Medikamentenentwicklung gegen Corona Virus beschleunigen

Pharmaunternehmen auf der ganzen Welt arbeiten derzeit intensiv an der Entdeckung potenzieller Behandlungen und Heilmittel für COVID-19. Eine große Herausforderung ist die lange Zeit, die normalerweise für die Entwicklung eines neuen Medikaments benötigt wird. An diesem Punkt möchte das polnische Startup Molecule.one – Teilnehmer des diesjährigen Startup-Programms 5-HT X-linker – helfen, indem es Wissenschaftlern freien Zugang zu seiner Plattform gewährt. In diesem Interview erklärt der CEO und Mitbegründer Piotr Byrski M.D., wie ihre KI-Plattform es ermöglicht, den Prozess der chemischen Synthese zu beschleunigen, angetrieben von der Idee, Medikamente schneller herzustellen.

Molecule.one Piotr Byrski X-Linker 2020

Was ist die Vision von Molecule.one?

Wir wollen den Grundstein für die automatisierte Zukunft der organischen Chemie legen, insbesondere in der pharmazeutischen Industrie. Mit künstlicher Intelligenz wollen wir den Prozess der chemischen Synthese und damit die Entwicklung neuer Medikamente und anderer Moleküle beschleunigen.

Was sind die größten Herausforderungen, wenn es um die aktuellen Methoden der chemischen Synthese in der pharmazeutischen Industrie geht?

Die chemische Synthese ist einer der Engpässe in der Arzneimittelforschung. Sie ist einer der Gründe, warum die Entdeckung eines neuen Medikaments im Durchschnitt bis zu 12 Jahre dauert. Eine falsche Entscheidung kann Sie mehrere Wochen kosten, und dies geschieht mehrfach in einer einzigen Pipeline der Arzneimittelentdeckung. Selbst für die Synthese von bescheiden komplexen Molekülen gibt es eine enorme Anzahl von Möglichkeiten. Um die Materialien, Reaktionen und Bedingungen auszuwählen, die die gewünschten Ergebnisse liefern werden, müssen Sie den Prozess sehr gut planen und eine große Anzahl von Datenpunkten berücksichtigen. Dies erfordert viel Zeit und Mühe.

Wie kann Molecule.one den Prozess der chemischen Synthese verbessern?

Die Nutzer unserer Plattform profitieren von erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen. Ein einzelner Chemiker kann bei der Planung einer Synthese vielleicht 10 oder 100 bereits durchgeführte Reaktionen berücksichtigen – unser Algorithmus kann sich Millionen von Reaktionen ansehen und beurteilen, welche davon in einem bestimmten Fall funktionieren werden. Die technologische Lösung von Molecule.one ermöglicht es Chemikern, ihre Zeit damit zu verbringen, über komplexere Probleme nachzudenken, anstatt manuell durch Veröffentlichungen über chemische Synthese zu gehen. Darüber hinaus erlaubt der Algorithmus unseren Kunden, Prioritäten zu setzen, je nachdem, welche Faktoren sie optimieren wollen: Suchen sie nach dem billigsten Weg, ein neues Molekül zu synthetisieren, oder eher nach dem schnellsten Weg? Wollen sie kleine oder große Mengen produzieren? Schließlich schlägt unsere Lösung relevante Reaktionen vor, wertet sie aus und fügt sie zu vollständigen Synthesewegen zusammen – alles innerhalb weniger Minuten.

Molecule.one Visual

Welche Technologie steckt hinter Eurer Lösung?

Es sind mehrere Technologien am Werk. Zunächst einmal verwenden wir Datenbanken, die Informationen über frühere Reaktionen, kommerziell verfügbare Ausgangsstoffe oder bekannte Moleküle enthalten. Nachdem wir das Wissen aus diesen Datenbanken extrahiert haben, zum Beispiel durch Natural Language Processing, verwenden wir einen maschinellen Lernansatz, um Antworten auf die Fragen unserer Kunden zu finden. Nicht zuletzt sind wir bestrebt, für den Endbenutzer so bequem wie möglich zu sein. Deshalb arbeiten wir mit unseren Kunden zusammen, um unsere Annahmen ständig zu validieren und die Art und Weise, wie wir die Daten unseren Kunden präsentieren, rasch zu verbessern.

Molecule.one Full synthesis pathway

Woher wisst Ihr, dass Euer System die beste Lösung für die Synthese eines bestimmten Moleküls gefunden hat?

Es ist sehr wichtig für uns, sicherzustellen, dass unser Algorithmus korrekt funktioniert. Deshalb wenden wir verschiedene Verifikationslinien an. Zunächst verwenden wir klassische Ansätze des maschinellen Lernens, um zu überprüfen, ob wir tatsächlich in der Lage sind, Wissen aus Datensätzen zu verallgemeinern. Dann gibt es eine Verifizierung durch das Auge eines Chemikers: Wir bitten Chemiker zu beurteilen, ob die vorgeschlagenen Reaktionen möglich sind oder nicht. Manchmal wenden sie unseren Algorithmus auf ein Problem an, dessen Lösung sie bereits kennen (ohne dass der Algorithmus expliziten Zugang zu diesen Informationen hat). Dies ist eine gute Möglichkeit, die Zuverlässigkeit unseres Algorithmus zu beurteilen. Als dritte Verifikationslinie werden wir in Zusammenarbeit mit Partnern auch Laborexperimente durchführen.

Gegenwärtig bemühen sich Wissenschaftler auf der ganzen Welt um die Entdeckung eines Medikaments gegen das neue Coronavirus. Wie unterstützt Molecule.one diese Bemühungen?

Vor kurzem haben wir eine bedeutende technologische Entwicklung erreicht, die es uns ermöglicht, die chemische Synthese für mehrere Verbindungen gleichzeitig zu planen und zu bewerten. Dies ist nützlich für frühe Phasen der Arzneimittelentwicklung, wenn wir uns mehrere Optionen offen halten müssen. Vor ein paar Wochen, als sich die Corona-Krise in verschiedenen Ländern zu verschärfen begann, haben wir uns gefragt, wie wir die Entwicklung von Medikamenten gegen SARS-CoV-2 unterstützen können. Wir glauben, dass wir die einzige Technologieplattform sind, die in der Lage ist, die Syntheseplanung für Tausende von Molekülen pro Stunde durchzuführen. Deshalb haben wir beschlossen, jedem Team, das an der Entwicklung potenzieller Behandlungen und Heilmittel für COVID-19 beteiligt ist, freien Zugang zu unseren SAS-Kapazitäten (Synthetic Accessibility Screening / synthetisches Zugänglichkeitsscreening) zu gewähren. Sie können uns einfach eine E-Mail schreiben, uns von Ihrer Idee erzählen und dann unsere Lösung nutzen, um Tausende von Molekülen pro Stunde daraufhin zu bewerten, wie einfach sie synthetisiert werden können.

Wie ist die Idee für Molecule.one entstanden?

Die Idee entstand aus Erfahrungen von mir und meinem Mitbegründer Maxus (Paweł Włodarczyk-Pruszyński), der mit mir zusammen Chemie, Mathematik und Medizin studierte. Während unserer Zeit an der Universität arbeiteten wir in Labors, führten Beratungen für akademische Teams durch und waren auch in der chemischen Industrie tätig. Bald erkannten wir, dass akademische Ansätze oft problematisch waren: Akademische Teams neigen oft zu einer Hyperfokussierung auf bestimmte Technologien, und erst danach versuchen sie, industrielle Anwendungen für ihre Entdeckungen zu finden. Wir beschlossen, den umgekehrten Weg einzuschlagen: Statt die Forschung zu kommerzialisieren, konzentrieren wir uns zunächst auf die Lösung der Probleme, die die Industrie tatsächlich hat. Im November 2016 haben wir unser Unternehmen gegründet und mit der Entwicklung unserer Technologie begonnen. Im Moment sind wir ein Team von 9 Personen und werden hoffentlich weiterhin schnell wachsen.

Was sind Eure nächsten Schritte in der Technologie- und Unternehmensentwicklung?

Was die Technologie betrifft, so optimieren wir ständig unseren Algorithmus für maschinelles Lernen, um die Qualität und die Vertrauensmaße unserer Vorhersagen zu verbessern. Darüber hinaus erhöhen wir die Leistungsfähigkeit unserer Lösung. Obwohl wir bereits 10.000 Verbindungen pro Stunde analysieren können, arbeiten wir daran, darüber hinauszugehen. Darüber hinaus streben wir an, unsere Schnittstelle für unsere Kunden komfortabler zu gestalten. Was das Geschäft betrifft, so planen wir, noch in diesem Jahr einige Finanzmittel aufzubringen. Während wir weiterhin mit unseren bestehenden Kunden zusammenarbeiten, sind wir auch bestrebt, unseren Kundenstamm zu erweitern.

Dieses Jahr habt Ihr an unserem Startup-Bootcamp X-Linker teilgenommen. Welche Erfahrungen habt Ihr mit dem Programm gemacht – und was habt Ihr am meisten gelernt?

Es war eine großartige Gelegenheit, mit Branchenkollegen und anderen Startups in Kontakt zu treten, die hervorragende Arbeit leisten. Das Wichtigste für uns war es, mehrere Perspektiven auf unsere Arbeit zu bekommen. Vor allem die Mentoring-Sitzungen waren sehr wertvoll für uns: Wir übten, wie wir unsere Idee verschiedenen Menschen erklären konnten; wir identifizierten Risiken und lernten, wie wir ihnen begegnen konnten. Der Networking-Teil war auch ein großer Vorteil der Veranstaltung, denn er gab uns die Möglichkeit, interessante Gespräche zu führen, z.B. mit BASF.

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