Deux diplômés du Data Science Institute (DSI) de l'Université Columbia utilisent la conception informatique pour découvrir rapidement des traitements contre le coronavirus.

Andrew Satz et Brett Averso sont PDG et directeur de la technologie, respectivement, de l'EVQLV, une startup créant des algorithmes capables de générer informatiquement, dépistage, et optimiser des centaines de millions d'anticorps thérapeutiques. Ils appliquent leur technologie pour découvrir les traitements les plus susceptibles d'aider les personnes infectées par le virus responsable du COVID-19. Les algorithmes d'apprentissage automatique recherchent rapidement des anticorps thérapeutiques avec une forte probabilité de succès.

La découverte d'anticorps dans un laboratoire prend généralement des années; il ne faut qu'une semaine aux algorithmes pour identifier les anticorps capables de lutter contre le virus. Accélérer le développement d'un traitement qui pourrait aider les personnes infectées est essentiel, déclare Satz, qui est un ancien élève du DSI 2018 et diplômé 2015 de la Columbia's School of General Studies.

« Nous réduisons le temps nécessaire pour identifier des candidats anticorps prometteurs, " dit-il. " Des études montrent qu'il faut en moyenne cinq ans et demi milliards de dollars pour découvrir et optimiser des anticorps dans un laboratoire. Nos algorithmes peuvent réduire considérablement ce temps et ce coût."

Accélérer la première étape du processus, la découverte d'anticorps, contribue grandement à accélérer la découverte d'un traitement contre le COVID-19. Une fois que l'EVQLV a effectué la découverte et l'optimisation informatique des anticorps, il envoie les séquences prometteuses de gènes d'anticorps à ses partenaires de laboratoire. Les techniciens de laboratoire conçoivent et testent ensuite les anticorps, un processus qui prend quelques mois, au lieu de plusieurs années. Les anticorps jugés efficaces passeront aux études animales et, finalement, études humaines.

Compte tenu de l'urgence internationale de lutter contre le coronavirus, Satz dit qu'il pourrait être possible d'avoir un traitement prêt pour les patients avant la fin de 2020.

"Ce que font nos algorithmes, c'est de réduire la probabilité d'échec de la découverte de médicaments en laboratoire, " ajoute-t-il. " Nous échouons dans l'ordinateur autant que possible pour réduire la possibilité de panne en aval dans le laboratoire. Et cela permet de gagner beaucoup de temps sur un travail laborieux et chronophage."

Averso, qui est également un ancien élève du DSI 2018, dit que certains des anticorps conçus par EVQLV sont destinés à empêcher le coronavirus de se fixer au corps humain. "Les anticorps de forme droite se lient aux protéines qui se trouvent à la surface des cellules humaines et du coronavirus, semblable à une serrure et une clé. Une telle liaison peut empêcher la prolifération du virus dans le corps humain, limitant potentiellement les effets de la maladie.

Il a également noté que la communauté scientifique et l'industrie biotechnologique sont galvanisées pour forger des collaborations qui amènent des thérapeutiques, Diagnostique, et vaccins le plus rapidement possible.

EVQLV collabore avec Immunoprecise Antibodies (IPA), une société axée sur la découverte d'anticorps thérapeutiques. La collaboration accélérera les efforts pour développer des candidats thérapeutiques contre le COVID-19. L'EVQLV identifiera et dépistera des centaines de millions de traitements potentiels par anticorps en seulement quelques jours, bien au-delà de la capacité de n'importe quel laboratoire. IPA produira et testera les candidats anticorps les plus prometteurs.

Satz et Averso, qui se sont rencontrés alors qu'ils étaient étudiants à la DSI, sont profondément engagés à utiliser « les données pour de bon ». Le couple travaille ensemble depuis plusieurs années à l'intersection de la science des données et des soins de santé et a formé EVQLV en décembre 2019 pour utiliser l'IA pour accélérer la vitesse à laquelle la guérison est découverte, développé, et livré. L'entreprise compte déjà 12 membres avec des compétences allant de l'apprentissage automatique et de la biologie moléculaire à l'ingénierie logicielle et à la conception d'anticorps, Cloud computing, et le développement clinique.

Les deux diplômés du DSI travaillent généralement 100 heures par semaine parce qu'ils sont passionnés et déterminés à utiliser la science des données pour « aider à guérir ceux qui en ont besoin ».

"Nous construisons une entreprise qui se situe aux frontières de l'IA et de la biotechnologie, ", dit Satz. "Nous travaillons dur pour accélérer la vitesse à laquelle la guérison est découverte et délivrée et nous ne pouvions pas demander une mission plus satisfaisante."