Recursion का AI प्लेटफॉर्म क्लिनिकल स्टेज में पहुंचा

Recursion Pharmaceuticals Inc. (RXRX) ने मंगलवार को Morgan Stanley के 24वें वार्षिक ग्लोबल हेल्थकेयर कॉन्फ्रेंस में खुद को एक बदलती हुई कंपनी के रूप में प्रस्तुत किया। मंगलवार, 15 सितंबर 2026 को, प्रबंधन ने कहा कि कंपनी अब केवल एक प्लेटफॉर्म-केंद्रित कहानी से आगे बढ़ चुकी है और अब क्लिनिकल प्रोग्राम को आगे बढ़ा रही है, साथ ही लागत में कटौती कर रही है और साझेदारियों को मजबूत कर रही है। कंपनी ने familial adenomatous polyposis में मजबूत शुरुआती डेटा की ओर इशारा किया, लेकिन यह भी कहा कि उसे अभी भी नियामक स्पष्टता और इस बात के और प्रमाण की जरूरत है कि उसका मॉडल लगातार परिणाम देता रह सकता है।

मुख्य बातें

• Recursion ने कहा कि वह एक डिस्कवरी प्लेटफॉर्म से विकसित होकर एक क्लिनिकल-स्टेज बायोटेक कंपनी बन गई है, जिसके पास कई first-in-class प्रोग्राम हैं।
• प्रबंधन ने कहा कि Exscientia के एकीकरण के बाद कंपनी ने अपनी pro forma लागत आधार में लगभग 40% की कटौती की।
• प्रमुख एसेट REC-4881 ने familial adenomatous polyposis (FAP) में तेज और टिकाऊ पॉलिप कमी दिखाई।
• Roche/Genentech और Sanofi के साथ साझेदारियों ने अग्रिम भुगतान और माइलस्टोन में $525 मिलियन से अधिक उत्पन्न किए हैं।
• अधिकारियों ने कहा कि कंपनी का AI इंजन, डेटा फैक्ट्री और क्लिनिकल फीडबैक लूप सबसे कठिन हिस्से हैं जिन्हें कॉपी करना मुश्किल है।

कंपनी की रणनीति: प्लेटफॉर्म के वादे से क्लिनिकल एसेट तक

मुख्य कार्यकारी अधिकारी Najat Khan ने कहा कि Recursion अब 12 से 18 महीने पहले की तुलना में एक अलग कंपनी है। उन्होंने कंपनी को जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान और क्लिनिकल विकास को समाहित करने वाले एक पूरी तरह से एकीकृत इंजन के रूप में वर्णित किया।

• कंपनी का कहना है कि वह नई जीव विज्ञान में एक वादे से एक व्यापक दवा-विकास मॉडल की ओर बढ़ी है।
• प्रबंधन ने कहा कि प्लेटफॉर्म अब टार्गेट डिस्कवरी से लेकर मरीज के डेटा तक की पूरी राह को कवर करता है।
• Khan ने कहा कि कंपनी ने AI एजेंट, ऑटोमेशन और सख्त पूंजी आवंटन पर भरोसा किया है।
• उन्होंने कहा कि इन बदलावों ने Exscientia के एकीकरण के बाद pro forma आधार पर लागत आधार को लगभग 40% कम करने में मदद की।

निवेशकों को Recursion का संदेश था कि वह अब केवल इस विचार पर निर्भर नहीं है कि AI डिस्कवरी को तेज कर सकता है। इसके बजाय, वह यह दिखाने की कोशिश कर रही है कि उसका सिस्टम वास्तविक दवा उम्मीदवार, वास्तविक क्लिनिकल डेटा और वास्तविक साझेदारी अर्थशास्त्र उत्पन्न कर सकता है।

वित्तीय परिणाम और साझेदारी अर्थशास्त्र

प्रबंधन ने कहा कि साझेदारियां सत्यापन और वित्त पोषण का एक महत्वपूर्ण स्रोत बन गई हैं। कंपनी ने कहा कि उसने Roche/Genentech और Sanofi के सहयोग से अग्रिम भुगतान और माइलस्टोन में $525 मिलियन से अधिक पार कर लिया है।

• Roche ने न्यूरोसाइंस साझेदारी के लिए अब तक $250 मिलियन का भुगतान किया है।
• Genentech ने अब तक Two टार्गेट का विकल्प चुना है, प्रत्येक ऑप्शन किए गए टार्गेट के लिए लगभग $30 मिलियन।
• Sanofi सहयोग ने अब तक पांच माइलस्टोन हासिल किए हैं।
• दोनों साझेदारियों में, प्रत्येक सहयोग में $300 मिलियन से अधिक के कुल माइलस्टोन उपलब्ध हैं, Sanofi डील में टीन-लेवल रॉयल्टी और Roche डील में सिंगल-डिजिट रॉयल्टी के साथ।
• $525 मिलियन के कुल में से, $125 मिलियन हासिल किए गए माइलस्टोन का प्रतिनिधित्व करते हैं।
• प्रबंधन ने कहा कि सभी साझेदारियों में एक दर्जन से अधिक माइलस्टोन हासिल किए गए हैं।

Khan ने कहा कि अग्रिम धन और माइलस्टोन के बीच का अंतर महत्वपूर्ण है। उन्होंने कहा, "गुणवत्ता सबसे ज्यादा मायने रखती है, और फिर तेज होना निश्चित रूप से एक अच्छी जोड़ी है," यह जोड़ते हुए कि अग्रिम भुगतान वादे को दर्शाते हैं जबकि माइलस्टोन प्रमाण को दर्शाते हैं।

मुख्य वित्तीय अधिकारी Ben Taylor ने सारांश में कोई नया आय अपडेट नहीं दिया, लेकिन प्रबंधन ने साझेदारी संरचना को ऐसे डिज़ाइन किया गया बताया जो शुरू से ही ब्रेक-ईवन या लाभप्रदता तक पहुंचने के लिए बनाई गई है, साथ ही दीर्घकालिक प्लेटफॉर्म मूल्य का निर्माण भी कर रही है।

प्रमुख क्लिनिकल प्रोग्राम: FAP में REC-4881

Recursion का सबसे उन्नत एसेट REC-4881 है, जो familial adenomatous polyposis (FAP) के लिए विकसित किया जा रहा एक ओरल MEK1/2 इनहिबिटर है। कंपनी ने कहा कि प्रोग्राम को पहले ही orphan drug और fast track पदनाम मिल चुके हैं।

• FAP अमेरिका और EU5 में लगभग 50,000 मरीजों को प्रभावित करता है।
• प्रबंधन ने कहा कि इस बीमारी के लिए कोई अनुमोदित दवाएं नहीं हैं।
• कंपनी ने संबोधनीय बाजार का अनुमान $10 बिलियन से अधिक लगाया है।

Phase 2 proof-of-concept कार्य में, Recursion ने कहा कि REC-4881 ने तेजी से और स्थायी रूप से पॉलिप बोझ को कम किया।

• तीन महीनों के भीतर लगभग 50% पॉलिप समाप्त हो गए।
• उपचार बंद होने के बाद भी प्रभाव बना रहा और कुछ मरीजों में दवा बंद होने के तीन महीने बाद भी गहरा हुआ।
• प्रबंधन ने कहा कि यह ऊपरी और निचले दोनों गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल ट्रैक्ट में तेज, टिकाऊ पॉलिप कमी दिखाने वाला पहला जांच एसेट है।

सुरक्षा निष्कर्षों को प्रबंधनीय बताया गया। उपचार-संबंधित प्रतिकूल घटनाओं में से 85% से अधिक Grade 1 या 2 थीं, जो मुख्य रूप से MEK1/2 इनहिबिटर वर्ग के अनुरूप डर्मेटाइटिस थीं। कंपनी ने क्षणिक creatine phosphokinase परिवर्तन और left ventricular ejection fraction प्रभावों का भी उल्लेख किया, जो उसने कहा कि NF1 में मिसाल के अनुरूप हैं, एक दुर्लभ बीमारी जहां इस वर्ग को पहले से मंजूरी मिली है। Recursion ने कहा कि उसने निवारक डर्मेटाइटिस प्रबंधन रणनीतियां लागू की हैं।

कंपनी एक पंजीकरण पथ को परिभाषित करने के लिए Food and Drug Administration के साथ सक्रिय चर्चा में है। प्रबंधन ने कहा कि वह ERAS-जैसी सेटिंग में progression-free survival के समान एंडपॉइंट पर विचार कर रहा है। नवंबर की शुरुआत में CGA-IGCC सम्मेलन में अतिरिक्त डेटा की उम्मीद है, और वर्ष की दूसरी छमाही में नियामक स्पष्टता की उम्मीद है।

पाइपलाइन की व्यापकता और प्लेटफॉर्म की पुनरावृत्ति

REC-4881 से परे, प्रबंधन ने एक व्यापक पाइपलाइन को उजागर किया जो यह दिखाने के लिए है कि प्लेटफॉर्म बार-बार नए एसेट उत्पन्न कर सकता है।

• REC-1245 एक नया RBM39 डिग्रेडर है जिसे कंपनी की स्वामित्व वाली डेटा फैक्ट्री के माध्यम से पहचाना गया है।
• इसे जीनोमिक रूप से अस्थिर ठोस ट्यूमर और Ewing sarcoma जैसे बाल चिकित्सा ट्रांसक्रिप्शनली संचालित ट्यूमर में अध्ययन किया जा रहा है।
• संबोधनीय रोगी जनसंख्या का अनुमान लगभग 100,000 है।
• प्रबंधन ने कहा कि टार्गेट 18 महीनों के भीतर डिस्कवरी से IND-enabling अध्ययनों में चला गया।
• 2024 में बाद में अतिरिक्त डेटा की उम्मीद है।

अन्य प्रोग्राम में एक PI3Kα H1047R प्रोग्राम शामिल है जो हाल ही में Phase 1 में प्रवेश कर चुका है, साथ ही NPP1 और lysosomal storage disease प्रोग्राम IND-enabling कार्य में हैं। कंपनी ने कहा कि अगले 12 से 24 महीनों में और उत्प्रेरक की उम्मीद है।

Khan ने कहा कि डेवलपमेंट कैंडिडेट स्टेटस तक प्रोग्राम को आगे बढ़ाने में कंपनी की सफलता दर लगभग 20% है, जो उद्योग के औसत 10% से लगभग दोगुनी है। उन्होंने कहा कि यह लाभ recursive learning से आता है, जहां क्लिनिकल परिणाम डिस्कवरी और डिज़ाइन में वापस फीड होते हैं।

तकनीकी प्लेटफॉर्म: डेटा फैक्ट्री, AI और रसायन विज्ञान

प्रबंधन ने कॉल का अधिकांश समय पाइपलाइन के पीछे की तकनीकी संरचना का वर्णन करने में बिताया। Recursion ने कहा कि उसकी Salt Lake City डेटा फैक्ट्री बड़े पैमाने पर जैविक डेटा उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन की गई है जिसे प्रतिस्पर्धी आसानी से मेल नहीं कर सकते।

• सुविधा 1 ट्रिलियन तक induced pluripotent stem cell-derived न्यूरोनल कोशिकाओं का निर्माण कर सकती है।
• कंपनी ने कहा कि उसने उस पैमाने को बनाने में 10 साल बिताए।
• यह प्रति सेल लाइन 20,000 जीन में whole-genome CRISPR knockouts चला सकता है।
• आउटपुट में genomics, transcriptomics, proteomics और अन्य assays शामिल हैं।
• प्रबंधन ने कहा कि स्वामित्व प्रोटोकॉल और एकीकृत wet और dry labs तेज परीक्षण और पुनरावृत्ति की अनुमति देते हैं।

रसायन विज्ञान पक्ष पर, कंपनी ने कहा कि उसका end-to-end AI इंजन विकास समय को कम करता है और उन यौगिकों की संख्या को कम करता है जिन्हें बनाया और परीक्षण किया जाना चाहिए।

• टार्गेट-से-कैंडिडेट समय लगभग 1.5 साल है, या छोटे अणुओं के लिए उद्योग के औसत से लगभग तीन गुना तेज।
• कंपनी ने कहा कि वह प्रति डेवलपमेंट कैंडिडेट लगभग 330 यौगिक डिज़ाइन करती है, जबकि उद्योग का औसत 2,500 है।
• इसका मतलब है कि लगभग 90% कम अणु भौतिक रूप से संश्लेषित किए जाते हैं।
• प्रबंधन ने कहा कि प्लेटफॉर्म की सफलता दर लगभग 20% है, जबकि उद्योग का औसत 10% है।

Recursion ने कहा कि REC-4881 की कहानी दिखाती है कि सिस्टम कैसे काम करता है। कंपनी ने एक unbiased phenotypic screen का वर्णन किया जो APC knockout कोशिकाओं से शुरू हुई, compound screening और machine-learning prediction से गुजरी, और MEK1/2 inhibition को शीर्ष-रैंक उत्तर के रूप में समाप्त हुई। प्रबंधन ने कहा कि यह परिणाम पारंपरिक hypothesis-driven दृष्टिकोण के माध्यम से नहीं मिला।

Roche/Genentech और Sanofi के साथ साझेदारियां

प्रबंधन ने कहा कि कंपनी के सहयोग अब प्लेटफॉर्म के लिए एक प्रमुख प्रमाण बिंदु हैं।

Roche/Genentech साझेदारी में, Recursion ने कहा:

• यह डील एक 10-वर्षीय एक्सक्लूसिव न्यूरोसाइंस साझेदारी है, जिसमें पांच साल शेष हैं।
• अब तक Two टार्गेट का विकल्प चुना गया है।
• पहला टार्गेट संयुक्त small molecule discovery में आगे बढ़ा है।
• Recursion सभी डेटा बनाए रखती है, जबकि Roche को केवल कार्य उत्पाद मिलता है।
• कंपनी को मौजूदा न्यूरोसाइंस डेटासेट से अधिक टार्गेट विकल्पों की उम्मीद है।

Sanofi सहयोग में, Recursion ने कहा:

• ध्यान कठिन immunology और oncology टार्गेट के लिए small molecules पर है।
• अब तक पांच माइलस्टोन हासिल किए गए हैं।
• प्रबंधन ने एक first-in-class ओरल small molecule प्रोग्राम के लिए आगामी डेवलपमेंट कैंडिडेट माइलस्टोन के लिए मार्गदर्शन दिया।
• सहयोग first-in-class और कठिन-से-उपचार टार्गेट पर लक्षित है जहां Recursion का मानना है कि उसके प्लेटफॉर्म को बढ़त है।

Khan ने कहा कि साझेदारियां "नई जीव विज्ञान, नए प्रोग्राम से लेकर क्लिनिक तक की पुनरावृत्ति" दिखाती हैं, और उन्होंने उस पैटर्न को इस बात के प्रमाण के रूप में वर्णित किया कि प्लेटफॉर्म अलग-थलग एकबारगी परिणामों से परे काम कर रहा है।

प्रतिस्पर्धी स्थिति और बाजार संदर्भ

प्रबंधन ने व्यापक प्रतिस्पर्धी पृष्ठभूमि को भी संबोधित किया। Khan ने कहा कि चीन में हालिया नवाचार ने Recursion के इस दृष्टिकोण को मजबूत किया है कि सबसे अच्छा अवसर नई जीव विज्ञान की खोज में है, न कि केवल ज्ञात जीव विज्ञान को अनुकूलित करने में।

• उन्होंने कहा कि कुछ प्रतिस्पर्धी ज्ञात जीव विज्ञान पर तेजी से आगे बढ़ रहे हैं।
• इसके विपरीत, Recursion का ध्यान first-in-class टार्गेट और non-obvious तंत्र पर है।
• उद्धृत उदाहरणों में REC-4881, REC-1245 और Genentech न्यूरोसाइंस टार्गेट शामिल थे।

कंपनी ने यह भी कहा कि नियामक जुड़ाव अगले चरण के लिए केंद्रीय है। Khan ने FDA नियामकों के साथ संबंध को उत्पादक बताया और कहा कि इस चरण में एजेंसी का मार्गदर्शन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। उन्होंने यह भी नोट किया कि भविष्य के व्यावसायीकरण को Medicare वार्ता, most-favored-nation मूल्य निर्धारण, टैरिफ और वैश्विक मूल्य निर्धारण दबाव को ध्यान में रखना होगा।

प्रबंधन का दृष्टिकोण: सबसे कठिन क्या है कॉपी करना

प्रभावी रूप से यह पूछे जाने पर कि Recursion को क्या बढ़त देता है, प्रबंधन ने किसी एकल उपकरण के बजाय एकीकरण की ओर इशारा किया।

• दोहराना सबसे कठिन हिस्सा जीव विज्ञान से रोगी डेटा तक का end-to-end इंजन है।
• डेटा फैक्ट्री को बनाने में एक दशक लगा।
• कंपनी ने कहा कि patient-in-the-loop learning केवल lab-only learning से अधिक शक्तिशाली है।
• प्रबंधन ने कहा कि wet lab और dry lab कार्य का संयोजन भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए आवश्यक है।

Khan ने कहा कि मुख्य बात यह है कि सफलता की संभावनाओं को बदलने के लिए पर्याप्त तेजी से सीखना। उन्होंने कहा, "सबसे कठिन दोहराना वास्तव में इसे एक साथ एकीकृत करना और एक end-to-end इंजन होना है।"

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यह लेख AI के समर्थन से तैयार और अनुवादित किया गया था और एक संपादक द्वारा इसकी समीक्षा की गई थी। अधिक जानकारी के लिए हमारे नियम एवं शर्तें देखें।