Avec Un Financement De 130 Millions De Dollars, NewLimit Utilise L'apprentissage Automatique Pour Guider La Programmation Épigénétique Et a Obtenu Des Résultats Préliminaires Dans L'allongement De La Durée De Vie Humaine En Bonne Santé.
La fleur de l'âge ne reviendra jamais, et le jour ne reviendra jamais. Le « temps » a toujours été comme un filet d'eau, incessant et difficile à inverser. Le vieillissement causé par le passage du temps a perturbé des générations. Dans l'Antiquité, de grands empereurs tels que Qin Shihuang, l'empereur Wu de Han et l'empereur Taizong de Tang aspiraient à l'immortalité, et le légendaire Saint Graal du roi Arthur existait aussi, capable de restaurer la jeunesse. À l'aube du XXIe siècle, alors que la recherche en sciences de la vie continuait de s'approfondir, bien que peu de gens parlent d'« immortalité », la recherche sur la lutte contre le vieillissement n'a jamais cessé. Face à l'aggravation du problème mondial du vieillissement, de plus en plus d'équipes de recherche et d'entreprises ont commencé à appliquer des technologies d'IA à itération rapide à la recherche sur des problématiques connexes.
Il n'y a pas longtemps,La société de biotechnologie NewLimit a annoncé la finalisation d'un financement de série B de 130 millions de dollars.Cela a une fois de plus suscité l'intérêt du marché pour la recherche en IA et anti-âge. Depuis sa création en 2021, cette start-up spécialisée dans la lutte contre le vieillissement a reçu un financement de série A de 40 millions de dollars et le financement de série B mentionné ci-dessus, en plus du financement initial de 105 millions de dollars.La valorisation a atteint 810 millions de dollars américains.La principale raison pour laquelle NewLimit continue de gagner la faveur des investisseurs n'est pas seulement qu'elle est entrée dans ce domaine de pointe avec de grandes perspectives de développement, mais aussi la boucle fermée « IA + Laboratoire » qu'elle a construite du côté de la R&D.La société a développé trois prototypes de médicaments basés sur ce modèle « Lab-in-a-loop ».Capable de reprogrammer les cellules du foie.
Se concentrer sur la reprogrammation épigénétique et construire une boucle fermée IA + expérimentale
Il est vrai qu'il existe une différence subtile entre la lutte contre le vieillissement et la longévité au sens large, c'est-à-dire l'état de santé. Comme chacun sait, la plupart des fonctions du corps humain se détériorent avec l'âge. C'est pourquoi certains rejettent la « longévité », l'associant souvent à la douleur et au désespoir engendrés par la prolongation indéfinie de la vieillesse, de la faiblesse physique, voire de la maladie.L’objectif principal de la lutte contre le vieillissement est de prolonger la durée de vie en bonne santé et de retarder, voire d’inverser, le déclin physiologique.
À l’heure actuelle, les principales orientations de la recherche anti-âge comprennent le retard de la sénescence cellulaire, la reprogrammation épigénétique, le remodelage du système immunitaire, etc. Parmi elles, l’épigénétique fait référence à l’influence de l’expression des gènes en régulant les modifications chimiques de l’ADN (telles que la méthylation, la modification des histones, etc.) sans modifier la séquence d’ADN elle-même. La « reprogrammation épigénétique » fait référence à la réinitialisation de ces modifications par l’intervention humaine, restaurant les cellules à un état plus jeune et plus plastique.
On peut dire que la reprogrammation épigénétique inverse fondamentalement l'« âge biologique » des cellules, non seulement en atténuant les symptômes du vieillissement, mais aussi en améliorant la structure et la fonction cellulaires. Plus précisément, les cibles de la régulation épigénétique sont principalement les protéines régulatrices et les enzymes modificatrices.Cela signifie qu'il est extrêmement facile de le combiner avec des outils avancés tels que GenAI, la technologie de l'ARNm et les plateformes de criblage de médicaments.Par exemple, prédire la combinaison optimale de facteurs de transcription grâce à la modélisation de l'IA, l'expression contrôlable à court terme basée sur la technologie d'administration d'ARNm, etc. À l'heure actuelle, il est entré dans la phase de vérification préclinique ou clinique précoce dans de nombreuses directions telles que l'anti-âge, la régénération tissulaire, les maladies neurodégénératives et les maladies métaboliques.
C'est pourquoi NewLimit prévoit de se concentrer sur les méthodes et mécanismes de reprogrammation épigénétique dès les premières phases. Brian Armstrong, l'un des fondateurs de l'entreprise et cofondateur et PDG de la plateforme de trading de cryptomonnaies Coinbase, a déclaré dans la lettre ouverte de l'entreprise annonçant sa création :NewLimit commencera par étudier en profondeur les facteurs épigénétiques du vieillissement et développera des produits capables de régénérer les tissus pour le traitement de populations de patients spécifiques.« Nous utiliserons dans un premier temps des cellules primaires humaines et des espèces de référence pour construire des modèles d'apprentissage automatique afin d'identifier les caractéristiques de la chromatine qui changent avec l'âge, lesquelles de ces modifications peuvent être à l'origine du processus de vieillissement et, à terme, développer des traitements qui pourraient ralentir, arrêter, voire inverser ce processus. »
Sur le plan technique, la conception des interventions de reprogrammation traditionnelles repose généralement sur des méthodes heuristiques pour sélectionner un ensemble de facteurs de transcription, puis tester leur capacité à induire des « marqueurs » associés au phénotype de la cellule cible. Cette approche a permis de développer diverses technologies de reprogrammation capables de convertir différents types de cellules. Cependant, cette méthode est limitée par des mesures simplifiées, une échelle expérimentale réduite et une génération d'hypothèses reposant sur l'expérience.
NewLimit a construit une plateforme technologique qui combine l'omique unicellulaire, le criblage de perturbations groupées et l'apprentissage automatique pour surmonter ces défis.
* Utilisation de l'omique unicellulaire pour évaluer les effets de reprogrammation
Les variations subtiles de l'état épigénétique (comme la différence entre cellules saines et cellules malades d'un même type) ne sont généralement pas capturées avec précision par quelques gènes marqueurs. La mesure des effets de la reprogrammation basée sur l'analyse omique unicellulaire permet d'exploiter des données riches sur l'état cellulaire pour évaluer les résultats des interventions et mener bien plus d'expériences que les méthodes traditionnelles.
* Dépistage de reprogrammation groupée
La technologie de criblage groupé permet de réaliser simultanément des centaines, voire des milliers d'expériences sur la même population cellulaire, incluant diverses combinaisons de facteurs de reprogrammation, sans recourir à des processus de biologie moléculaire complexes. Grâce à cela, NewLimit peut élargir considérablement le champ d'exploration des hypothèses de reprogrammation.
* L'apprentissage automatique guide la programmation épigénétique
Même avec le soutien des technologies omiques unicellulaires et de criblage groupé, le nombre de stratégies de reprogrammation potentielles dépasse largement les capacités de test en laboratoire. Les méthodes d'apprentissage automatique permettent de prédire les résultats de nouvelles expériences, de rechercher intelligemment l'espace expérimental à partir des données et d'utiliser les données expérimentales passées pour orienter la conception des expériences suivantes, permettant ainsi une optimisation rigoureuse et efficace en boucle fermée.
Jacob Kimmel, cofondateur et président de la société, a déclaré :« Nous nous appuyons sur le cadre d'ingénierie Conception-Construction-Test-Apprentissage, en nous concentrant sur l'augmentation du nombre d'hypothèses de reprogrammation testables manuellement et de la quantité d'informations obtenues à partir de chaque expérience, et en intégrant les informations expérimentales historiques afin que chaque expérience puisse mieux guider la conception des expériences futures. »Il a déclaré : « Le modèle d'IA nous permet d'exécuter toutes les expériences dans un environnement simulé, puis de n'effectuer des vérifications de suivi que sur un petit nombre des plus prometteuses. » Les points de données des expériences réelles sont ensuite utilisés pour recycler le modèle d'IA, un processus que l'entreprise appelle Lab-in-a-loop.
La super combinaison transfrontalière de la Silicon Valley, couvrant la technologie, le capital et la recherche scientifique
Il est facile de constater que l'approche adoptée par NewLimit diffère de celle des laboratoires pharmaceutiques traditionnels. Elle ne recherche pas de molécules ciblées, mais s'apparente davantage à de l'« ingénierie cellulaire ». Autrement dit, le modèle d'IA simule et prédit des milliers de voies de régulation génique afin de concevoir des profils d'expression génétique susceptibles d'avoir des effets anti-âge. Par la suite, l'équipe expérimentale a utilisé CRISPR, des régulateurs épigénétiques ou des médicaments à petites molécules pour induire ces combinaisons d'expression et observer si les performances des cellules vieillissantes s'en trouvent améliorées.
Ce modèle de R&D, qui englobe l'IA et les sciences de la vie, pose sans aucun doute un défi majeur quant à la composition des résultats des équipes. Initialement, NewLimit était composé d'experts en biologie cellulaire, génomique, biologie computationnelle et apprentissage automatique. Son équipe fondatrice couvrait les domaines verticaux des technologies de pointe, du capital-risque et de la reprogrammation épigénétique.
dans,Brian Armstrong est bien connu du public en tant que cofondateur de Coinbase, la première bourse de crypto-monnaie cotée en bourse aux États-Unis.Il a obtenu une double licence en informatique et en économie à l'Université Rice au Texas, puis un master en informatique. Après l'obtention de son diplôme, il a travaillé comme développeur chez IBM et ingénieur logiciel chez Airbnb.
En 2012, il a rejoint le programme d'accélération de startups de Y Combinator et a fondé Coinbase grâce à son investissement de 150 000 dollars. En 2021, Coinbase est entrée en bourse au Nasdaq. La même année, New Limit a été créée, et Armstrong a investi la fortune issue de l'introduction en bourse de l'entreprise dans ce secteur technologique qu'il considérait comme encore inexploité.
* Page d'accueil personnelle de Brian Armstrong :https://www.brianarmstrong.org/home
Blake Byers, un autre vétéran de l'entreprise,Il combine une riche expérience en tant que scientifique, investisseur et entrepreneur.En matière de recherche universitaire, il est titulaire d'un doctorat et d'une maîtrise en bio-ingénierie de l'Université Stanford, ainsi que d'une double licence en génie biomédical et en économie de l'Université Duke. Ses recherches portent sur l'athérosclérose, les cellules souches pluripotentes induites, les maladies neurodégénératives et la transplantation neuronale humaine contrôlée par optogénétique. Ses recherches doctorales ont notamment porté sur la biologie synthétique et la bio-informatique.Nous avons accumulé une riche expérience en recherche scientifique fondamentale dans la régulation des gènes, l'ingénierie des protéines et d'autres domaines.
Ce sont précisément ces expériences de recherche scientifique de première ligne qui l’ont aidé à rejoindre Google Ventures (GV) en tant que l’un des plus jeunes partenaires et à diriger les décisions d’investissement de nombreuses startups de biotechnologie bien connues. Blake Byers s’intéresse particulièrement aux entreprises qui utilisent l’IA pour renforcer la recherche biologique.Il a notamment investi dans la société d'édition génétique Editas Medicine et Flatiron Health, une plateforme de données tumorales acquise ultérieurement par Roche. Il a également incubé PACT Pharma, une société spécialisée dans la thérapie par cellules T néoantigènes, et en a présidé le conseil d'administration. Au cours de ses dix années en tant qu'associé chez GV, il a investi dans 38 entreprises, dont dix ont été cotées en bourse et dix-sept sont toujours en activité.
*Les données ci-dessus datent de l'été 2024.
*Page d'accueil personnelle de Blake Byers :https://www.blakebyers.com/
En 2021, Byers a quitté GV et a fondé sa propre société d'investissement, Byers Capital.Se concentre sur les investissements de démarrage dans la technologie et la biotechnologie.Son portefeuille d’investissement couvre la superintelligence, le raisonnement mathématique, les agents de code, le développement de médicaments à grande échelle, les interfaces cerveau-ordinateur et l’allongement de l’espérance de vie humaine en bonne santé, y compris certaines entreprises bien connues telles que SpaceX et Neuralink.
Contrairement aux deux premiers, Jacob Kimmel se concentre sur sa carrière de chercheur. Il a obtenu son doctorat à l'Université de Californie à San Francisco (UCSF) sous la direction de Wallace Marshall et Andrew Brack.Dans sa thèse de doctorat, il a commencé à étudier les méthodes permettant de déduire les changements d'état cellulaire à partir de données d'imagerie de séries chronologiques et a réussi à mesurer le taux d'activation des cellules souches musculaires.Cela a fourni un premier aperçu des changements liés à l’âge dans les cellules souches musculaires.
Alors,Il a rejoint Calico Life Sciences LLC, une société fondée par Google en 2013 pour étudier les mécanismes du vieillissement humain.Jacob Kimmel a été chercheur principal et chercheur en informatique durant son mandat, et a travaillé comme data scientist au sein de l'équipe informatique de Calico. Son laboratoire se concentre sur la réorientation des programmes de développement pour restaurer l'expression des gènes jeunes dans les cellules vieillissantes. Parallèlement, ses recherches portent également sur les manifestations différentielles du vieillissement dans différents types de cellules de mammifères, le vieillissement des cellules souches et le développement de méthodes d'imagerie de séries chronologiques et de séquençage d'ARN en cellule unique.
Derniers mots
NewLimit a mentionné dans sa lettre ouverte que le vieillissement, autrefois considéré comme irréversible, est désormais malléable grâce au développement de la reprogrammation épigénétique, une science émergente qui a ouvert des perspectives thérapeutiques sans précédent en biotechnologie, avec un potentiel cent fois supérieur à celui de tout autre produit biopharmaceutique antérieur. On peut dire que les recherches de l'entreprise sur le problème historique de la lutte contre le vieillissement commencent à émerger, mais, comme l'a souligné Armstrong, il faudra encore plusieurs années avant que les essais cliniques sur l'homme ne soient réalisés.
Actuellement, l'entreprise mène des essais sur des cellules hépatiques et des cellules liées à la fonction immunitaire, dans le but d'élargir la portée de ces essais. Heureusement, les résultats intermédiaires de l'entreprise ont attiré davantage de fonds de recherche et développement pour soutenir cette vision ambitieuse.
Références :
3.https://blog.newlimit.com/p/developing-reprogramming-therapies