Enveda привлекла $311 млн на поиск лекарств с помощью ИИ

Биотехнологический стартап Enveda привлёк $311 млн в раунде Series E при оценке $2 млрд. Раунд возглавила Catalio Capital Management, среди участников была Iconiq. За последние 12 месяцев оценка компании удвоилась.

ИИ ищет молекулы в растениях и микроорганизмах

Enveda разрабатывает лекарства, используя искусственный интеллект для поиска перспективных соединений в природном мире. Компания изучает растения и микроорганизмы, рассчитывая находить потенциально сильные лекарственные молекулы не через синтез с нуля в лаборатории, а среди уже существующих природных соединений.

Стартап основал в 2019 году Висва Коллуру, ранее работавший в Recursion Pharmaceuticals. Заявленная задача Enveda — ускорить открытие новых препаратов с помощью ИИ и других технологий.

Новый капитал предназначен для продвижения большего числа кандидатов, найденных таким способом, в клинические исследования. Это следующий важный этап после вычислительного поиска: безопасность и эффективность препаратов необходимо проверить на людях.

Несколько программ уже находятся в исследованиях

Enveda уже тестирует на пациентах несколько препаратов. Один из кандидатов предназначен для лечения тяжёлых кожных заболеваний. Другой разрабатывается для поддержания снижения веса после прекращения приёма препаратов класса GLP-1.

При этом на рынке пока нет лекарств, созданных ИИ и одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. Enveda относится к группе компаний, которые пытаются перевести найденные с помощью ИИ кандидаты из исследовательских программ в испытания с участием людей.

Что это означает для рынка

Сделка показывает, что инвесторы готовы финансировать не только алгоритмы для поиска молекул, но и дорогостоящий переход к клинической разработке. Удвоение оценки Enveda за год сопровождается конкретными программами, уже проверяемыми на пациентах.

Для бизнеса в фармацевтике и биотехнологиях практический вывод состоит в том, что ценность ИИ-платформы всё заметнее связывают с её способностью формировать клинический портфель. Результат таких проектов будет определяться не самим фактом применения ИИ, а итогами испытаний кандидатов.