Peptone, une startup basée au Royaume-Uni qui aide les sociétés pharmaceutiques à percer les secrets des protéines, a levé un tour de table de 2,5 millions de dollars auprès de bailleurs de fonds dans l’espoir que l’entreprise puisse résoudre l’un des problèmes les plus pernicieux de la médecine.
L’argent de Hoxton Ventures, de dRx Capital (une branche de capital-risque de Novartis Pharma AG) et de Founders Factory aidera l’équipe à terminer la construction de leur système d’exploitation d’ingénierie des protéines, un programme informatique qui combine la physique moléculaire computationnelle et les réseaux neuronaux pour aider à analyser le comportement des protéines. .
La compréhension des protéines est un problème central pour de nombreux médicaments de pointe. La création de vaccins contre Covid-19 s’est principalement concentrée sur la compréhension de la protéine de pointe à la surface du virus. Les anticorps qui luttent contre les maladies sont des protéines, et l’accumulation excessive de certaines protéines dans les cellules cérébrales serait à l’origine de maladies telles que la maladie d’Alzheimer et de Parkinson.
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La cartographie des protéines est cependant difficile. Ces longues chaînes d’acides aminés sont bouclées et repliées comme un slinky emmêlé. Ils sont incroyablement complexes – l’insuline, par exemple, est composée de seulement 51 acides aminés mais a plus de variations potentielles qu’il n’y a de secondes depuis le début de l’univers. C’est une complexité à une échelle que seuls les supercalculateurs peuvent commencer à gérer.
En novembre dernier, Deepmind a fait sensation dans la communauté scientifique en annonçant que son programme d’IA, AlphaFold, pouvait prédire avec précision la structure des protéines à partir de leurs séquences d’acides aminés. Il a résolu un grand défi de 50 ans en biologie. Nature a cité un scientifique de l’Institut Max Planck qui a déclaré: «Cela changera la médecine. Cela changera la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer.
Mais Kamil Tamiola, fondateur et directeur général de Peptone, dit que comprendre la forme d’une protéine n’est qu’une partie du problème. Le problème le plus crucial pour l’industrie pharmaceutique est de comprendre comment une protéine se comporte.
Les protéines changent de forme. Parfois, ils vacillent «comme une petite machine», dit Tamiola, ce qui rend très difficile de se fixer sur leur forme. Certains semblent n’avoir aucune forme fixe – «ils ressemblent à des spaghettis». Parfois, les protéines s’agrègent ou collent ensemble – un œuf fait cela lorsque vous faites cuire des œufs brouillés. L’agrégation les fait à nouveau se comporter différemment – par exemple en provoquant la maladie d’Alzheimer et la maladie de Parkinson.
Il n’est donc pas étonnant que l’industrie pharmaceutique soit parsemée d’échecs d’essais de médicaments à base de protéines. Biogen, par exemple, a vu des résultats contradictoires pour les essais de son médicament de traitement de la maladie d’Alzheimer, ce qui ne permet pas de savoir s’il peut aller de l’avant pour une approbation réglementaire.
C’est là que Peptone peut vous aider. En utilisant une combinaison de physique, de puissance de calcul intensif et de réseaux de neurones formés pour analyser les résultats des essais de médicaments, il aide les sociétés pharmaceutiques à déterminer exactement pourquoi elles se sont trompées. Souvent, c’est une anomalie dans la protéine qu’ils testent qui la fait se comporter de manière inattendue. Parfois, c’est une concentration particulière de protéines qui le fait commencer à s’attaquer ou à se coller. Différentes protéines se séparent à différentes températures – une partie de la raison pour laquelle le vaccin covid Pfizer / BioNTech doit être conservé à moins 70 degrés Fahrenheit.
«Lorsque vous dirigez plusieurs projets de découverte de médicaments, vous n’avez pas assez de temps et d’attention, vous manquez des détails», déclare Tamiola. L’activité de Peptone est de dénicher les détails, méticuleusement et systématiquement. Au pire, cela empêchera les sociétés pharmaceutiques de commettre deux fois la même erreur. Au mieux, cela peut ramener un essai de drogue condamné d’entre les morts.
Cela s’est produit récemment dans un projet pharmaceutique. «Notre méthode a détecté une anomalie qui rendait le médicament impropre à la fabrication et toxique.» Tamiola n’est pas en mesure de révéler le nom du client ou même de trop parler de la méthodologie – en partie parce qu’il est en train de breveter la procédure.
Rien de tout cela ne concerne une IA intelligente. Tamiola est très clair à ce sujet: «Je ne suis pas un développeur d’IA, je suis un physicien qui a trouvé une utilisation très crédible de l’IA.»
Bien que leur processus utilise l’apprentissage par renforcement pour effectuer le gros du travail d’analyse des données, l’IA qu’ils utilisent est assez standard. C’est la compréhension de la physique qui est la sauce secrète. «Je crois qu’un esprit humain ingénieux battra toujours l’IA», déclare Tamiola.
Le tour de financement de démarrage sera en partie utilisé pour faire passer l’équipe de 7 personnes (qui comprend des analystes quantitatifs similaires à ceux employés par les banques d’investissement) à environ 15, et pour construire un centre de calcul intensif en Suisse.
Maija Palmer est l’éditeur de l’innovation de Sifted. Elle couvre la deeptech et l’innovation d’entreprise, et les tweets de @maijapalmer