CONTEXTE
Simmunome est une startup montréalaise créée en 2018. Nous nous concentrons sur la prédiction des résultats des essais cliniques à l’aide de simulations informatiques. À l’aide de nos modèles de maladies biologiquement précis axés sur l’apprentissage automatique, un chercheur clinique peut déterminer la probabilité de succès d’un programme clinique avant d’entrer dans le laboratoire.
PROBLÈME
Les défis du processus d’essai clinique sont bien caractérisés, allant d’un faible taux de réussite (<10%), à un coût élevé (2 à 4 milliards de dollars en coûts réalisés) et à de longs délais (10 à 15 ans de développement). Deux aspects clés du développement de médicaments sont: (i) ce qu’il faut cibler (c’est-à-dire le composant biologique) et (ii) comment le cibler (le médicament qui sera utilisé). C’est le processus «clé et clé» du développement de médicaments. Alors que la modélisation informatique a été utilisée pour améliorer la conception des médicaments, la prédiction des résultats basée sur la cible biologique reste pour la plupart inexplorée en raison de la complexité biologique.
SOLUTION
Notre solution utilise l’IA pour reproduire avec précision la complexité biologique et, grâce à notre processus de validation robuste, fournit un modèle de maladie qui peut être utilisé pour prédire le résultat du ciblage de différentes parties d’un système biologique. Grâce à notre approche, une organisation de R&D peut réduire le risque de ses programmes cliniques en confirmant si la cible biologique d’intérêt aura une efficacité contre la maladie cible.
Nos modèles peuvent être utilisés pour optimiser les pipelines de développement de médicaments à toutes les étapes du développement d’essais cliniques ainsi que pour déterminer comment développer un programme clinique pour augmenter les chances de succès.
ÉQUIPE
Armstrong Murira, co-fondateur et PDG, a obtenu son doctorat en immunologie moléculaire de l’Université Simon Fraser. Ses expériences vont de la recherche clinique, de la biologie computationnelle et de la bioinformatique dans le milieu universitaire au développement commercial et à l’analyse dans le secteur pharmaceutique.
Nardin Nakhla, co-fondatrice et CTO, a étudié la neuroscience computationnelle et l’apprentissage automatique grâce à sa thèse de doctorat sur la modélisation de la perception visuelle dans le cerveau. De plus, elle a été formée à la conception et au développement de produits dans ses études de premier cycle en génie.
