AI दवा विकास कंपनी जेनिसिस थेरेप्यूटिक्स ने हाल ही में एनवीडिया (Nvidia) के वेंचर कैपिटल विभाग NVentures से अतिरिक्त निवेश प्राप्त करने की घोषणा की है, जिसकी विशिष्ट राशि का खुलासा नहीं किया गया है। यह कदम दोनों के बीच सहयोग को और गहरा करने का प्रतीक है, जिसका उद्देश्य जेनिसिस के AI प्लेटफॉर्म GEMS (Genesis Exploration of Molecular Space) के विकास को तेज करना है, जो संरचना-प्रेरित दवा डिज़ाइन में भौतिक AI का उपयोग करने पर केंद्रित है।
स्टैनफोर्ड से निकला, आणविक AI में गहराई से काम कर रहा है
जेनिसिस थेरेप्यूटिक्स की स्थापना डॉ. विजय पांडे द्वारा स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की प्रयोगशाला में की गई थी। सह-संस्थापक डॉ. इवान फाइनबर्ग ने स्नातक के दौरान पांडे के साथ मिलकर गहरे अध्ययन तकनीक पर कई महत्वपूर्ण पत्रों का आविष्कार और लेखन किया, जिसमें सबसे उल्लेखनीय PotentialNet एल्गोरिदम है। यह एल्गोरिदम अणु की विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए नए प्रकार के ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाला पहला था, विशेष रूप से प्रोटीन-लिगैंड बंधन की सघनता। फाइनबर्ग, पांडे और उनके सहयोगियों ने प्रभावशीलता की भविष्यवाणी के लिए PotentialNet के प्रदर्शन को प्रदर्शित किया और इसे स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और मर्क अनुसंधान प्रयोगशाला के सहयोग से और मान्य किया। जेनिसिस की स्थापना से पहले, फाइनबर्ग मर्क के गहरे अध्ययन सलाहकार थे。
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3 बिलियन डॉलर से अधिक का वित्तपोषण, एनवीडिया के साथ गहरा सहयोग
जेनिसिस की स्थापना 2019 में हुई थी, और एक वर्ष बाद इसे 52 मिलियन डॉलर की सीरीज A फंडिंग प्राप्त हुई। इसके बाद, कंपनी ने निरंतर विकास किया है और अब तक 3 बिलियन डॉलर से अधिक का फंड जुटाया है, जिसमें से अधिकांश 2023 में पूरी हुई 200 मिलियन डॉलर की सीरीज B फंडिंग से आया है, जिसमें निवेशकों में एनवीडिया का वेंचर कैपिटल विभाग NVentures शामिल है।
एनवीडिया के साथ सहयोग के माध्यम से, जेनिसिस अपने AI प्लेटफॉर्म GEMS के विकास को तेज करने के लिए काम कर रहा है। GEMS का उद्देश्य भाषा मॉडल, फैलाव मॉडल और भौतिक मशीन लर्निंग (ML) सिमुलेशन सहित विशिष्ट AI विधियों को एकीकृत करके जटिल लक्ष्यों के लिए अणुओं का निर्माण और अनुकूलन करना है। NVentures से अतिरिक्त वित्तपोषण का उद्देश्य एनवीडिया की विशेषज्ञता को लागू करके गणना की दक्षता को बढ़ाना है, जिससे जेनिसिस के संरचना-प्रेरित दवा डिज़ाइन के लिए भौतिक AI प्लेटफॉर्म की क्षमताओं को और बढ़ाया जा सके।
फाइनबर्ग ने कहा: "एनवीडिया AI स्टैक के कई पहलुओं में एक नेता है, चाहे वह हार्डवेयर में हो, या हार्डवेयर के ऊपर के निम्न स्तर के सॉफ़्टवेयर में। जबकि जेनिसिस हमेशा आणविक AI क्षेत्र में अग्रणी बनने के लिए प्रतिबद्ध रहा है। इसलिए, एनवीडिया की तुलनात्मक लाभ और जेनिसिस के तुलनात्मक लाभ के बीच एक स्पष्ट सहयोगात्मक प्रभाव है, जो दोनों के संयोजन की शक्ति को उनके भागों के योग से अधिक बनाता है।"
न्यूरल नेटवर्क का अनुकूलन, दवा विकास को तेज करना
दोनों का सहयोग अनुकूलन जैसे एंवेरिएंट न्यूरल नेटवर्क को कवर करेगा, जो प्रोटीन और छोटे अणु संरचना जैसे 3D ज्यामितीय डेटा को संसाधित करने में बहुत मूल्यवान है। एनवीडिया हमेशा न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से गणना को तेज करने के लिए काम कर रहा है, जिसमें नेटवर्क को प्रशिक्षित करना और पूर्वानुमान चलाना शामिल है, नए डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना या वास्तविक वातावरण में तैनात करना।
फाइनबर्ग ने स्पष्ट किया: "जेनिसिस के द्वारा वर्षों से विकसित किए गए आणविक AI क्षेत्र के लिए विशिष्ट प्रकार के न्यूरल नेटवर्क विशेष रूप से उपयोगी हैं। यह वास्तव में इस क्षेत्र के दीर्घकालिक प्रवृत्ति की निरंतरता है, कि AI एक संपूर्ण नहीं है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कई उपक्षेत्र हैं, जो संबंधित लेकिन विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके सीखते हैं।"
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में, फाइनबर्ग, पांडे और एक समूह के सहयोगियों ने 2018 में ACS Central Science में प्रकाशित एक पेपर में PotentialNet ग्राफ कॉन्वोल्यूशन परिवार का प्रस्ताव रखा। दो साल बाद, एक अन्य समूह के सहयोगियों ने फाइनबर्ग और पांडे के साथ मिलकर यह दिखाया कि प्रत्येक अणु को एक ग्राफ के रूप में स्पष्ट रूप से दर्शाने के द्वारा, ADMET (अवशोषण, वितरण, मेटाबोलिज्म, समाप्ति और विषाक्तता) विशेषताओं की भविष्यवाणी में "जितना हम जानते हैं, उतनी सटीकता" प्राप्त की जा सकती है, और यह दिखाया कि AI एल्गोरिदम ADMET भविष्यवाणी में मर्क अनुसंधान प्रयोगशाला द्वारा उपयोग किए जाने वाले उन्नत ML की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ दिखाता है।
संस्थापक और सलाहकार का निकट सहयोग
पांडे अब एंड्रीसेन होरोविट्ज़ (a16z) के सामान्य भागीदार हैं और a16z बायो फंड के संस्थापक भागीदार हैं, जो कंपनी के जैविकी, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में निवेश का नेतृत्व करते हैं। पांडे ने फाइनबर्ग के पीएचडी सलाहकार के रूप में कार्य किया और जेनिसिस के 4.1 मिलियन डॉलर के सीड फंडिंग में a16z के नेतृत्व में योगदान दिया, और अमेरिका में एक अज्ञात जीवन विज्ञान निवेश संस्था के साथ मिलकर कंपनी के 200 मिलियन डॉलर से अधिक की सीरीज B फंडिंग का नेतृत्व किया।
फाइनबर्ग ने पांडे के बारे में कहा: "मैं उनके साथ लगभग दस वर्षों तक काम करने के लिए बहुत भाग्यशाली रहा हूँ। मुझे लगता है कि इतने प्रतिभाशाली और दूरदर्शी व्यक्ति के साथ निकटता से काम करना और उनसे सीखना बहुत दुर्लभ है।"
निरंतर नवाचार, उद्योग में विकास का नेतृत्व
फाइनबर्ग ने कहा: "उन्होंने (पांडे) हमेशा जेनिसिस की सफलता के लिए महत्वपूर्ण तरीके से मुझे प्रेरित किया है। जैसे-जैसे यह क्षेत्र विकसित होता है, वह भी विकसित हो रहा है। मुझे लगता है कि यह हमारे क्षेत्र के नेताओं के रूप में बनाए रखने के तरीके के समान है, हम लगातार नवाचार करते हैं, न केवल अनुकरण में संतोष करते हैं, बल्कि वास्तव में इस क्षेत्र को आगे बढ़ाते हैं।"
फाइनबर्ग ने याद किया कि जब वह स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में स्नातक के रूप में अध्ययन कर रहे थे, तब AI मुख्य रूप से कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा क्षेत्रों में प्रभाव डाल रहा था। "इन दोनों के लिए उपयोग किए जाने वाले न्यूरल नेटवर्क के प्रकार वास्तव में एक-दूसरे से पूरी तरह से भिन्न थे, लेकिन रसायन विज्ञान के लिए बहुत उपयुक्त नहीं थे। इसलिए, हमने नए प्रकार के न्यूरल नेटवर्क का विकास किया," फाइनबर्ग ने याद किया, "2010 के दशक के मध्य में, ग्राफ न्यूरल नेटवर्क आणविक के लिए अधिक उपयुक्त थे।"
फाइनबर्ग ने कहा कि तब से अब तक, जेनिसिस लगातार नए AI एल्गोरिदम पर शोध कर रहा है, "जो आणविक AI कार्यों के लिए अधिक उपयुक्त नए प्रकार के न्यूरल नेटवर्क प्राइम्स हैं।" "एंवेरिएंट न्यूरल नेटवर्क हमारी मूल्यवान श्रृंखलाओं में से एक है। यह भी एक ऐसा क्षेत्र है जहां एनवीडिया विशेष रूप से हमें अनुकूलित करने में मदद कर रहा है," फाइनबर्ग ने कहा।
पांडे की प्रयोगशाला ने मूल रूप से अपने स्थापित वितरित कंप्यूटिंग प्रोजेक्ट Folding@Home के लिए प्रसिद्धि प्राप्त की, जिसका उद्देश्य प्रोटीन गतिशीलता का अनुकरण करना है, जिसमें प्रोटीन फोल्डिंग प्रक्रिया भी शामिल है।
फाइनबर्ग ने याद किया: "Folding@Home ने प्रोटीन फोल्डिंग अनुकरण के लिए वैश्विक स्तर पर कई एनवीडिया GPU का उपयोग किया। इसके बाद, एनवीडिया GPU को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए अधिक उपयोग किया जाने लगा, विशेष रूप से दृष्टि और प्राकृतिक भाषा में। इसलिए, हमारी कंपनी यह कह सकती है कि वह एनवीडिया GPU की एक मजबूत उपयोगकर्ता है।"
एनवीडिया के साथ "स्वाभाविक सहयोग"
फाइनबर्ग ने कहा: "जब हम सीरीज B फंडिंग के माध्यम से एनवीडिया और NVentures से जुड़े, तो यह एक बहुत स्वाभाविक निवेशक की तरह महसूस हुआ, जो न केवल बड़ी मात्रा में पूंजी लाएगा, बल्कि इस संबंध में बुद्धिमत्ता भी लाएगा। यह निवेश वास्तव में हमारे ग्राहक संबंधों से परे सहयोग की नींव रखता है, जिससे हमें एक-दूसरे से सीखने को भी बढ़ावा मिलता है, हमारी आवश्यकताओं से और उनके द्वारा, हम अपने क्षेत्र की जानकारी को अनोखे तरीके से कम स्तर की क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं।"
एनवीडिया के लिए, जेनिसिस के साथ सहयोग ने दवा खोज में AI को लागू करने के उनके निरंतर प्रयास को मजबूत किया है।
एनवीडिया के उपाध्यक्ष और NVentures के प्रमुख मोहम्मद "सिड" सिद्दीक ने कहा: "जेनिसिस का AI प्लेटफॉर्म और एनवीडिया के साथ मिलकर विकसित की गई संबंधित गणनात्मक प्रगति नए प्रकार की जनरेटिव और प्रेडिक्टिव AI तकनीकों को प्रदान करने में मदद करेगी, ताकि अन्वेषण किए गए रासायनिक मार्गों का पता लगाया जा सके और उम्मीदवार दवाओं की पहचान की जा सके।"
GEMS एनवीडिया की कैसे मदद करता है?
फाइनबर्ग ने कहा: "GEMS का लक्ष्य बेहद चुनौतीपूर्ण लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से विकसित करना है, जो कुछ मामलों में, दवा बनाने में असंभव हैं। ऐसा करने के लिए, हमें पहले से बेहतर ढंग से कुछ क्षमताओं को पूरा करने की आवश्यकता है।"
इसमें अणुओं का निर्माण करना और उनकी प्रभावशीलता, चयनात्मकता और परमाणु विशेषताओं की भविष्यवाणी करना शामिल है - एक संयुक्त बहु-पैरामीटर अनुकूलन विधि, जिसका उपयोग दवा खोज के लिए अणुओं के सभी प्रमुख गुणों का सामूहिक अध्ययन करने के लिए किया जाता है। फाइनबर्ग ने स्पष्ट किया कि GEMS दो गहराई से एकीकृत स्तंभों से बना है - जनरेटिव AI और प्रेडिक्टिव AI, और जेनिसिस की अपनी कस्टम भाषा मॉडल का उपयोग करके क्लाउड में हजारों से लेकर लाखों, यहां तक कि अरबों यौगिकों का निर्माण किया गया है।
"लेकिन रसायन विज्ञान, संश्लेषण रसायन विज्ञान सीमित कारक हैं। दिए गए समय में केवल इतने अणुओं का निर्माण किया जा सकता है। इसलिए, हमारी प्रेडिक्टिव AI तकनीक (प्रभावशीलता, चयनात्मकता और परमाणु विशेषताओं की भविष्यवाणी करने के लिए) यथासंभव सटीक होना महत्वपूर्ण है। इसलिए, GEMS वास्तव में एक गहन एकीकृत तकनीकी संयोजन का वर्णन करने वाला एक सामान्य शब्द है," फाइनबर्ग ने कहा।
GEMS का उपयोग ऑन्कोलॉजी और इम्यूनोलॉजी में
GEMS का उपयोग करते हुए, जेनिसिस एक पाइपलाइन विकसित कर रहा है जो ऑन्कोलॉजी और इम्यूनोलॉजी पर केंद्रित है। ऑन्कोलॉजी में, जेनिसिस एक प्रमुख अनुकूलन चरण में है, अपने द्वारा पीआईके3सीए पैन-म्यूटेंट म्यूटेशन इनहिबिटर के उच्च प्रभावशीलता और चयनात्मकता विकसित करने के उम्मीदवार दवा के नामांकन के करीब है, जो स्तन कैंसर और कोलोरेक्टल कैंसर के सामान्य कार्सिनोजेनिक ड्राइवर हैं।
अन्य ऑन्कोलॉजी विकास कार्य उन छोटे अणुओं पर केंद्रित हैं जो चेकपॉइंट इनहिबिटर की प्रतिक्रिया को पार करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं (प्रमुख अनुकूलन चरण) और कैंसर कोशिकाओं को अपोप्टोसिस से बचाने के लिए बाहरी सेल डेथ पाथवे के इनहिबिटर के माध्यम से एंटी-अपोप्टोटिक रेगुलेटर्स (खोज चरण) के रूप में कार्य करते हैं।
इम्यूनोलॉजी में, जेनिसिस ने बताया कि उसके पास दो खोज चरण के कार्य हैं: एक परियोजना है जो पूरी तरह से मान्य आत्म-प्रतिरक्षित रोग लक्ष्यों के लिए कई छोटे अणुओं का विकास कर रही है; दूसरी परियोजना है जो छोटे अणु सुधारकों का उपयोग करके अस्पष्ट रूप से क्षतिग्रस्त प्रोटीन की सक्रियता को बहाल करती है, "गंभीर आनुवंशिक आत्म-प्रदाहकारी रोगों" का उपचार करती है।
बायोफार्मास्यूटिकल दिग्गजों के साथ सहयोग
आंतरिक विकास कार्यों के अलावा, जेनिसिस तीन बायोफार्मास्यूटिकल दिग्गजों के साथ किए गए सहयोग में भी शामिल है, लेकिन फाइनबर्ग ने कहा कि कंपनी इस पर टिप्पणी नहीं कर सकती। हालिया सहयोग सितंबर में गिलियड साइंसेज के साथ शुरू हुआ, जिसने GEMS का उपयोग करके गिलियड द्वारा चयनित लक्ष्यों के अणुओं को उत्पन्न और अनुकूलित करने के लिए सहमति व्यक्त की, ताकि कई लक्ष्यों के लिए छोटे अणु उपचार की खोज और विकास किया जा सके।
गिलियड ने तीन लक्ष्यों के लिए 35 मिलियन डॉलर का भुगतान करने पर सहमति व्यक्त की और अन्य लक्ष्यों के नामांकन के लिए एक अदृश्य पूर्व निर्धारित प्रत्येक लक्ष्य शुल्क का अधिकार प्राप्त किया। गिलियड ने भी प्री-क्लिनिकल, विकास, नियामक और व्यावसायिक मील के पत्थरों को प्राप्त करने से संबंधित अतिरिक्त भुगतान करने और व्यावसायिक उत्पादों की शुद्ध बिक्री पर स्तरित रॉयल्टी का भुगतान करने पर सहमति व्यक्त की।
अन्य दो बायोफार्मास्यूटिकल दिग्गजों के साथ सहयोग:
एली लिली - 6.7 बिलियन डॉलर तक के सहयोग (जिसमें 20 मिलियन डॉलर का पूर्व भुगतान शामिल है), जिसका उद्देश्य 2022 में शुरू हुए पांच उपचार क्षेत्रों में नए उपचारों की खोज करना है।
रोश ग्रुप की सदस्य जीनेंटेक - एक सहयोग जो कई लक्ष्यों और विभिन्न बीमारियों को शामिल करता है, जो 2020 में शुरू हुआ, जेनिसिस के प्लेटफॉर्म का उपयोग करके गहरे अध्ययन और अणु अनुकरण के लिए। 2022 में, जीनेंटेक ने अपने लक्ष्यों का वर्णन किया जो "अन्य तरीकों से पहुंचने में असमर्थ चुनौतीपूर्ण लक्ष्य" हैं। इस सहयोग का मूल्य सार्वजनिक नहीं किया गया है।
जेनिसिस का मुख्यालय कैलिफोर्निया के सैन फ्रांसिस्को उपनगर बर्लिंगेम में है, और सैन डिएगो में एक पूर्ण रूप से एकीकृत प्रयोगशाला है। कंपनी में लगभग 80 लोग काम करते हैं।
फाइनबर्ग ने कहा: "हम वास्तव में विकास की एक बड़ी उम्मीद रखते हैं, जो आंशिक रूप से B श्रृंखला फंडिंग, एनवीडिया के नवीनतम निवेश और हमारे साझेदारी द्वारा संचालित है। मेरे पास यह बताने के लिए कोई सटीक संख्या नहीं है कि हम 12 महीनों में किस पैमाने पर पहुंचेंगे, लेकिन हमारे पास 80 से अधिक कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने के लिए पर्याप्त स्केल है।"
