Enveda, стартап, специализирующийся на открытии новых лекарств на основе природных соединений с помощью искусственного интеллекта, привлек $311 млн на раунде Series E при оценке $2 млрд. Финансирование возглавила Catalio Capital Management, в раунде также участвовали фонды Iconiq и другие инвесторы. За год оценка компании удвоилась — это показатель того, что инвесторы относятся к проекту всё более серьёзно.
Основная идея Enveda заключается в том, что мощные лекарства можно извлечь из растений и микроорганизмов вместо синтеза с нуля в лаборатории. Компанию основал в 2019 году Viswa Colluru, ранее работавший в Recursion Pharmaceuticals — компании, которая также занимается ИИ-открытием лекарств. Enveda использует машинное обучение и другие техники для ускорения этого процесса на порядки, чтобы перейти от сырья к кандидату на лекарство за месяцы, а не годы.
На данный момент ни один препарат, открытый исключительно с помощью ИИ, не получил одобрение FDA. Но Enveda входит в волну компаний, которые первыми доводят AI-кандидатов до человеческих клинических испытаний. У стартапа есть несколько препаратов на разных фазах тестирования: один нацелен на лечение тяжелых дерматологических заболеваний, другой разработан для поддержания потери веса после отмены GLP-1 препаратов (популярных средств для похудения).
Это событие важно для понимания более широкого тренда: за последние три года из лаборатории в реальную медицину начали проходить первые AI-открытые кандидаты. Например, Exscientia и Roche несколько лет назад объявили о первом полностью AI-разработанном препарате, вышедшем в клинику. Однако это не значит, что проблема решена — путь от клинического кандидата к одобренному лекарству всё ещё занимает годы, и успехов будет ровно столько, сколько препаратов пройдут все фазы испытаний. Большая часть кандидатов так и не станут готовыми к продаже.
Инвестиции Enveda отражают две ключевые убежденности инвесторского сообщества. Во-первых, что ИИ действительно ускоряет открытие лекарств, даже если конечный результат ещё не утвержден. Во-вторых, что природные соединения — это недиспользованный резервуар, который классическая фармакология проходила мимо или исследовала неэффективно. Если стартап докажет, что вероятность успеха у его кандидатов выше, чем у синтетических или традиционно открытых препаратов, это переопределит целую часть индустрии.
Для российского биотеха это событие релевантно отчасти косвенно. В России нет собственного сегмента ИИ-биотеха такого масштаба, но принцип — использование отечественного биоразнообразия для открытия лекарств — мог бы быть адаптирован. Российские компании в сегменте глубокой науки и биотеха пока фокусируются на репозиционировании существующих молекул или разработке биосимуляров, а не на инновационном открытию. Некоторые инструменты для обработки биологических данных, включая такие платформы как наша AI Studio для автоматизации работы с датасетами, могли бы быть полезны для подобных проектов, но это требует одновременно инвестиций в науку, компетенции в машинном обучении и длинного горизонта финансирования.