Dois graduados do Data Science Institute (DSI) da Columbia University estão usando design computacional para descobrir rapidamente tratamentos para o coronavírus.

Andrew Satz e Brett Averso são CEO e chief technology officer, respectivamente, de EVQLV, uma inicialização criando algoritmos capazes de gerar computacionalmente, triagem, e otimizando centenas de milhões de anticorpos terapêuticos. Eles aplicam sua tecnologia para descobrir os tratamentos com maior probabilidade de ajudar as pessoas infectadas pelo vírus responsável pelo COVID-19. Os algoritmos de aprendizado de máquina rastreiam rapidamente os anticorpos terapêuticos com uma alta probabilidade de sucesso.

Conduzir a descoberta de anticorpos em um laboratório normalmente leva anos; leva apenas uma semana para que os algoritmos identifiquem os anticorpos que podem lutar contra o vírus. Acelerar o desenvolvimento de um tratamento que possa ajudar as pessoas infectadas é fundamental, diz Satz, que é um ex-aluno do DSI em 2018 e graduado em 2015 pela Escola de Estudos Gerais de Columbia.

"Estamos reduzindo o tempo que leva para identificar candidatos a anticorpos promissores, "ele diz." Estudos mostram que leva em média cinco anos e meio bilhão de dólares para descobrir e otimizar anticorpos em um laboratório. Nossos algoritmos podem reduzir significativamente esse tempo e custo. "

Acelerar o primeiro estágio do processo - descoberta de anticorpos - é um grande passo para acelerar a descoberta de um tratamento para COVID-19. Depois que EVQLV realiza descoberta e otimização de anticorpos computacionais, ele envia as promissoras sequências de genes de anticorpos aos seus parceiros de laboratório. Os técnicos de laboratório, então, projetam e testam os anticorpos, um processo que leva alguns meses, ao contrário de vários anos. Os anticorpos considerados bem-sucedidos passarão para os estudos em animais e, finalmente, estudos humanos.

Dada a urgência internacional para combater o coronavírus, Satz diz que pode ser possível ter um tratamento pronto para os pacientes antes do final de 2020.

"O que nossos algoritmos fazem é reduzir a probabilidade de falha na descoberta de drogas no laboratório, “Ele acrescenta.“ Nós falhamos no computador tanto quanto possível para reduzir a possibilidade de falha downstream no laboratório. E isso reduz uma quantidade significativa de tempo do trabalho trabalhoso e demorado. "

Averso, que também é ex-aluno da DSI em 2018, afirma que alguns dos anticorpos que o EVQLV está desenvolvendo têm como objetivo impedir que o coronavírus se fixe no corpo humano. "Os anticorpos com a forma correta se ligam a proteínas que ficam na superfície das células humanas e do coronavírus, semelhante a uma fechadura e chave. Essa ligação pode prevenir a proliferação do vírus no corpo humano, potencialmente limitando os efeitos da doença. "

Ele também observou que a comunidade científica e a indústria de biotecnologia são galvanizadas para forjar colaborações que levem à terapêutica, diagnósticos, e vacinas o mais rápido possível.

EVQLV colabora com Immunoprecise Antibodies (IPA), uma empresa focada na descoberta de anticorpos terapêuticos. A colaboração irá acelerar o esforço para desenvolver candidatos terapêuticos contra COVID-19. EVQLV irá identificar e rastrear centenas de milhões de tratamentos de anticorpos potenciais em apenas alguns dias - muito além da capacidade de qualquer laboratório. O IPA irá produzir e testar os candidatos a anticorpos mais promissores.

Satz e Averso, que se conheceram quando eram alunos do DSI, estão profundamente comprometidos em usar "dados para o bem". A dupla trabalhou junto por vários anos na interseção de ciência de dados e saúde e formou EVQLV em dezembro de 2019 para usar IA para acelerar a velocidade com que a cura é descoberta, desenvolvido, e entregue. A empresa já cresceu para 12 membros da equipe com habilidades que variam de aprendizado de máquina e biologia molecular a engenharia de software e design de anticorpos, computação em nuvem, e desenvolvimento clínico.

Ambos os graduados da DSI normalmente trabalham 100 horas por semana porque são apaixonados e comprometidos com o uso da ciência de dados para "ajudar a curar os necessitados".

"Estamos construindo uma empresa que está na fronteira da IA ​​e da biotecnologia, "Satz diz." Estamos trabalhando duro para acelerar a velocidade com que a cura é descoberta e aplicada e não poderíamos pedir uma missão mais satisfatória. "