najmä o:
- Modelovanie biologických interakcií: AI pomáha predpovedať, ako sa môžu správať proteíny, molekuly a potenciálne liečivá.
- Návrh nových kandidátskych látok: Systémy dokážu zúžiť obrovský priestor možností a navrhnúť molekuly, ktoré majú vyššiu šancu fungovať.
- Rýchlejšie testovanie hypotéz: Výskumníci môžu skôr overiť, ktoré smery vývoja dávajú zmysel a ktoré sú slepou uličkou.
- Posun k vlastnej pipeline liekov: Isomorphic Labs nechce zostať iba pri platforme. Firma chce posúvať vlastné kandidátske lieky smerom ku klinickému testovaniu.
Prečo sa AI využíva pri vývoji liekov
Vývoj liekov je jeden z najdrahších a najrizikovejších procesov v medicíne. Trvá roky, stojí miliardy a veľká časť kandidátov zlyhá ešte pred uvedením na trh.
AI môže tento proces pomôcť zefektívniť najmä v troch oblastiach:
- Rýchlosť: Modely dokážu analyzovať a navrhovať možnosti výrazne rýchlejšie než tradičné výskumné postupy.
- Presnosť výberu kandidátov: Ak AI lepšie odhadne, ktorá molekula má šancu fungovať, môže znížiť počet neúspešných smerov vo vývoji.
- Náklady: Menej slepých uličiek môže znamenať efektívnejší výskum a lepšie využitie laboratórnych aj klinických kapacít.
Nie je to však priama cesta k lieku
Dôležité je povedať aj druhú časť. AI môže navrhnúť sľubnú molekulu, pomôcť s optimalizáciou alebo urýchliť výskum, ale sama o sebe nedokazuje, že liek bude bezpečný a účinný u ľudí.
To musia stále potvrdiť:
- laboratórne testy,
- predklinické štúdie,
- klinické skúšky,
- regulačné schvaľovanie.
2,1 miliardy dolárov sa môže zdať veľa, no je to zároveň stávka na obrovský posun vo farmaceutickom vývoji: od klasického objavovania liekov k modelovaniu biológie pomocou AI.
Ak sa tento prístup osvedčí v klinických skúškach, môže ovplyvniť vývoj liekov na rakovinu, kardiovaskulárne ochorenia, neurodegeneratívne ochorenia a ďalšie oblasti medicíny. V praxi by to mohlo znamenať rýchlejšiu cestu k liečbam, ktoré ľuďom predĺžia nielen život, ale aj obdobie života v zdraví.
