Daphne Koller: ‘La biología digital es un lugar increíble para estar ahora mismo’ – TechCrunch

Trabajando en el La intersección de la biología y la informática puede ser el nuevo lugar más emocionante para los tecnólogos en este momento.

Esa es la palabra de Daphne Koller, el fundador y director ejecutivo de Insitro – la empresa de biotecnología que ha recaudado más de $ 243 millones en los dos cortos años desde su lanzamiento.

En nuestra conferencia virtual TechCrunch Disrupt, Koller, un emprendedor en serie que anteriormente cofundó Coursera y se desempeñó brevemente como director de computación de la subsidiaria Alphabet enfocada en la salud humana, Calico, ve la biología digital como la próxima gran revolución tecnológica.

“La biología digital es un lugar increíble para estar ahora mismo”, dijo Koller en una entrevista.

Sin duda, ha sido una oportunidad increíble para Koller, cuyo trabajo ahora abarca el desarrollo de tratamientos para posibles enfermedades neurológicas y un esfuerzo de investigación y desarrollo a más corto plazo sobre la hepatitis con Gilead Pharmaceuticals.

Koller Insitro toma su nombre e inspiración de la combinación de dos prácticas diferentes en la investigación biológica: los experimentos in vitro que se realizan en muestras vivas en laboratorios y los experimentos in silico que se realizan en la computadora.

Al sintetizar estas dos disciplinas, la compañía de Koller da la vuelta al proceso de descubrimiento de fármacos, ya que la compañía está diseñada para examinar cantidades masivas de datos para buscar patrones en la expresión de ciertas condiciones. Una vez que se determinan esos patrones, la empresa puede examinar las vías o los mecanismos asociados con esa expresión para determinar los objetivos de las posibles terapias.

Luego, Insitro buscará el desarrollo de moléculas novedosas que se puedan utilizar para intervenir y revertir o detener la progresión de una enfermedad al detener los mecanismos biológicos asociados con ella.

«Ahora tenemos cantidades masivas de datos que son verdaderamente relevantes para las enfermedades humanas», dijo Koller. «El aprendizaje automático nos ha brindado un montón de herramientas para realmente dar sentido a los datos».

La empresa puede identificar nuevos segmentos de pacientes, nuevas intervenciones, nuevos fármacos que pueden modular la expresión de esas condiciones. “Nos consideramos en la primera fase de un viaje muy largo utilizando el aprendizaje automático”, dijo Koller.

Considere el trabajo de la empresa sobre la hepatitis junto con Gilead. Allí, Koller y su equipo pudieron tomar un pequeño conjunto de datos de alta calidad de los ensayos de Gilead e identificar cómo progresó una enfermedad al observar los datos de los pacientes en diferentes momentos. Observar la progresión permitió a la empresa identificar los factores que facilitaron la progresión de la fibrosis que causa daño tisular. Ahora la compañía está utilizando esos objetivos como punto de partida para encontrar modificadores que podrían ralentizar la progresión de la enfermedad.

Todo se reduce a usar computadoras para comprender la biología, la nueva biotecnología para modelar esa biología en una placa de Petri y, a partir de los diferentes modelos, determinar las intervenciones que marcarán la diferencia, dijo Koller.

«Lo que estamos tratando de hacer es tan diferente y tan desalineado con la forma en que estos [pharmaceutical] las empresas hacen su trabajo ”, dijo Koller. «Es tDeseando cambiar la trayectoria de estas empresas de cientos o miles de personas y cambiar la cultura hacia una cultura tecnológica que será realmente un desafío «.

Es la razón principal por la que Koller lanzó su propia empresa en lugar de unirse a una gran obra farmacéutica, y es un ejemplo clásico del dilema del innovador y el poder disruptivo de la tecnología establecido en las teorías de Clayton Christensen que dan nombre a la conferencia Disrupt.

«[It’s] la noción del dilema del innovador y entrar con una mentalidad que dice que vamos a hacer esto de una manera completamente diferente ”, dijo Koller. «El esfuerzo de descubrimiento de fármacos se está volviendo cada vez más caro y cada vez más propenso a fallar, y si lo hacemos de una manera diferente, nos permitirá generar mejores resultados «.

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