Exscientia utiliza la IA generativa para rediseñar el descubrimiento de fármacos

Partiendo de las necesidades de los pacientes, Exscientia define perfiles de producto objetivo (TPP) precisos que especifican la compleja combinación de propiedades que requiere un medicamento eficaz y bien tolerado. Los ingenieros de IA diseñan algoritmos que generan paneles de posibles candidatos a fármacos para cumplir con los TPP. Los algoritmos de aprendizaje activo ayudan a los diseñadores expertos a hacer una selección de los candidatos a fármacos para sintetizarlos en el laboratorio, ya que permiten hacer avanzar los TPP o refinar los modelos para futuros ciclos de DMTL.

Los algoritmos de Exscientia se basan en datos farmacológicos disponibles públicamente y en datos internos patentados generados a partir de muestras de tejido de pacientes, genómica, transcriptómica unicelular y literatura médica. Al codificar los datos durante todo el proceso y analizar los resultados experimentales y los ciclos de diseño anteriores, Exscientia puede optimizar los próximos ciclos de diseño y promover diseños compuestos que se puedan sintetizar físicamente. Gracias a este enfoque iterativo y basado en la síntesis creado en AWS, Exscientia produce 10 veces menos compuestos que la media del sector. “La idea es reducir los riesgos químicos para que los candidatos a fármacos sean más seguros y eficaces antes de probarlos en los pacientes”, afirma Hallett.

Exscientia ha acelerado el diseño de fármacos hasta en un 70 % y ha reducido el costo de capital en un 80 %, en comparación con los puntos de referencia del sector. Al utilizar la IA generativa con otras herramientas, Exscientia no solo desarrolló mejores candidatos a fármacos con mayor rapidez, sino que también identificó las combinaciones de fármacos correctas para probarlas con pacientes en la clínica.

Exscientia ha incorporado equipos de laboratorio de síntesis química y ensayos biológicos de última generación con robots de automatización para evitar la manipulación manual del equipo de laboratorio. Por lo tanto, su laboratorio, organizado por los microservicios de AWS, puede funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana con una supervisión humana mínima. “Cuando nuestros diseños están listos, podemos pulsar un botón y, en unos pocos días, los robots están fabricando el medicamento”, afirma Hallett. Exscientia, que mantiene niveles extremadamente altos de seguridad y una recuperación integral ante desastres, utilizará esta capacidad robótica automatizada para reducir los plazos de fabricación y prueba derivados de los contratos de investigación tradicionales en el extranjero utilizados en todo el sector.

Al cerrar el ciclo con su laboratorio de automatización robótica, la empresa anticipa nuevas mejoras en la productividad. Los datos generados en el laboratorio mejoran las predicciones algorítmicas y aceleran los ciclos de DMTL.

Seis moléculas que Exscientia diseñó con IA han entrado en ensayos clínicos. “Con AWS, reducimos los cuellos de botella y aceleramos el proceso”, afirma Hallett. “Al activar este ciclo de DMTL altamente integrado y automatizado, podemos desarrollar candidatos a fármacos de manera más rápida y rentable”.