Variational AI

Variational AI es una empresa pionera en la intersección de la inteligencia artificial y la biotecnología, dedicada a acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos. Fundada en 2019, la compañía ha desarrollado Enki™, el primer modelo fundacional comercialmente accesible diseñado específicamente para el diseño de nuevas moléculas pequeñas. Esta potente plataforma de IA generativa permite a las empresas biofarmacéuticas pasar de la identificación de dianas a las pruebas preclínicas con una velocidad y eficiencia sin precedentes, cambiando fundamentalmente la dinámica de costes y tiempo del desarrollo de nuevas terapias.

En lugar de cribar millones de compuestos existentes, el enfoque de Variational AI es crear nuevos desde cero. La plataforma Enki™ está entrenada con décadas de datos experimentales, abarcando más de 570 dianas en más de 10 clases de dianas principales, incluyendo GPCRs, quinasas, proteasas y NHRs. Este extenso entrenamiento permite al modelo comprender las complejas reglas de las interacciones moleculares y la química, permitiéndole generar moléculas con propiedades específicas y deseadas.

Cómo usar Variational AI

El flujo de trabajo con la plataforma Enki™ está diseñado para ser simple y preciso, permitiendo a los químicos médicos y computacionales traducir sus objetivos estratégicos directamente en moléculas candidatas.

1. Definir el Perfil del Producto Objetivo (TPP): El proceso comienza con el usuario definiendo un TPP claro. Este es el paso más crítico, donde se especifican las características deseadas del fármaco candidato final.
2. Seleccionar Dianas y Antidianas: Los usuarios especifican la(s) diana(s) biológica(s) primaria(s) con las que la molécula debe interactuar (on-targets) e, igualmente importante, aquellas que debe evitar (off-targets) para minimizar los efectos secundarios y aumentar la selectividad.
3. Especificar Propiedades Fisicoquímicas: Más allá de la unión a la diana, los usuarios pueden definir otras propiedades cruciales como la solubilidad, la permeabilidad, la estabilidad metabólica e incluso la penetración cerebral para fármacos dirigidos al SNC.
4. Generar y Priorizar: Una vez definido el TPP, Enki™ se pone a trabajar. El algoritmo generativo explora el vasto espacio químico para diseñar nuevas moléculas que se ajusten al perfil de múltiples propiedades. Luego, proporciona una lista priorizada de los candidatos más prometedores, reduciendo significativamente el número de compuestos que necesitan ser sintetizados y probados.

Características principales de Variational AI

• Modelo Fundacional Generativo (Enki™): Un algoritmo generativo de última generación que crea, en lugar de solo buscar, nuevas moléculas pequeñas.
• Datos de Entrenamiento Extensos: Entrenado con un conjunto de datos masivo que cubre más de 570 dianas y más de 10 clases de dianas, asegurando una amplia aplicabilidad.
• Operación Independiente de Datos: Una ventaja clave es su capacidad para generar moléculas para nuevas dianas donde existen pocos o ningún dato experimental.
• Optimización de Múltiples Propiedades: Optimiza simultáneamente la potencia en la diana, la selectividad fuera de la diana y las propiedades ADME (absorción, distribución, metabolismo y excreción) deseadas.
• Generación Rápida de Líderes: Capaz de entregar estructuras líderes nuevas y selectivas en cuestión de semanas, un proceso que tradicionalmente lleva muchos meses o años.
• Descubrimiento de Alta Eficiencia: Demostrado ser altamente eficiente, con estudios de caso que muestran que un pequeño conjunto de moléculas generadas por IA puede ser más efectivo que cribar un millón de compuestos con métodos tradicionales.

Casos de uso para Variational AI

Variational AI colabora con socios biofarmacéuticos en diversas áreas terapéuticas para abordar programas desafiantes de descubrimiento de fármacos.

• Oncología: En asociación con Rakovina Therapeutics, Variational AI utilizó Enki™ para acelerar el descubrimiento de un inhibidor de ATR que penetra en el cerebro, un objetivo desafiante para tratar cánceres que han hecho metástasis en el cerebro.
• Inmunología e Inflamación: La compañía está co-desarrollando un nuevo inhibidor de molécula pequeña para la inflamación crónica de la piel, específicamente la dermatitis atópica, en colaboración con Oncocross.
• Inmuno-oncología: ImmVue Therapeutics seleccionó la plataforma de Variational AI para descubrir fármacos contra el cáncer de primera clase, aprovechando Enki™ para generar nuevas moléculas para dianas de inmuno-oncología.

Ventajas de Variational AI

La plataforma ofrece un cambio de paradigma con respecto a los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos, proporcionando ventajas competitivas significativas.

• Velocidad: Reduce drásticamente el tiempo desde la identificación de hits hasta la optimización de líderes.
• Rentabilidad: Al minimizar la necesidad de costosos y lentos cribados de alto rendimiento (HTS), reduce el coste general del descubrimiento en etapas tempranas.
• Innovación: Genera materia química verdaderamente nueva, abriendo nuevas oportunidades de propiedad intelectual y vías para tratar dianas previamente 'no tratables'.
• Mayor Tasa de Éxito: Al diseñar moléculas con mejores propiedades desde el principio, aumenta la probabilidad de que los candidatos tengan éxito en etapas preclínicas y clínicas posteriores.

Precios y planes

Variational AI opera bajo un modelo de asociación y colaboración. El precio no se publica y se personaliza según el alcance del proyecto, el área terapéutica y la naturaleza de la colaboración. Esto generalmente implica acuerdos de co-desarrollo, licencias de la plataforma Enki™ o pagos basados en hitos. Se anima a las empresas biofarmacéuticas interesadas a contactar directamente con la empresa para discutir posibles asociaciones.