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O líder em inteligência artificial para descoberta de drogas

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Quando você é um jovem do sexo masculino, gasta seu dinheiro em bebidas baratas, drogas pesadas e mulheres rápidas – e o resto você desperdiça. Ao entrar na velhice, você aumenta seus gastos com drogas, o tipo necessário para tratar os problemas crônicos que você desenvolveu ao abusar tanto de seu corpo durante a juventude. O resultado final é mais de US $ 1,2 trilhão gasto no ano passado em medicamentos produzidos pela indústria farmacêutica.

Os medicamentos são um grande negócio, mas investir em ações de biotecnologia é extremamente arriscado devido aos riscos regulatórios envolvidos, a incerteza sobre a eficácia e segurança de um medicamento e o custo de levar um medicamento candidato ao mercado no qual uma empresa farmacêutica incorre se o medicamento for aprovado ou não. Do ponto de vista do investidor, é melhor encontrar um modelo de negócios “pick and shovel” em algum lugar da cadeia alimentar farmacêutica que gere dinheiro, independentemente de os medicamentos passarem por testes em humanos ou não.

Opções e pás farmacêuticas

Da mesma forma que a Synopsys ganha dinheiro, independentemente de quem está ganhando a batalha do chip de IA, empresas como a Schrodinger (SDGR) ganham dinheiro, sejam os medicamentos aprovados ou não. Isso porque Schrodinger desenvolveu “uma abordagem para integrar metodologias de pontuação baseadas em física e em aprendizado de máquina que permite que o modelo de aprendizado de máquina priorize interativamente moléculas adicionais para análises baseadas em física, conhecido como aprendizado ativo”. A empresa então vende esses serviços para qualquer pessoa. Todas as 20 maiores empresas farmacêuticas, medidas pela receita, usaram o software de Schrodinger

Mesmo que SDGR não esteja executando um tradicional software-umas-umaserviço (SaaS) modelo de negócios, ainda existem elementos que tornam o SaaS tão atraente:

  • Altas taxas de retenção (assinantes continuam renovando suas assinaturas)
  • Clientes emblemáticos a bordo (clientes de referência que podem ajudá-lo a conquistar novos clientes)
  • Aumentando as despesas do cliente conforme o tempo passa (algo que Schrodinger se refere como valor do contrato anual)

Há muito o que gostar em Schrodinger, e é uma das ações no portfólio de ações Nanalyze Disruptive Tech (em breve será lançado para Nanalyze Premium assinantes) Isso significa que agora estamos interessados ​​em acompanhar a concorrência de Schrõdinger. Quando recentemente vimos o Atomwise se referir a si mesmo como “o líder em inteligência artificial para descoberta de drogas”, decidimos dar uma olhada mais de perto.

O que os especialistas disseram

Na primavera de 2019, visitamos o Vaticano do Vale do Silício para nos encontrarmos com Andrew M. Radin, da twoXAR, que explicou o complexo mundo da descoberta de medicamentos de uma maneira tão simples que até mesmo nossos MBAs poderiam entender. Por exemplo, ele explicou o processo de descoberta de medicamentos da maneira mais simples:

  • Encontre uma nova proteína no corpo para atingir a molécula
  • Encontre moléculas que se ligam a proteínas no corpo
  • Depois de encontrar um sucesso, transforme-se em algo que pode ser apresentado a um ser vivo

Durante nossas conversas, uma das empresas que ele mencionou como digna de nota foi a Atomwise, uma startup que trabalhava com a Charles River para oferecer “descoberta de medicamentos IA como um serviço”.

Então aconteceu de novo. No final do ano passado, nos encontramos com o cofundador e CEO da Insilico Medicine, Alex Zhavoronkov. Novamente, ouvimos menção de Atomwise. Aqui está um trecho desse artigo:

Em termos de concorrentes diretos, Zhavoronkov observou que respeita profundamente o trabalho que está sendo feito pela Atomwise, com sede em São Francisco, mas a tecnologia de outros é principalmente “fumaça e espelhos”. É por isso que a Insilico está focada em publicar seu trabalho em revistas revisadas por pares, a fim de respaldar suas afirmações. A empresa publicou cerca de 60 artigos nos últimos cinco anos.

Depois de ouvir esses especialistas falarem tão bem da Atomwise, decidimos dar uma olhada mais de perto no que eles têm feito.

Uma grande rodada para a Atomwise

Clique para o site da empresa

Apenas algumas semanas atrás, a Atomwise fechou uma série B de US $ 123 milhões, elevando o financiamento total até agora $ 174 milhões. A recente rodada de financiamento inclui novo apoio de duas das dez maiores seguradoras globais. Outros investidores notáveis ​​incluem nomes como Monsanto, Tencent, Baidu Ventures, Khosla Ventures, Draper Associates e OS Fund. A nova rodada de financiamento será usada para “permitir que a Atomwise amplie ainda mais o maior portfólio de descoberta de medicamentos orientado por inteligência artificial (IA) da história”. Em termos mais simples, Atomwise “desenvolve sistemas de inteligência artificial usando poderosos algoritmos de aprendizado profundo e supercomputadores para descoberta de drogas.

Encontramos o Atomwise pela primeira vez em 2017, observando que “se você tentasse executar seus algoritmos em um laptop típico, eles levariam 10.000 anos, mas eles estão trabalhando com a nuvem da IBM e IBM Watson para fazer isso acontecer em uma fração do tempo. ” Alguns anos depois, analisamos o Atomwise pela segunda vez em um artigo de 2019 sobre Como a química computacional ajuda a descoberta de drogas (novamente, com a ajuda do Sr. Radin) Nesse artigo, observamos que sua rede neural convolucional profunda, AtomNet, faz a triagem de 10 a 20 milhões de compostos por dia. Essas ferramentas de IA estão permitindo melhorias exponenciais no processo de descoberta de medicamentos. Diz a empresa:

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  • O Atomwise oferece resultados 100 vezes mais rápidos do que a triagem de rendimento ultra-alto.
  • Nosso aprendizado de máquina melhorou as taxas de acerto em até 10.000 vezes em comparação com experimentos de laboratório molhado
  • Podemos trabalhar nos alvos mais difíceis, incluindo proteínas anteriormente não-medicadas

Um artigo publicado pela NVIDIA, fabricante de chips AI, alguns anos atrás, fornece uma explicação sucinta da proposta de valor do Atomwise:

Para cada molécula que se torna uma droga, milhões podem ser testados fisicamente e considerados inadequados, disse Heifets. Ao usar IA para analisar simulações, o Atomwise reduz o tempo que os pesquisadores gastam construindo e testando novos medicamentos que, em última análise, não funcionam.

Crédito: NVIDIA

O artigo continua falando sobre algumas histórias de sucesso notáveis: um candidato a medicamento que pode bloquear a entrada do ebola em células saudáveis ​​e vários candidatos para esclerose múltipla que foram licenciados para uma empresa farmacêutica no Reino Unido para exploração posterior.

O comunicado à imprensa que acompanha a última rodada de financiamento afirma que “a Atomwise assinou mais de US $ 5,5 bilhões no valor total do negócio com parceiros corporativos até o momento”. A empresa forneceu sua tecnologia para mais de 750 colaborações de pesquisa abordando mais de 600 alvos de doenças. Os parceiros indicados incluem alguns grandes nomes como Eli Lilly, Bayer, Abbvie, Merck e Charles River Laboratories.

Nos últimos três anos, nossa plataforma AtomNet® abordou – e teve sucesso – em encontrar pequenos acertos de moléculas para mais alvos intratáveis ​​do que qualquer outra plataforma de descoberta de drogas de IA. ”

Abraham Heifets, CEO e cofundador da Atomwise.

Falando do CEO, adoramos como ele escolheu representar sua equipe de classe mundial no site da Atomwise.

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Crédito: Site da Atomwise

Essa é uma das poucas vezes que vimos os ocupantes da suíte C listados ao lado das pessoas nas trincheiras – os assistentes administrativos, os cientistas, os engenheiros. O posicionamento dos membros da equipe é aleatório a cada atualização do navegador, enfatizando ainda mais que as contribuições de todos são igualmente importantes. É o tipo de ambiente de trabalho inclusivo com o qual os charlatães de D&I só podem sonhar.

Todas essas pessoas talentosas são responsáveis ​​por muitas histórias de sucesso que atraíram alguns dos bolsos mais profundos do mundo.

Bolsos profundos para Atomwise

Liderando a última rodada de financiamento estava a Sanabil Investments, um nome de que muitos talvez não tenham ouvido falar, mas que encontramos durante a expedição do ano passado ao Reino da Arábia Saudita, onde tentamos vender nossos serviços para os sauditas encontrar empresas de tecnologia sauditas interessantes sobre as quais escrever – o que nós encontramos.

A Sanabil Investments é apenas um dos muitos nomes que representam o fundo soberano da Arábia Saudita, um dos maiores do mundo, com ativos estimados em cerca de US $ 382 bilhões. Eles têm muitos recursos para realizar a devida diligência, então, quando se referem à Atomwise como “o líder global número um na aplicação e dimensionamento de sua plataforma de IA para programas de descoberta de medicamentos”, eles provavelmente chegaram a essa conclusão. Ter um patrocinador tão forte liderando sua última rodada significa que a Atomwise deve ter todo o capital de que precisa para crescer sem ter que divulgar seu funcionamento interno para o resto do mundo.

Atomwise vs. Schroedinger

Então, que tipo de ameaça competitiva o Atomwise representa para Schrõdinger? Não temos ideia. Como aprendemos na escola de negócios, é sempre melhor aproveitar o conhecimento de outras pessoas e receber o crédito por isso. Para esse fim, enviamos um e-mail ao Sr. Radin para ver se ele faria a gentileza de nos dar sua opinião sobre como essas duas empresas se comparam. Se você é um Nanalyze Premium assinante, vamos informá-lo sobre o que ele diz.

Conclusão

É de se perguntar quando uma empresa se sente à vontade para se referir a si mesma como líder. Talvez seja quando eles sabem que outros na indústria respeitam muito o que eles fazem e refletem esse sentimento. A Atomwise é uma empresa líder na descoberta de medicamentos que acabou de levar mais uma rodada para poder crescer. Felizmente, eles não optam por seguir a rota SPAC e veem uma saída por meio de aquisição ou seguindo a rota tradicional de IPO, como Schrodinger escolheu.

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