Andrei Georgescu, PhD, CEO di Vivodyne, ha coltivato la sua passione per la scienza e l’ingegneria scegliendo l’Università di Pennsylvania per la sua ricerca post-laurea. L’obiettivo era ampliare la sua esperienza in microfluidica (da studi precedenti, inclusa una laurea magistrale presso la Cornell University, che si concentrava sull’integrazione di applicazioni lab-on-chip su larga scala) per migliorare la capacità di prevedere, convalidare e testare farmaci.
Una Collaborazione Fruttuosa a UPenn
Durante il suo percorso a UPenn, Georgescu ha incontrato il dottor Dan Huh, professore associato nel dipartimento di bioingegneria, il cui laboratorio si concentra sulla creazione di modelli complessi di tessuti umani. Huh e Georgescu, rendendosi conto di avere interessi complementari, hanno unito le forze. Huh poteva sviluppare tessuti complessi, ma aveva bisogno di scala. Georgescu sapeva come scalare, ma non come far crescere biologia complessa.
La Nascita di Vivodyne
Sebbene inizialmente scettico sui tessuti complessi, Georgescu, durante i primi giorni nel laboratorio di Huh, è rimasto impressionato dalla visione microscopica: “Come è possibile? Come costruiscono queste cose le cellule senza di noi?” Da quel momento è stato “immediatamente coinvolto” e ha cercato modi per far crescere questi tessuti fino a decine (o centinaia) di migliaia di cellule.
Huh e Georgescu hanno condiviso una visione comune su come poter aumentare la raccolta di dati umani prima degli studi clinici. Questo ha portato non solo al conseguimento del dottorato da parte di Georgescu nel laboratorio di Huh, ma anche alla fondazione dell’azienda che hanno co-fondato: Vivodyne.
La Tecnologia di Vivodyne: Microfluidica e Intelligenza Artificiale
Oggi, il pipeline di scoperte e la piattaforma basata su intelligenza artificiale di Vivodyne, che mira a sviluppare farmaci testandoli direttamente su tessuti organici umani coltivati in laboratorio, hanno annunciato la chiusura di un finanziamento seed di $38 milioni, guidato da Khosla Ventures.
Il primo obiettivo di Huh e Georgescu era creare tessuti realistici. Il secondo obiettivo era scalarli.
Il laboratorio di Huh ha esplorato meccanismi biochimici per stimolare questi tessuti, combinando diversi mezzi con diversi tipi di cellule. Hanno cercato di capire come stimolare queste cellule a auto-assemblarsi in tessuti da un’emulsione iniziale. E poi, come potevano mantenere una rete vascolare flessibile mantenendo la funzione specifica del tessuto?
Una Biblioteca di Tessuti Umani
In due anni e mezzo di esistenza, il team di quasi 50 persone è riuscito a sviluppare una vasta libreria di tessuti umani e diverse parti funzionali degli organi umani. I tessuti, affermano, possono imitare sia l’organizzazione spaziale che la funzione dei tessuti umani.
Ciò consente a Vivodyne di utilizzare tessuti cancerosi derivati dai pazienti, ad esempio, vascularizzati, e perfondere terapie CAR-T-cell per identificare come ottimizzare queste terapie per eliminare il cancro. Questo è difficile con sferoidi o organoidi. Con gli organoidi, Georgescu spiega che si sta modellando lo sviluppo del tessuto e non la funzione del tessuto maturo stesso.
Attualmente, Georgescu sostiene che l’unico tipo di dati che può essere raccolto su una scala sufficientemente ampia per consentire l’addestramento dell’IA proviene da cellule che crescono su plastica piatta. Tuttavia, questi dati mancano di interazioni cellula-cellula. In contrasto, i modelli di Vivodyne consentono la raccolta di dati complessi, mappati sull’essere umano, e possono essere raccolti su una scala sufficientemente elevata per l’apprendimento automatico.
Vivodyne: Un Ponte tra la Promessa dell’IA e la Realtà Attuale
Vivodyne non vende una piattaforma. Piuttosto, genererà dati internamente in collaborazione con aziende farmaceutiche per creare dati di supporto clinico in casi in cui la selezione dei pazienti e gli studi clinici sono complessi: in popolazioni di pazienti di nicchia o pazienti con condizioni che non consentono test su di loro.
Georgescu sostiene che la piattaforma dell’azienda è parte del ponte tra la promessa dell’IA e lo stato attuale dell’IA per la scoperta di farmaci. Attualmente, l’intero corpo di dati proviene da cellule in 2D. Quindi, non è l’IA in sé, i modelli o la potenza di calcolo a limitare, ma i dati di input attuali. I dati attuali non sono corretti, afferma Georgescu.
“Testando farmaci e biologici salvavita direttamente su questi tessuti umani realistici a una scala e risoluzione senza precedenti, possiamo migliorare i tassi di successo dei farmaci che entrano negli studi clinici”, ha dichiarato Alex Morgan, Partner di Khosla Ventures. “La tecnologia di Vivodyne colma il divario tra la R&S preclinica e gli studi clinici umani, automatizzando ogni passo della pipeline di test, dalla coltivazione dei tessuti, alla dosatura, al campionamento e all’imaging, all’analisi dei dati. La capacità di testare e sviluppare nuove terapie potenzialmente salvavita, testando migliaia alla volta su tessuti umani funzionalmente realistici sulla piattaforma automatizzata di Vivodyne, rappresenta un importante passo avanti per l’industria farmaceutica.”