L'intelligenza artificiale ha trovato un trattamento per l'X fragile
I nuovi finanziamenti per la piattaforma di previsione clinica basata sull'intelligenza artificiale puntano a un futuro farmaceutico semplificato.
La scoperta e la sperimentazione di farmaci è solitamente un processo lungo e noioso. E se l'intelligenza artificiale riuscisse ad accelerare notevolmente le cose?
Questa è la premessa di Quris, una società di intelligenza artificiale che spera di sconvolgere l'arena farmaceutica. L'azienda ha appena annunciato la chiusura finale di 28 milioni di dollari in finanziamenti iniziali per supportare la sua piattaforma di previsione clinica. La piattaforma è stata lanciata lo scorso anno e ha fatto rapidi progressi: Quris sta preparando un farmaco che affronta la sindrome dell'X fragile (FXS), una causa comune di disturbi dello spettro autistico, per i test clinici nel 2022.
Secondo una dichiarazione dell'azienda sul farmaco:
L'enorme potenziale della nostra piattaforma per ridurre i rischi e ridurre drasticamente i tempi di sviluppo dei farmaci è evidenziato dalla nostra preparazione per i test clinici del nostro primo farmaco sviluppato con la nostra piattaforma di previsione clinica Bio-AI mirata alla sindrome dell'X fragile. La sindrome dell'X fragile (mercato da 200 milioni di dollari) è la causa ereditaria più comune di autismo e disabilità intellettive in tutto il mondo e fino ad oggi i farmaci delle grandi case farmaceutiche hanno ripetutamente fallito negli studi clinici. Novartis e Roche hanno tentato e fallito di sviluppare un farmaco per l'X fragile. Il nostro farmaco si basa su diverse pubblicazioni peer-reviewed di alto livello ed è l'unico farmaco che affronta la causa principale della malattia e ha il potenziale anche per curare la malattia del tutto.
Il finanziamento di Quris è guidato da Welltech Ventures con la partecipazione di iAngels, GlenRock Capital e altri. Gli investitori sono stati ansiosi di cavalcare l'onda dell'intelligenza artificiale nelle acque redditizie delle tendenze farmaceutiche di nuova generazione. Gli investimenti nella scoperta e nella sperimentazione di farmaci basati sull'intelligenza artificiale sono quadruplicati lo scorso anno.
"Cerchiamo di sostenere i leader che definiscono il futuro dell'assistenza sanitaria. In qualità di primi investitori nel settore farmaceutico e della salute digitale, abbiamo visto come le capacità multidisciplinari, che combinano intelligenza artificiale e biotecnologia, siano necessarie per penetrare in questi settori altamente complessi e competitivi", afferma Shelly Hod Moyal, managing partner di iAngels. "Questo è esattamente il motivo per cui abbiamo investito in Quris; la prima piattaforma di predizione clinica basata sull'intelligenza artificiale che simula gli studi clinici sfruttando un sistema brevettato di organo su chip attraverso l'uso di tessuti derivati da cellule staminali e intelligenza artificiale. La piattaforma è in grado di simulare la reazione di un corpo umano reale ai farmaci senza la fase di test sugli animali tempestiva e imprecisa, che ha il potenziale per rivoluzionare l'intera industria farmaceutica".
Il modello di Quris consiste nell'utilizzare "pazienti su chip" miniaturizzati basati sull'intelligenza artificiale per evitare i rischi e i costi di studi clinici falliti ed eliminare la dipendenza dai test sugli animali. In collaborazione con l'Istituto di ricerca della New York Stem Cell Foundation (NYSCF), Quris sta lavorando a una piattaforma di intelligenza artificiale automatizzata e auto-addestrante che prevede meglio la sicurezza clinica e l'efficacia dei nuovi farmaci candidati.
"Ora è il momento di sfruttare la tecnologia per trasformare lo sviluppo di farmaci e porre fine al costoso ciclo di studi clinici falliti", afferma Isaac Bentwich, CEO di Quris. "L'ulteriore supporto degli investitori aiuterà Quris a far crescere il team e le partnership necessarie per creare una visione chiara per prevedere la sicurezza clinica dei farmaci per i singoli pazienti. Con i progressi tecnologici a nostra disposizione, possiamo colmare il divario di previsione clinica".