Z Atén přijel do Brna, výzkum léčiv měl dělat pár měsíců. Místo toho zde rozjel nový startup
Startup AIffinity vznikl jako univerzitní spin-off před třemi lety. Pomáhá urychlovat rané fáze objevování nových léků.
Thomas Evangelidis přišel na Masarykovu univerzitu před několika lety. Tehdy jako doktorand farmacie z Athén měl na univerzitě pouze několik měsíců provádět experiment. Nakonec zde ale zůstal, protože jako spin-off z výzkumu rozběhl vlastní startup AIffinity. S ním chce pomáhat nejen farmaceutickým společnostem, aby se nové léky vyvíjeli rychleji. Nedávno také získal i podporu od investorů. Přinášíme souhrn nejdůležitějších informací.
Zainvestovaný startup: AIffinity
Kdo investuje: Garage Angels, JIC Ventures, VaV jedna
Kolik: 420 tisíc eur (10,7 milionu korun) v tzv. pre-seedovém kole
Co AIffinity dělá: Pomáhá nejen farmaceutickým firmám rychleji identifikovat slibné molekuly a optimalizovat jejich vlastnosti, čímž šetří čas i náklady při vývoji nových léčiv. Působí v Brně a Praze, kde buduje specializovaná centra.
Jakým způsobem: Kombinací nukleární magnetické rezonance (NMR) a umělé inteligence je podle svého zakladatele schopen efektivněji řešit rané fáze objevování léčiv, konkrétně určování 3D struktury proteinů a navrhování raných kandidátů na léčiva. „To je klíčové nejen pro vývoj nových léčiv, ale také pro proteinové inženýrství a pochopení biomolekulárních mechanismů,“ popisuje Thomas Evangelidis.
Jaký je kontext: Tradiční metody magnetické rezonance je prý možné aplikovat pouze na malé proteiny a vyžadují několik 3D experimentů. To v součtu představuje jeden až tři týdny měření, což vyjde na desítky až stovky tisíc korun. Řešení jsou prý navíc nedokonalá a vyžadují další ruční třeba i několikatýdenní zpracování.
„S naším softwarem můžeme automaticky řešit větší proteiny s minimálním lidským vstupem. Současně využíváme NMR experimenty spolu s algoritmy umělé inteligence ke studiu interakcí malých molekul s proteiny a efektivnějšímu návrhu nových léčiv,“ doplňuje Evangelidis s tím, že software při měření získává signály z atomů zkoumané molekuly, které se pak pomocí algoritmu přiřadí ke konkrétním atomům. To je pak klíčové pro následný výpočet trojrozměrného modelu.