Juliano Brace, director ejecutivo y cofundador de Rhizome Research Group. (Foto de rizoma)
Juliano Brace rápidamente se dio cuenta de que los capitalistas de riesgo no iban a emitir grandes cheques a dos fundadores de empresas menores de 30 años que estaban adoptando lo que él llamó un enfoque “contrario” al uso de la IA para desarrollar nuevos medicamentos.
Entonces él hace su propia apuesta.
Después de cuatro años trabajando en proyectos de inteligencia artificial en Amazon, Brace dejó el gigante tecnológico para autofinanciar su concepto. Utilizando ahorros personales y ganancias del comercio en línea, hizo una inversión de seis cifras en Rhizome Research, una startup de Seattle que desarrolla pequeñas moléculas personalizadas similares a medicamentos.
Después de su lanzamiento el año pasado, la startup de cinco empleados surgió recientemente de las sombras. Además del director ejecutivo Brace, que tiene títulos en matemáticas, informática y economía de la Universidad de Albany, el equipo de liderazgo de Rhizome incluye:
Yiwen Wang, cofundador y científico jefe, tiene un doctorado en química de la Universidad Carnegie Mellon. Grigory Sinenka, tecnólogo jefe, doctor en ciencias físicas, trabajó en un centro de investigación europeo y en Johnson & Johnson. John Proudfoot, ex director de la división estadounidense de química medicinal de Boehringer Ingelheim, actúa como consultor científico. Un enfoque diferente para el descubrimiento de fármacos
El cofundador y científico jefe de Rhizome Research, Yiwen Wang (izquierda), y el director de tecnología, Gregory Sinenka. (Foto de rizoma)
En lugar de trabajar con herramientas de construcción molecular existentes, Rhizome creó su propio modelo base refinado, llamado r1. La tecnología es una “red neuronal gráfica” y se ha entrenado en más de 800 millones de pequeñas moléculas similares a fármacos.
Este enfoque difiere del popular modelo RoseTTAFold creado por el Instituto de Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington, que se basa inherentemente en los aminoácidos que forman las proteínas.
El modelo r1 se centra en los átomos y enlaces que forman una molécula y su topografía. Aquí es donde entra en juego la idea de gráfico: los átomos son como los puntos de un gráfico y las conexiones son como sus líneas de conexión.
El equipo se esfuerza por permitir el descubrimiento de fármacos basado en fragmentos mediante la creación de pequeñas moléculas optimizadas para unirse a objetivos especificados por el cliente. Garantizarán que cada fármaco candidato pueda sintetizarse eficientemente en el laboratorio y sea elegible para la protección de patente.
La semana pasada, Rhizome lanzó ADAMS, una herramienta automatizada de inteligencia artificial de código abierto que utiliza instrucciones en lenguaje natural para modelar la unión entre moléculas biológicas. También planea compartir MolSim, una simulación basada en la física que utiliza cálculos avanzados de energía libre que predicen con qué fuerza se unirá una pequeña molécula a su objetivo. MolSim no será de código abierto.
Visión del centro de Seattle
Rhizome se ha asociado recientemente con laboratorios húmedos que pueden validar la eficacia de los fármacos candidatos que desarrolla en entornos del mundo real y también está explorando las relaciones con los clientes.
Brace opera desde Foundations, una comunidad de startups de Seattle fundada por el empresario e inversor Aviel Ginsburg. El resto del personal de Rhizome está trabajando de forma remota, pero hay planes de trasladar gente a Washington.
“Realmente quiero hacer de Seattle una especie de centro para el descubrimiento de fármacos de molécula pequeña”, dijo Brace.
Señaló al Instituto Allen, el Instituto para el Diseño de Proteínas y otras organizaciones de Seattle como actores clave. La región también alberga muchas empresas emergentes de desarrollo de fármacos, incluidas Pauling.AI, Synthesize Bio y Xaira Therapeutics, que tiene su sede en San Francisco y laboratorios en Seattle.
Brace dijo que está entusiasmado con la oportunidad de trabajar en un proyecto que podría tener un impacto significativo en la humanidad y no se arrepiente de haber gastado su propio dinero en el esfuerzo. En general, es optimista sobre el uso de la IA para diseñar moléculas, ya sea en la atención sanitaria o en áreas como la ciencia de materiales y la fabricación avanzada.
“Este es el espacio problemático más interesante”, dijo Brace.
