Na semana passada, a Verge Genomics arrecadou US$ 32 milhões em uma rodada de séria A liderada pela empresa de tecnologia DFJ, que já investiu em nomes como Tesla, Twitter e Skype. Também participaram do financiamento, o fundo de risco Wuxi AppTec, e Agent Capital, ALS Investment Fund, e OS Fund. Até o momento, a startup já arrecadou US$ 36 milhões.

Fundada em 2015, a empresa de São Francisco, tem como foco terapêutico desenvolver drogas que atingem alvos específicos, a partir de inteligência artificial e aprendizado de máquina, para doenças como a Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) e Parkinson. O recurso será utilizado para desenvolvimento interno, o que evita depender de grandes farmacêuticas para gerar receita, e conseguir desenvolver independentemente seus candidatos mais promissores.

O mix de investidores se dá pelo posicionamento da empresa. Segundo Alice Zhang, CEO da Verge, eles estão no meio entre uma empresa de tecnologia e uma farmacêutica. Através de parcerias com organizações acadêmicas e governamentais, a Verge está construindo um banco de dados enorme. As amostras de tecido cerebral são obtidas de pacientes que morreram de doenças neurodegenerativas, sequenciadas e enviadas pera o algoritmo proprietário. O objetivo é extrair informações destes dados e determinar alvos promissores de drogas.

“A neurociência está pelo menos uma década atrás do câncer em termos de alavancar técnicas e dados computacionais”, diz Zhang. “Além do aprendizado de máquina, estamos passando por um renascimento em neurobiologia com avanços no sequenciamento de célula única e nossa compreensão dos circuitos do cérebro.”

Até agora, a Verge já identificou 22 novos alvos para a ELA, por exemplo, e após validação com testes in vitro e in vivo, eles reduziram a cerca de uma dúzia de compostos com resultados promissores. Zhang ainda destaca que a base de dados é especial por ser composta somente de dados humanos, ao contrário do modelo tradicional de descoberta de medicamentos que envolvem dados animais ou modelos pré-clinicos. “Muitas empresas não usam dados humanos até entrarem em testes clínicos, o que é a parte mais cara e arriscada do desenvolvimento de medicamentos”, disse ela. Isso permite que a empresa seja mais objetiva e precisa na previsão de quais compostos serão traduzidos em melhores resultados.

Zhang ainda conta que a empresa, composta por 14 pessoas, tem 10 PhDs em áreas como aprendizado de máquina, neurociência, desenvolvimento de medicamentos, matemática aplicada, biofísica e estatística. “Uma das razões pelas quais a aprendizagem de máquina e a inteligência artificial não tiveram mais tração na descoberta de medicamentos é porque existem silos entre o lado computacional e o lado da descoberta de medicamentos. É importante ter uma equipe integrada, lado a lado, para desenvolver um medicamento. ”

Empresas como a Novartis e a Intel também estão utilizando inteligência artificial e aprendizado de máquina para usar redes neurais profundas e reduzir drasticamente o tempo de análise de imagens microscópicas. A Sanofi e a GlaxoSmithKline são parceiras da startup de drogas britânicas Exscientia, enquanto a Pfizer tem um acordo para usar o IBM Watson em imuno-oncologia por dois anos.