Podcast mit Shahar Keinan, CEO von Polaris Quantum Biotech

Mein heutiger Gast ist Shahar Keinan, Mitbegründer und CEO von Polaris Quantum Biotech, einem Unternehmen für Arzneimittelforschung, das mit Hilfe von Quantencomputern Wirkstoffe zur Behandlung und Heilung von Krankheiten findet. Wir sprechen über den Prozess der Entdeckung von Arzneimitteln mit Hilfe von Quantencomputern, ihren Wunsch, gate-basierte Quantencomputer einzusetzen, ob sie eine bessere COVID-Therapie finden können und vieles mehr.

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Yuval: Hallo, Shahar. Und danke, dass Sie heute bei mir sind.

Shahar: Hallo, es ist mir ein Vergnügen.

Yuval: Wer sind Sie und was machen Sie?

Shahar: Also, mein Name ist Shahar Keinan. Ursprünglich bin ich Computerchemiker, und jetzt bin ich Mitbegründer und CEO von Polaris Quantum Biotech.

Yuval: Und was macht Polaris Quantum Biotech?

Shahar: Polaris Quantum Biotech nutzt Quantencomputing sowie Cloud Computing, KI und maschinelles Lernen, um neuartige molekulare Arzneimittel zu entwickeln. Unser Ziel ist es, alle Krankheiten für alle Menschen zu heilen und zu behandeln. Und das können wir tun, weil wir Quantencomputing einsetzen. Wir können Dinge schneller und in besserem Umfang tun als andere Gruppen, die das Gleiche tun.

Yuval: Und wie würde das funktionieren? Nehmen wir an, ich hätte eine bestimmte Krankheit oder ein bestimmtes Virus, gegen das ich vorgehen möchte. Was müssen Sie wissen? Und wie sieht der Prozess für Polaris aus?

Shahar: Sicher. Sie können also mit einer bestimmten Krankheit zu uns kommen oder mit einem bestimmten Proteintarget, das für diese Krankheit relevant ist. Und wir möchten auch von Ihnen wissen, welche Eigenschaften das künftige Medikament hat, an dem Sie interessiert sind. Ich interessiere mich also für dieses Protein, und ich möchte an diese spezifische Tasche in diesem Protein binden, aber ich bin auch nicht an der Bindung an andere ähnliche Proteine interessiert. Sie sind also an Selektivität interessiert, aber auch an anderen Eigenschaften, z. B. ob das Medikament im Gehirn wirken soll oder durch die Haut geht. Ist es ein Medikament, das die Blut-Hirn-Schranke passieren muss, oder ein Medikament, das die Blut-Hirn-Schranke nie passiert? Was ist also das Profil des zukünftigen Medikaments? Wir nehmen das Profil des künftigen Medikaments und die Bindungstasche dieses spezifischen Proteins.

Gemeinsam erstellen wir einen virtuellen, maßgeschneiderten chemischen Raum, der für dieses Protein, diese spezifische Bindungstasche, relevant ist. Und wir durchsuchen diesen virtuellen großen chemischen Raum auf der Grundlage der Eigenschaften, die Sie uns mitgeteilt haben und die Sie interessieren. Okay. Und wir machen das auf einem Quantencomputer. Der chemische Raum, den wir aufbauen, liegt in der Größenordnung von Milliarden von Molekülen. Der einzigartige Beitrag von Polaris besteht darin, dass wir wissen, wie wir diesen virtuellen chemischen Raum, der für das Protein relevant ist, aufbauen und in eine QUBO-Formulierung übersetzen können. Dann können wir ihn nach den Eigenschaften durchsuchen, an denen Sie gerade interessiert sind. Wir führen eine Multiobjekt-Optimierung auf der Computerseite durch, um die richtigen Moleküle zu finden, die für diese Eigenschaften und diese Tasche relevant sind.

Yuval: Aber lassen Sie uns das mit einem klassischen Prozess vergleichen. Ich bin also ein Arzt und habe ein Protein-Target für ein Virus identifiziert. Ich kann, glaube ich, in ein Labor gehen und sagen: "Hey, Sie haben eine Bibliothek mit 5.000 oder 10.000 Verbindungen. Lassen wir sie alle gegen mein Virus laufen, und so messen wir. Wir sehen, wo sie binden. Wir sehen, welche Wirkung sie haben." Ist das nicht ein einfacheres Verfahren als das, was Sie vorschlagen?

Shahar: Man kann es sogar noch besser machen. Man kann am Computer die Eigenschaften dieser 5.000 Moleküle berechnen und sie mit dem Protein vergleichen, richtig? Und das ist etwas, was die Pharmaindustrie schon seit ein paar Jahren macht. Das Problem ist jedoch, dass Sie unter diesen 5.000 Molekülen wahrscheinlich ein paar hundert Moleküle finden werden, die für Sie relevant sein könnten. Und dann wird man einige ihrer Eigenschaften verbessern wollen, und dann wird man einige ihrer Eigenschaften verbessern, aber dann fehlen einem vielleicht einige andere Eigenschaften.

Die gesamte Industrie bewegt sich also in diesen Kreisen von Design, Messungen, Verbesserungen, und diese Kreise brauchen Zeit und sind teuer. Was wir sagen wollen, ist, dass man nicht jedes Mal ein paar Hundert bis ein paar Tausend Moleküle untersuchen muss, sondern Milliarden von Molekülen, damit man seine Moleküle gleich beim ersten Mal findet, anstatt sich wieder im Kreis zu drehen.

Yuval: Wie lange dauert das?

Shahar: Der Lauf selbst auf dem Quantencomputer ist also extrem schnell, okay, wir sprechen von weniger als einer Minute. Die Vorbereitung braucht Zeit. Das Projekt dauert also in der Regel etwa drei Monate. Ich habe ein bisschen geschummelt, denn die Anzahl der Moleküle, die wir mit dem Quantencomputer erhalten, ist ziemlich groß. Es könnten ein paar hunderttausend sein. Und dann verwenden wir die üblichen Werkzeuge der Computerchemie, um von diesen einigen Hunderttausend auf weniger als einhundert Moleküle zu kommen, die dann synthetisiert und gemessen werden.

Wir machen das also in zwei Schritten. Im ersten Schritt gehen wir auf einem Quantencomputer von Milliarden auf Hunderttausende und dann mit Werkzeugen der computergestützten Chemie von Hunderttausenden auf Hunderte von Molekülen. Die hundert Moleküle stammen aus einem sehr breiten chemischen Raum und haben alle Eigenschaften, an denen Sie von Anfang an interessiert sind. 

Yuval: Wenn ich Ihnen also zuhöre und Sie es in der Gegenwart beschreiben, ist das etwas, das heute funktioniert? Haben Sie Kunden, die es nutzen?

Shahar: Ja, es funktioniert. Wir haben Kunden, wir haben vor zwei Wochen eine Pressemitteilung veröffentlicht, eine Zusammenarbeit, die wir mit Phoremost gemacht haben, und bleiben Sie dran, denn im Laufe dieser Woche werden wir eine weitere Pressemitteilung mit einem anderen Biotech-Unternehmen veröffentlichen, mit dem wir einen Vertrag unterzeichnet haben, und wir arbeiten auch zusammen. Wir können Kooperationen eingehen, die eher eine Gebühr für Dienstleistungen darstellen, und wir können auch Kooperationen eingehen. So arbeiten wir mit einem Unternehmen namens Auransa zusammen, dessen Fachwissen darin besteht, Targets zu finden. Und dann kommen wir zu diesen Targets, finden die Moleküle, und das ist eine gute Zusammenarbeit. Ja, wir haben also Kunden. Wir haben zahlende Kunden, die mit uns an Projekten arbeiten.

Yuval: Es dauert eine Minute oder weniger als eine Minute auf einem Quantencomputer. Das ist ein Glühwürmchen, richtig?

Shahar: Ja, wir arbeiten mit Quantenglühgeräten. In der Vergangenheit haben wir mit Fujitsu Digital Annealer gearbeitet, und jetzt arbeiten wir mit D-Wave an ihrem Advantage-System.

Yuval: Und ist die Glühbirne groß genug für Sie, oder würden Sie davon profitieren, wenn sie zehnmal größer wäre?

Shahar: Die Glühbirne ist also groß genug für die derzeitige Größe der Probleme, an denen wir interessiert sind, nämlich etwa eine Milliarde Moleküle. Wir wären sehr froh, wenn er größer wäre, weil wir dann größere chemische Räume schaffen könnten. Es gibt Möglichkeiten, mit größeren chemischen Räumen zu arbeiten, auch jetzt schon. Hauptsächlich durch Teilen und Erobern, aber im Moment arbeiten wir mit dem Vorteilssystem und sind sehr zufrieden damit.

Yuval: Ignorieren Sie das Rauschen für eine Sekunde. Wenn dies auf einem gatterbasierten Computer laufen würde, haben Sie eine Schätzung, wie viele Gatter Sie benötigen würden?

Shahar: Ich denke, wir werden mindestens 800 bis tausend benötigen, und dann werden wir eher mit einer Art "Teilen und Erobern" arbeiten. Wir werden also in der Lage sein, eine Milliarde, eine Bibliothek von Milliarden Molekülen zu erstellen, aber auch hier werden wir uns aufteilen und erobern. Also vielleicht vier Quadranten und zwei Quadranten, jedes Mal. Wenn wir jetzt an einem Gate-Computer arbeiten würden, wären wir damit sehr zufrieden. Das ist etwas, das uns interessieren würde, weil wir mit einem Gate-Computer beide Seiten bearbeiten können. Wir können also von einer sehr großen Bibliothek zu einer kleineren Bibliothek mit 100.000 Molekülen übergehen und dann diese 100.000 Moleküle mit Hilfe der computergestützten Chemie untersuchen, um das beste Molekül zu finden. Also die Lösung der Schrödinger-Gleichung. Hier sind wir also angelangt. Da wollen wir hin. Das ist unser Fahrplan, und wir sind sehr ungeduldig, wenn wir darauf warten, dass Gate-Computer dieses Ziel erreichen.

Yuval: Ich komme noch einmal auf die einminütige Ausführung auf einem Glühwürmchen zurück. Wie lange würde es Ihrer Einschätzung nach auf einem Simulator dauern, wenn er groß genug wäre, auf einem Multi-GPU- oder Multi-CPU-Simulator oder auf einem klassischen Computer?

Shahar: Das hängt wirklich davon ab, wie viele Knoten Sie betreiben. Okay. Aber ich kann Ihnen sagen, dass unsere Schätzung, wie viel Geld es kosten wird, bei etwa 40.000 Dollar liegt. Und dann können Sie sich ausrechnen, wie viele Minuten das auf einer Google Cloud ist. Okay. Das war also unser Vergleich. Es ist tausendmal teurer, als es auf einem Quantencomputer laufen zu lassen.

Yuval: Wäre es also richtig, dass Sie ein Unternehmen aufbauen, das Quantencomputer einsetzt, weil das die beste Option ist? Nicht weil Sie auf diesen Markt gekommen sind, um ein großes Problem mit Quantencomputing zu lösen, sondern weil Sie ein großes Problem mit Quantencomputing lösen.

Shahar: Ja. Ja. Wir sind Anwender von Quantencomputern. Wir entwickeln natürlich unsere Implementierung und verwenden bekannte Algorithmen. Wir sind begeistert von diesen Bereichen, die uns Dinge ermöglichen, die wir vor zwei Jahren noch nicht tun konnten, und das ist für uns von großem Vorteil. Das ist für uns sehr vorteilhaft, weil wir gerade zur richtigen Zeit kommen, sowohl von der Computerseite her als auch von der Informationsebene, die auf der Bioseite zur Verfügung steht. Genomik, Genetik, Proteomik - all das zusammen macht es uns möglich, unsere Arbeit zu tun und vieles davon zu automatisieren und auf einem Quantencomputer laufen zu lassen.

Yuval: Ich bin neugierig, ob Sie mir etwas über die Zusammensetzung des Unternehmens sagen können, haben Sie hauptsächlich Chemiker oder Mediziner, haben Sie hauptsächlich Quanteninformatiker? Wie ist das Unternehmen aufgebaut?

Shahar: Wir haben etwa zur Hälfte Mitarbeiter aus der Computerchemie und zur Hälfte aus der Technik. Wir sind eine lernende Organisation. Und erst jetzt stellen wir fest, dass wir eine Person brauchen, die gelernt hat, wie man mit Quantencomputern arbeitet. Bislang sind es sowohl die Ingenieure als auch die Chemiker, die an der Berechnung arbeiten. Sie haben daran gearbeitet, unsere Technologie zu entwickeln und sie zu implementieren. Wir sind also neun Leute. Wir sind immer auf der Suche nach guten Leuten und daran interessiert, mit Leuten zu sprechen, die daran interessiert sind, sich uns anzuschließen.

Yuval: Ist Ihre Arbeit mit der Proteinfaltungsarbeit von Google verbunden oder grenzt sie an diese an?

Shahar: Ist es nicht erstaunlich, welche Arbeit sie geleistet haben? Es ist so erstaunlich. Es ist angrenzend. Viele der Ziele, an denen wir interessiert sind, sind also Ziele, deren dreidimensionale Struktur wir bisher nur sehr schwer messen können. Und Google bietet uns eine gute Ausgangsbasis für unsere Simulationen. Darüber hinaus eröffnet es uns ein ganzes Feld von Zielen, die vorher nicht verfügbar waren.

Yuval: Sie haben vorhin in unserem Gespräch erwähnt, dass Ihr Ziel sehr weit gefasst ist und darin besteht, alle Krankheiten zu heilen. Wo fangen Sie an? Gibt es eine Klasse von Krankheiten oder eine Klasse von Viren, auf die Sie sich im Moment besonders konzentrieren?

Shahar: Wir bauen also ein vielfältiges Portfolio von Vermögenswerten auf, von Molekülen, die zu guten Medikamenten werden. Und ein Teil dessen, was wir jetzt tun wollen, ist, dass wir dabei vielfältig sind. In diesem Jahr werden wir also 20 Zielmoleküle untersuchen, im nächsten Jahr 50. Und danach werden wir uns mit hundert Targets pro Jahr befassen, die Entwicklung von Medikamenten im Frühstadium vorantreiben und an der Entwicklung von Medikamenten im Frühstadium arbeiten. Was wir jetzt tun, ist, dass wir entweder Krankheiten auswählen, die uns am Herzen liegen, für die wir glauben, dass es einen Markt gibt, oder wir stellen fest, dass etwas auf dem Markt fehlt. Ein interessantes Thema für uns sind Fälle, in denen der Markt einige Lösungen bereithält, die aber nicht sehr gut funktionieren. Ein Beispiel: Statt eines niedermolekularen Medikaments gibt es ein biologisches Medikament, und das bedeutet eine Injektion statt einer Pille. Das ist ein Bereich, in dem wir viel Arbeit haben, denn es ist schwierig, ein kleines Molekül zu finden.

Man braucht ein kleines Molekül, das sehr spezifische Eigenschaften hat, und es ist schwierig, solche Moleküle zu finden. Und wenn man von Milliarden von Molekülen ausgeht, macht das sehr viel Sinn. Wir suchen also nach Dingen, die auf dem Markt fehlen, nach Krankheiten, die wir für sehr relevant halten, an denen aber noch nicht genug gearbeitet wurde. Ein sehr großes Marktsegment ist zum Beispiel die Frauengesundheit, die von den großen Pharmakonzernen bisher nicht angegangen wurde, obwohl es dafür einen Markt und genügend Biologie und Verständnis gibt. Und natürlich bekommen wir die Ziele von unseren Kunden, die uns ihre spezifischen Ziele und ihr biologisches Wissen zur Verfügung stellen.

Yuval: Ich wäre nachlässig, wenn ich nicht nach COVID fragen würde, oder? Ich meine, mRNA ist interessant, aber ich denke, mRNA-Impfstoffe haben auch Nachteile. Ist das etwas, womit Sie der Welt helfen könnten?

Shahar: Wir begannen also mit der Arbeit an COVID. Wir hatten eine Zusammenarbeit mit Fujitsu speziell zu diesem Thema. Ich denke, wir wollen wirklich sehen, wohin sich der Markt entwickelt. Es wird dort viel mit Berechnungen gearbeitet, und nicht immer mit den besten Tools. Wir waren also sehr besorgt darüber, einfach hinzugehen und zu sagen: "Ja, wir werden diese Probleme lösen." Wir sind also etwas vorsichtiger mit dem, was wir über COVID sagen.

Yuval: Da wir uns dem Ende unseres Gesprächs nähern: Wenn Sie eine Reihe potenzieller Moleküle oder Verbindungen identifiziert haben, die funktionieren könnten, klingt es so, als gäbe es noch eine Menge Arbeit zu tun. Ich meine, ist es toxisch? Wie hoch ist die Dosis? Ist sie zu hoch? Ist es das und so weiter. Es geht also im Grunde darum, vielversprechende Ziele zu identifizieren, und dann gibt es eine ganze Reihe von Ereignissen, die stattfinden müssen. Nicht computertechnisch, sondern auf dem Prüfstand, um das Problem zu lösen. Ist das richtig?

Shahar: Ja. Wir verkürzen also die Arbeit auf dem Prüfstand, indem wir von besseren Molekülen ausgehen, von denen, die wir entwerfen, aber man muss diese Moleküle auf jeden Fall synthetisieren, ihre Aktivität für Proteine, für Zellen, vielleicht in Tiermodellen messen, bevor man sie als Vermögenswert definieren und lizenzieren kann.

Yuval: Nun, ich drücke die Daumen. Shahar, wie kann man mit Ihnen in Kontakt treten, um mehr über Ihre Arbeit zu erfahren?

Shahar: Am besten geht das über LinkedIn. Es gibt unsere Unternehmenswebsite, www.polarisqb.com und E-Mail. Ich bin skeinan@polarisqb.com. Spam mich!

Yuval: Sehr gut. Nun, vielen Dank, dass Sie heute bei mir waren.

Shahar: Ich danke Ihnen vielmals. Es war mir ein Vergnügen.