Pharmaphorum : Les investissements alimentent le développement de médicaments génomiques révolutionnaires pilotés par l'IA
La valeur de la technologie a été validée par des partenariats avec des biotechs et des laboratoires aux États-Unis et en France afin d'accélérer le développement de thérapies génomiques. Généthon, une biotech française, est l'un de ces collaborateurs.
De la création à la série A de 10 millions de dollars
David Del Bourgo (PDG et cofondateur de Whitelab Genomics) a toujours été passionné par l'introduction sur les marchés de technologies innovantes et perturbatrices. Aujourd'hui, il dirige Whitelab Genomics, dont la plateforme d'intelligence artificielle (IA) favorise le développement de thérapies génomiques - un domaine émergent dans lequel des séquences génétiques sont injectées dans les cellules pour cibler et réparer les gènes endommagés. Del Bourgo, Tom Gibbs (directeur des investissements, Debiopharm Innovation Fund) et Renaud Poulard (partenaire, capital-risque, Omnes Capital) se sont entretenus avec pharmaphorum au sujet de la récente levée de fonds de 10 millions de dollars de série A de l'organisation - menée par Debiopharm Innovation Fund et Omnes Capital - et de la manière dont Whitelab Genomics utilisera les capitaux pour faire progresser la médecine génomique. "Nous avons fondé Whitelab Genomics après avoir réalisé qu'il était possible d'utiliser les données, la science des données et l'IA de manière plus systématique pour développer des thérapies génomiques", explique M. Del Bourgo.
Après avoir travaillé pendant dix ans dans le domaine de la génomique, M. Del Bourgo a remarqué que les fabricants consacraient des ressources considérables à la mise au point de médicaments sans exploiter le pouvoir de transformation des données. Il explique que la mise sur le marché de thérapies génomiques de pointe susceptibles de traiter ou de guérir des maladies mortelles peut prendre jusqu'à 15 ans et coûter 2 milliards de dollars - ce qui est beaucoup trop lent pour répondre aux besoins des patients et beaucoup trop coûteux pour le système de santé.
"Nous nous sommes dit qu'il devait y avoir un moyen d'utiliser les données pour que les développeurs de médicaments soient plus efficaces dans la mise sur le marché des thérapies, plus rapidement et à un prix plus bas", explique M. Del Bourgo. ...
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