Znajdują przeciwciała nie wchodząc do laboratorium. Taką rewolucję tworzy zwycięzca Infoshare – startup Genotic

Jak do tego doszło, dlaczego to właśnie polski startup ma żółtą koszulkę lidera? Zanim jednak dojdziemy do odpowiedzi na to pytanie, kilka słów m.in. o tym, kto tworzy zespół tego biotechu i w jakim dokładnie wyścigu biorą udział. Rozmawiamy z Bartoszem Baranowskim, bioinformatykiem z Genotic, zaangażowanym w wykorzystanie AI do generowania struktur przeciwciał i biologiem molekularnym Michałem Lechowskim, odpowiedzialnym za fizyczny etap rozwijania produktu – już w laboratorium.

Bartosz Baranowski wspomina: – Powstaliśmy ponad 2 lata temu, spotkałem się z naszym założycielem, Grzegorzem Warzechą, który miał w głowie wiele pomysłów na biznes łącząc AI i biologię. Zaczęliśmy od analiz genetycznych, szukaliśmy miejsca, gdzie moglibyśmy wypełnić lukę na rynku, ale koniec końców postawiliśmy na przeciwciała. Przez pierwszy rok rozwijaliśmy narzędzie do projektowania przeciwciał, testowaliśmy metodami bioinformatycznymi, czy to w ogóle ma szansę zadziałać. A gdy już mieliśmy konkretne przykłady odsiane dzięki naszemu algorytmowi, informacje szły do laboratorium i tak powoli zaczął powstawać nasz produkt.

Kiedy palec wskazujący zawodzi

Na sam początek pytam członków zespołu Genotic o to, po co właściwie trzeba sztucznie produkować przeciwciała. Dlaczego te produkowane przez nasz organizm nie wystarczają?

Na moje pytanie odpowiada Michał Lechowski: – Przeciwciała to można powiedzieć taki “palec wskazujący” naszego systemu obronnościowego. Mówi, na co trzeba zwrócić uwagę. Ten system generalnie działa bardzo dobrze i dzięki temu człowiek ma szansę żyć tyle ile żyje. Ale niestety patogeny są w stanie obejść nasz system obronny i tu jest potrzebna pomoc naszemu organizmowi, i tu wchodzą przeciwciała produkowane w laboratoriach – taka “elitarna jednostka” zwalczająca wirusy i bakterie. Nasz organizm po pewnym czasie byłby w stanie sam wytworzyć przeciwciała dla praktycznie każdego patogenu, jednak w przebiegu choroby kluczowy jest czas. Przeciwciała z laboratorium podaje się w momencie, gdy choroba jest w początkowej fazie rozwoju, gdy organizm jest jeszcze silny i jest w stanie skutecznie wykorzystać do obrony przeciwciała.

Genotic otrzymał nagrodę główną na Infoshare ze względu na znaczące przyspieszenie i obniżenie kosztów procesu projektowania i produkcji pożądanego przeciwciała. Dlatego proszę ich o opisanie tradycyjnej ścieżki produkcji przeciwciał, pokazanie, jaki dokładnie proces ten unowocześniają.

Jak powstają przeciwciała?

W jaki sposób produkuje się w fabrykach przeciwciała? I jak długi i skomplikowany to proces? Tłumaczy Michał Lechowski: – Weźmy mocny przykład – procesu opracowywania przeciwciał do walki z koronawirusem. Aby uzyskać przeciwciała na COVID, trzeba wyizolować wirus, wstrzyknąć go zwierzęciu, następnie odczekać długie miesiące, wyizolować z krwi zwierzęcia przeciwciała (o ile zaszła reakcja immunologiczna, bo nie zawsze przecież zachodzi!). I na tej podstawie dopiero przeprowadzić sekwencjonowanie białka i określenie struktury, co jest bardzo kosztownym procesem (minumum dziesięć tysięcy złotych za jedną cząsteczkę). Dopiero po tym etapie znana jest struktura i sekwencja przeciwciała i można rozpocząć produkcję.

Innowacja? Turboprzyspieszenie!

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do tego procesu ma w przypadku Genotic obniżyć czas projektowania i produkcji przeciwciał do 21 dni. Jak działa ta innowacja, tłumaczą moi goście:

– Na początek potrzebujemy od klienta/naukowca strukturę białka, która została określona przez niezależne laboratorium i chcieliby wiedzieć, jak to białko wykryć. Od momentu przekazania nam tej struktury rozpoczyna się praca stworzonego przez nas algorytmu. Po pierwsze generujemy przeciwciała, które będą wykrywać daną chorobę, ale również kontrolujemy, czy nasza zaprojektowana cząsteczka nie będzie dawać fałszywie pozytywnych wyników. Dlaczego? Bo oczywiście jesteśmy w stanie generować setki-tysiące przeciwciał, ale równie ważne jest sprawdzenie skuteczności i specyficzności ich działania. Ostatecznie, spośród tysięcy wygenerowanych kandydatów wybieramy kilku z najlepszymi parametrami fizykochemicznymi, z których w laboratorium wybieramy najlepszą – tłumaczy Michał Lechowski.

Bartosz Baranowski dodaje, że Genotic pomoże wielu naukowcom, których w tym momencie nie stać na zlecenie wykrywania przeciwciał, bo to wielomiesięczny, a więc i kosztowny proces:

– Naukowiec z pomocą wytworzonego przez Genotic niskim kosztem i w krótkim czasie przeciwciała sprawdzi, czy na przykład występuje korelacja pomiędzy występowaniem nowotworu, a badanego przez niego czynnika. Od naukowca potrzebujemy tylko strukturę wyizolowanego białka wirusowego/bakteryjnego i na tej podstawie przy pomocy AI jesteśmy w stanie przewidzieć ,jak będą wyglądały przeciwciała dla danego białka. Bez wstrzykiwania cząstek wirusa czy bakterii zwierzęciu, a więc znacząco obniżając koszty. Dostęp do wytworzonego przez nas narzędzia jak i przeciwciał będzie wspierał badania m.in: projektowania leków, badania właściwości białek czy ich wykrywania.

Nic bez AlphaFold, wszystko dzięki AlphaFold

Wiemy już jak działa rozwiązanie Genotic, ale pewnie Wy tak samo jak ja jesteście ciekawi, jak to się stało, że to właśnie startup, a nie jedna z wielkich, międzynarodowych korporacji wykorzystała skutecznie AI do ulepszenia produkcji przeciwciał. Moi rozmówcy odpowiadają, że kluczowym czynnikiem był w tym wypadku czas i podkreślają, że praca nad produktem Genotic, to prawdziwy wyścig z czasem i praca dwadzieścia cztery godziny na dobę:

– Tak naprawdę o rozwiązaniach, które projektujemy, można było zacząć myśleć dopiero dwa lata temu, tj. wtedy, gdy powstało oprogramowanie open source AlphaFold 2. To jest pierwszy model, który pozwolił na tworzenie przy pomocy sztucznej inteligencji struktury na podstawie samej sekwencji białka. I to tworzenie z bardzo dużą pewnością, że tak właśnie to białko wygląda. AlphaFold umożliwiło odkrycie funkcji białek, ale również, jak w naszym przypadku, gdzie wykorzystaliśmy AlphaFold do opracowania naszego narzędzia, do generowania struktur przeciwciał.

Zespół Genotic swój produkt (zaprzęgnięcie sztucznej inteligencji do analizy struktury białek antygenów) rozwinął w niecały rok, dopracowywał go kolejne pół roku, a w tym momencie waliduje wyniki.

Przeciwciała na podium

Jak to możliwe, że poszło tak szybko? Michał tłumaczy, że było to możliwe, bo innowacja Genotic oparta jest w dużym stopniu na istniejących rozwiązaniach: – W części laboratoryjnej (produkcyjna) korzystamy z metod, które zostały już wcześniej opisane. To na etapie pracy sztucznej inteligencji – projektowania przeciwciał wchodzi nasza innowacja. Sam proces tworzenia platformy do projektowania przeciwciał oparty był na metodzie prób i błędów i znalezieniu różnych zastosowań już istniejących narzędzi. Tworzymy własne modele na podstawie tego, co zostało już wcześniej opracowane.

– Dlaczego ten proces poszedł tak szybko? Jednym z powodów może być fakt, że mamy na pokładzie wybitnego naukowca i przedsiębiorcę, Piotra Lassotę – dodaje Bartosz Baranowski. Piotr jest “naszym Gandalfem”, który pokierował nas w stronę przeciwciał, to on zaproponował, że wykorzystując sztuczną inteligencję, można przeprowadzić rewolucję w tej dziedzinie. Wielokrotnie sprowadzał nas na ziemię, mówił, co jest możliwe, a co nie do zrealizowania w laboratorium.

Rynek przeciwciał jest potężny. Jak mówią moi rozmówcy, w top trzech najlepiej sprzedających się leków na rok 2023 pierwsze i trzecie miejsce zajmują właśnie przeciwciała, drugie miejsce zajmuje szczepionka na COVID Pfizera. Genotic, jak to startup, myśli globalnie. Od samego początku chce wejść na międzynarodowe rynki. Przeciwciała firmy będą jednak również dostępne w Polsce. Kiedy rozwiązanie będzie dostępne dla polskich naukowców? Przedstawiciele Genotic szacują, że pierwsze przeciwciałą dostępne dla każdego pojawią się w pierwszym kwartale 2024.

Na koniec startup zapytałam o finanse. W dzisiejszych czasach spadków inwestycji na rynku VC to pytanie, które trzeba zadać. Moi rozmówcy jednak mają duże szczęście, bo do tej pory polegali na bootstrappingu i nie zamierzają starać się o środki z funduszy inwestycyjnych. Będą jednak starać się o granty i to właśnie na nich chcą budować dalszy rozwój firmy.

Znamy tegorocznych zwycięzców InfoShare Startup Contest!

Chcemy skrócić czas wytwarzania leków do kilku miesięcy – Konrad Krawczyk (NaturalAntibody)