Variational AI

Variational AI ist ein wegweisendes Unternehmen an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Biotechnologie, das sich der Beschleunigung des Wirkstoffentdeckungsprozesses verschrieben hat. Das 2019 gegründete Unternehmen hat Enki™ entwickelt, das erste kommerziell verfügbare Grundlagenmodell, das speziell für das Design neuartiger kleiner Moleküle entwickelt wurde. Diese leistungsstarke generative KI-Plattform ermöglicht es biopharmazeutischen Unternehmen, mit beispielloser Geschwindigkeit und Effizienz von der Zielidentifizierung zu präklinischen Tests überzugehen und so die Kosten- und Zeitdynamik der Entwicklung neuer Therapeutika grundlegend zu verändern.

Anstatt Millionen bestehender Verbindungen zu screenen, besteht der Ansatz von Variational AI darin, neue von Grund auf zu schaffen. Die Enki™-Plattform wird auf der Grundlage jahrzehntelanger experimenteller Daten trainiert, die über 570 Zielmoleküle in mehr als 10 Hauptzielklassen umfassen, darunter GPCRs, Kinasen, Proteasen und NHRs. Dieses umfangreiche Training ermöglicht es dem Modell, die komplexen Regeln molekularer Interaktionen und der Chemie zu verstehen, sodass es Moleküle mit spezifischen, gewünschten Eigenschaften generieren kann.

Wie man Variational AI verwendet

Der Arbeitsablauf mit der Enki™-Plattform ist auf Einfachheit und Präzision ausgelegt und ermöglicht es medizinischen und computergestützten Chemikern, ihre strategischen Ziele direkt in Molekülkandidaten umzusetzen.

1. Zielproduktprofil (TPP) definieren: Der Prozess beginnt damit, dass der Benutzer ein klares TPP definiert. Dies ist der kritischste Schritt, bei dem die gewünschten Eigenschaften des endgültigen Wirkstoffkandidaten festgelegt werden.
2. Ziele und Nebenziele auswählen: Benutzer geben das/die primäre(n) biologische(n) Ziel(e) an, mit denen das Molekül interagieren soll (On-Targets), und ebenso wichtig, jene, die es vermeiden soll (Off-Targets), um Nebenwirkungen zu minimieren und die Selektivität zu erhöhen.
3. Physikochemische Eigenschaften spezifizieren: Über die Zielbindung hinaus können Benutzer andere entscheidende Eigenschaften wie Löslichkeit, Permeabilität, metabolische Stabilität und sogar die Hirngängigkeit für ZNS-gerichtete Medikamente definieren.
4. Generieren und Priorisieren: Sobald das TPP definiert ist, beginnt Enki™ mit der Arbeit. Der generative Algorithmus erforscht den riesigen chemischen Raum, um neuartige Moleküle zu entwerfen, die dem Multi-Eigenschafts-Profil entsprechen. Anschließend liefert er eine priorisierte Liste der vielversprechendsten Kandidaten, wodurch die Anzahl der zu synthetisierenden und zu testenden Verbindungen erheblich reduziert wird.

Kernfunktionen von Variational AI

• Generatives Grundlagenmodell (Enki™): Ein hochmoderner generativer Algorithmus, der neuartige kleine Moleküle erschafft, anstatt sie nur zu suchen.
• Umfangreiche Trainingsdaten: Trainiert auf einem massiven Datensatz, der über 570 Zielmoleküle und mehr als 10 Zielklassen abdeckt, was eine breite Anwendbarkeit gewährleistet.
• Datenunabhängiger Betrieb: Ein entscheidender Vorteil ist die Fähigkeit, Moleküle für neue Zielmoleküle zu generieren, für die nur wenige oder keine experimentellen Daten vorliegen.
• Multi-Eigenschafts-Optimierung: Optimiert gleichzeitig die Wirksamkeit am Ziel, die Selektivität gegenüber Nebenzielen und wünschenswerte ADME-Eigenschaften (Absorption, Verteilung, Metabolismus und Ausscheidung).
• Schnelle Leitstrukturgenerierung: Kann neuartige und selektive Leitstrukturen in wenigen Wochen liefern, ein Prozess, der traditionell viele Monate oder Jahre dauert.
• Hocheffiziente Entdeckung: Nachweislich hocheffizient, wobei Fallstudien zeigen, dass eine kleine Gruppe von KI-generierten Molekülen wirksamer sein kann als das Screening von einer Million Verbindungen mit traditionellen Methoden.

Anwendungsfälle für Variational AI

Variational AI arbeitet mit biopharmazeutischen Partnern in verschiedenen Therapiebereichen zusammen, um anspruchsvolle Wirkstoffentdeckungsprogramme anzugehen.

• Onkologie: In Partnerschaft mit Rakovina Therapeutics nutzte Variational AI Enki™, um die Entdeckung eines hirngängigen ATR-Inhibitors zu beschleunigen, ein anspruchsvolles Ziel für die Behandlung von Krebserkrankungen, die ins Gehirn metastasiert sind.
• Immunologie & Entzündung: Das Unternehmen entwickelt in Zusammenarbeit mit Oncocross einen neuartigen niedermolekularen Inhibitor für chronische Hautentzündungen, insbesondere atopische Dermatitis.
• Immunonkologie: ImmVue Therapeutics wählte die Plattform von Variational AI, um erstklassige Krebsmedikamente zu entdecken und nutzt Enki™, um neuartige Moleküle für immunonkologische Ziele zu generieren.

Vorteile von Variational AI

Die Plattform bietet einen Paradigmenwechsel gegenüber traditionellen Wirkstoffentdeckungsmethoden und bietet erhebliche Wettbewerbsvorteile.

• Geschwindigkeit: Reduziert die Zeit von der Hit-Identifizierung bis zur Leitstrukturoptimierung drastisch.
• Kosteneffizienz: Durch die Minimierung des Bedarfs an teurem und zeitaufwändigem Hochdurchsatz-Screening (HTS) werden die Gesamtkosten der frühen Entdeckungsphase gesenkt.
• Innovation: Generiert wirklich neuartige chemische Substanzen und eröffnet neue Möglichkeiten für geistiges Eigentum und Wege, um bisher als „unbehandelbar“ geltende Ziele zu adressieren.
• Höhere Erfolgsrate: Durch das Design von Molekülen mit von Anfang an besseren Eigenschaften erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Kandidaten in späteren präklinischen und klinischen Phasen erfolgreich sind.

Preise und Pläne

Variational AI arbeitet nach einem Partnerschafts- und Kooperationsmodell. Die Preise sind nicht öffentlich aufgeführt und werden je nach Projektumfang, Therapiebereich und Art der Zusammenarbeit individuell gestaltet. Dies umfasst in der Regel Co-Entwicklungsvereinbarungen, die Lizenzierung der Enki™-Plattform oder meilensteinbasierte Zahlungen. Interessierte biopharmazeutische Unternehmen werden ermutigt, sich direkt an das Unternehmen zu wenden, um mögliche Partnerschaften zu besprechen.