克里斯·吉布森（联合创始人兼首席执行官）
纳贾特·汗（首席研发官兼首席商业官）
丹尼斯·丁（杰富瑞金融集团）
嗨，早上好。欢迎来到杰富瑞伦敦医疗健康会议。我是丹尼斯·丁，杰富瑞的生物技术分析师。我非常荣幸地邀请到了Recursion制药公司的代表。今天和我们在一起的有克里斯·吉布森和纳贾特·汗。非常感谢你们的到来。
谢谢。
感谢邀请我们。
那么，在我们深入讨论之前，纳贾特，或许可以先就公司的一些过渡情况发表一些开场言论，向我们更新一下首席执行官的相关情况，以及作为首席执行官你将为公司带来哪些新的思路，还有未来12到18个月你的优先事项是什么。请讲。
好的，首先，感谢邀请我们。很高兴来到这里。是的，我认为从过渡的角度来说，我们非常兴奋能够继续合作。克里斯将担任董事会主席。我已经在Recursion工作了18个月，所以我确实有机会了解这家公司，在我们与Ex Scientia完成特殊合并之前就加入了。展望未来，我们将重点关注两三个我们一直专注的领域。一是从平台角度利用我们所有的见解，并展示我认为整个行业都在期待的差异化疗法的证明点，这些疗法是我们可以开发的。
你知道，在我们平台的多个不同方法中利用人工智能。生物学、化学、临床开发。我认为我们是少数拥有端到端集成人工智能技术栈的公司之一。第二点是，人工智能领域的发展非常迅速。我曾在多个模式和平台工作过。这是我迄今为止见过的发展最快的一个。因此，能够在我们的平台上加倍投入，确定我们能在哪些方面取得成功，这将是我们和我自己的另一个重要关注点。
第三点是将这种雄心与纪律相结合。对我们来说，为患者带来有意义的影响并展示股东价值确实非常重要。所以正如你在过去一年中所看到的，我们在运营资金方面非常有纪律。在不影响任何外部催化剂的情况下，运营成本降低了35%，无论是内部项目还是合作伙伴项目。所以这些是我们将继续进一步展示的一些领域。而且，这个领域的人才非常稀缺。拥有合适的人才和文化，正如我喜欢说的，是“双语”的。
懂人工智能，懂科学，知道如何将两者结合起来。这种集成方法对于展示这些证明点至关重要，无论我们是通过我们全资拥有的项目来实现。我们下个月将公布REC 4881的结果，这是我们平台的首批项目之一。然后还通过我们与赛诺菲和罗氏等合作伙伴的合作，在你看到的一些里程碑方面，我们已经取得了非常好的进展。但是，是的，非常兴奋。未来还有更多。不过，克里斯，你想分享一些想法吗？
不，在过去12年里建立这家公司，然后能够亲自挑选继任者，这真是太棒了。花了好几年才招募到纳贾特，过去18个月的合作真的非常棒。我认为公司现在处于非常出色的人手中。
太好了。如果我们退一步来谈谈平台。现在有很多人工智能药物发现平台，那么是什么让Recursion与众不同？或许可以谈谈Recursion 1.0，谈谈对Xientia的收购以及这如何为平台增添价值，然后我想谈谈现在的Recursion 2.0。
是的，或许我可以先从一个基本的原则开始，这是我们在Recursion过去十多年来一直在构建的，我们认为生物学极其复杂，化学也极其复杂，而且大多数能给我们答案的数据可能不存在于公共领域。所以你今天看到了这场激烈的竞争。我们这个领域有数百家公司，世界各地有成千上万的公司正在基于公共数据构建人工智能模型。你最终会看到这些工具的趋同和商品化，因为这些工具的底层基础没有差异化。
我认为Recursion所做的非常不同，坦率地说，我们去年与Accentia的合并，我们被他们吸引是因为他们在化学方面也做了类似的事情，就是大规模构建底层数据集。阳性数据、阴性数据。所有这些都是在Recursion内部生成的。
Recursion。
这使我们能够在不同的、专有的东西之上构建人工智能模型。你不仅在Recursion目前提供的内部管线中看到了这种力量，在我们的合作伙伴中也看到了。我们上个月宣布，罗氏基因泰克支付了3000万美元的选择权费用。这是我们在构建数据集中的第二次此类选择权支付，我们可以从中发现神经科学领域潜在的新药物。如今，我们从合作伙伴那里获得了超过5亿美元的收入。对于一家商业化前的生物技术公司来说，能带来这样的收入，我认为真的非常令人印象深刻。
这说明了在构建数据集和在其上构建人工智能栈方面的长期投资。但我知道还有其他要点。
不，我认为克里斯已经涵盖了这一点。我唯一要补充的是药物发现和开发。你谈到了不同的版本。这是一场持久战，对吧？在一个领域有一个非常有效的单点解决方案是不够的。所以我认为拥有端到端集成的技术栈需要时间，但这至关重要，这样最终你才能拥有真正差异化的东西。这就是我们关注的重点。克里斯提到了数据方面。我们拥有约65拍字节的数据，其中40拍字节是我们专有的。
每天你都会看到不同的模型被开发出来，但它们通常在同一个数据集上训练。公共数据集。差异化来自哪里？它真的来自高质量的数据集。我们每周大约进行200万次实验。一家600人的公司拥有如此多的数据，这些数据已经生成并支持多个项目，包括全资项目和合作项目，除非你也实现自动化并拥有干湿循环，让你的模型足够好，能够预测你应该做哪些实验，否则很难做到。这就是发现和开发领域的发展方向。
所以我们现在谈论的2.0平台确实拥有端到端的技术栈，从生物学、化学、临床开发，来自Excientia的化学，然后是临床开发。我只想在这一点上多说一点，这是我们从头开始构建的。没有其他科技生物公司在临床开发的整个过程中，从设计到执行，都使用人工智能，这一点非常重要，因为制造一种药物70%的资金实际上都用于临床开发。
如果我能问一下你对人工智能的理解。现在行业内对人工智能有很多不同的定义，从ChatGPT到其他类似的东西。而且你知道，回想过去50年，人工智能在技术上并不是新的，对吧？神经网络已经存在了很多很多年，几十年了。那么你如何理解人工智能，以及你如何在你的平台中使用它？
看，我认为有一点很重要。你提到了这一点，对吧。人工智能已经存在多年了。事实上，约书亚·本吉奥，深度学习和神经网络之父之一，是我们在蒙特利尔的密切顾问之一。但是现在有一些工具和技术的融合，这真的很重要。所以神经网络已经存在多年了，但是扩展神经网络的计算规模只是在过去几年才出现。仅仅存储65拍字节的数据，在20年前每年可能要花费10亿美元，对吧。
所以这种融合，我们正处于这样一个时刻，不仅仅是一种技术的融合，而是神经网络、计算、存储、像CRISPR这样允许我们以不同方式调节生物学的技术等多种技术的融合。我认为正是在所有这些不同技术的界面和交叉点上，我们才真正开始看到令人兴奋的东西。现在回到你更广泛的问题，什么是人工智能？不幸的是，这个术语的使用变得非常广泛，现在它基本上意味着任何有人说可能使用复杂计算机的东西。显然这不是真正的定义。
但我认为对于我们这个领域的人来说，区分那些真正将人工智能作为其构建核心部分的公司和那些使用大型语言模型来制作营销材料的公司是很重要的。
我唯一要补充的是你的模型的可解释性和可追溯性数据来源，无论你是与监管机构打交道，还是甚至在发现阶段。对于那些实际生成自己的数据并开发模型的公司来说，这是非常不同的。所以我们内部有出色的人工智能团队，他们正在构建模型并一次又一次地迭代它们。我们有一个名为Frontier Labs的团队，这是我们的从零到一的前沿团队，这个团队与英伟达、麻省理工学院和Bolts合作，你们中的许多人可能已经听说过我们开源的项目，还有我们平台中端到端的人工智能模型。
所以我认为看看实际从事这项工作的人才也很重要。这就是为什么“双语”团队和人才这一点非常关键，我将继续加倍致力于不仅拥有团队，还拥有追求困难目标的文化。
好的。那么在监管方面，美国食品药品监督管理局（FDA）对这些人工智能药物发现平台以及临床前和临床开发的接受程度如何？你们打算如何利用这一点？
是的。我的意思是，看，我们非常密切地关注欧盟和美国正在发生的所有变化。我们的董事会成员Namanji Rampas也曾在FDA工作过。所以能有她的见解非常棒。她曾与珍妮特·伍德科克等人密切合作，是FDA高级领导层的一部分多年。所以我认为，从监管角度来看，有三个领域与Recursion非常相关。第一，你知道，我们在罕见病领域有项目。所以正如你在RDEA、RDEP中看到的，最近出现了许多不同的证据和终点框架及指南。
所以我们深入参与了诸如FAP（家族性腺瘤性息肉病）等领域，这是一种罕见病，有50,000名患者等等。在一些进展方面，早期参与，监管机构对早期参与的开放态度，在试验设计、终点等方面，我认为另一个领域也是肿瘤学，我的意思是，你们中的许多人都听说过Project Optimus、Project Roadrunner，有很多这样的项目，这实际上意味着证据标准在提高，以及你如何在一些肿瘤学项目的早期开发中生成这些证据。
所以在那里，我们正在利用我们的多模态数据以及关于哪些患者会有反应的因果人工智能预测，将我们的许多早期开发项目从探索性转变为更具验证性。我们正在我们的一些当前项目中这样做等等。第三是其他领域，例如减少对动物试验的依赖。你知道，Recursion早期就投资于预测性的ADMET模型。这真的很关键，特别是当你进行小分子发现以及其他方法如类器官时，当然还有我们的许多多模态数据。
你知道，所有的远见和早期投资确实帮助我们能够匹配一些即将出台的指南，并且成为在我们的项目中利用这些指南的试验床领跑者之一。我给你举一个非常具体的例子来说明这一点。你知道，我们有FAP REC 4881项目，下个月我们应该会有更多数据。这来自我们的平台，使用无偏方法，获取具有生物学代表性的细胞，即APC突变，然后从疾病状态转变为健康状态。
我们筛选了很多分子，变构MEK1/2抑制剂位居榜首。我们在体内显示了良好的数据，在5月份公布的临床研究中显示了有希望的数据。我为什么要提到这个？这是一种罕见病。开放标签研究与真实世界数据的关联非常重要。欧盟和FDA都发布了一些关于数据来源的指南。你如何实际说明用于训练模型的数据以及该数据的局限性？所以团队已经在我们正在进行的证据生成中捕捉到了很多这方面的内容，并为监管对话准备了全部数据。
这就是你如何站在许多即将出台的指南的前沿。这需要大量的早期规划。
明白了。如果我们深入讨论FAP项目，你能提醒我们这是什么疾病吗？我觉得很多人可能不熟悉它。只是那里的未满足需求。以及你们试图解决什么问题？
家族性腺瘤性息肉病（FAP）是一种由APC基因突变驱动的疾病。患有这种疾病的患者在十几岁、二十出头和三十岁出头时，肠道开始出现数百或数千个息肉。如果不治疗，最终100%的这些患者会患上结直肠癌。目前的治疗方法是切除患者的结肠。所以你可以想象，如果你是一个20岁的年轻人，做了结肠切除术，这对你的生活质量有相当大的影响。如前所述，我们能够使用这种无偏方法在该领域识别出意想不到的机制。
通过动物模型进行研究。现在在我们的临床项目中，前六名患者中，我们能够证明这种分子使这些患者的息肉减少了30%到80%。这是在六名患者中的五名中。所以中位息肉减少约为40-45%。这大约是该领域其他分子所见的最高息肉减少百分比的两倍。我认为同样重要的是，六名患者中有五名有反应，这一比例高于我们在该领域看到的其他分子。
现在，需要注意的是样本量非常小，几周后，下个月我们将能够分享该项目下一组患者的更多数据。显然，纳贾特和团队将能够获取这些数据。如果数据有希望并且继续看起来良好，可能会与监管机构讨论我们如何找到面向更广泛患者群体的途径。
或许还有几点需要注意。我的意思是，这是一种罕见病，但在美国和欧盟有50,000名患者，所以患者群体相当大，正如克里斯所说，目前尚无批准的治疗方法。手术是目前的标准治疗方法。对于你的问题，在寻找替代方法以延迟手术、延迟癌症风险方面，存在巨大的未满足需求。而且大多数这些患者很早就开始发病，在他们20多岁的时候。所以我们对看到的数据感到鼓舞，息肉负担的减少超过了其他人所见的水平。
我们还分享了一些关于Spiegelman评分的数据，这是医生用来评估结直肠癌风险的一个非常重要的分期，能够降低这个评分。然后另一件事是，在试验设计中，我们同时观察治疗期间和治疗后的情况。所以我们刚才讨论的数据是三个月的治疗，这比其他人研究的通常约六个月的治疗要快得多。所以起效更快，希望我们下个月能得到一些关于治疗后的数据，这也让我们在给药方案方面有一些灵活性，比如是否可以脉冲给药等等。
所以还有很多工作要做。但下一步当然是下个月看到数据。
好的。那么在更新中我们预计会看到多少更多的患者数据？而且似乎疗效在息肉减少方面会继续保持强劲。也许我们也会得到一些治疗后的持久性数据。但是你们如何构建12月的这次更新？
是的，好问题。在5月份的DDW会议上，我们有NF6疗效数据。有价值的患者。目标是到下个月至少增加到10名患者。所以在短短几个月内。4毫克每日一次是剂量，所以我们应该会看到额外的数据。我们在该剂量下看到了良好的活性，我们还应该期待看到更多关于持久性的信息，当然还要继续监测安全性和耐受性。
好的。在安全性和耐受性方面，今年早些时候的数据集有什么特别之处吗？比如，当我们查看数据时，有一些信号，当然样本量很小，但有左心室射血分数（LVEF）、抑郁等问题。所以请谈谈这一点。比如，这可能会如何影响你们的市场机会，以及你们可以做些什么来应对。
是的，好问题。从安全性角度来看，我们看到的两个主要方面是皮疹，还有一些LVEF，二级和零级。到目前为止，这两个方面都是MEK1/2抑制剂的预期目标。你在其他MEK1/2抑制剂中也看到过这种情况。关于皮疹，我们一直在利用预防性外用类固醇、抗生素等，这些都是其他人使用过的方法。下个月我们将分享更多关于安全性概况的数据，但与疾病的早期管理相比，现在从这个角度来看更容易管理了，这也是我们在5月份分享的一些数据。
至于LVEF，你知道，到目前为止我们看到的是，二级和零级在停止治疗后是可逆的。而且这与我们所看到的没有不同，也与我们预期的没有不同。现在，给药方案的灵活性变得很重要。这是一种慢性疾病。这就是为什么在研究中我们同时测量治疗期间和治疗后的情况。我们刚才讨论的数据是三个月的治疗，这比其他人研究的通常约六个月的治疗要快得多。所以更快起效，希望我们下个月能得到一些关于治疗后的数据，这也让我们在给药方案方面有一些灵活性，比如是否可以脉冲给药等等。
是的。同时，这终究是一个风险收益平衡的问题。
是的。
那么你们如何考虑FAP的未来3期关键试验项目？在理想情况下，这会是什么样子？考虑到FDA可能不认可仅仅息肉减少作为终点，可能希望有一些事件驱动或某种临床结果终点，比如结肠切除的时间等。那么你们如何考虑不同的设计方案？
是的，这是个好问题。首先，对于FAP和许多罕见病一样，关键试验终点有先例。那是一个复合终点，比如PFS复合终点，它包含息肉负担减少的要素，这通常是2期的主要终点，也是我们正在测量的，此外还有我之前提到的Spiegelman评分，我们也在测量，以及其他因素，如进展到手术甚至死亡。所以这是一个大型复合终点。在我们的讨论中，我们将确切地讨论。同样，这一切都取决于数据和效应大小等，关于关键终点的替代版本，这更适合慢性疾病。
我们正在做的另一件事是，正如我之前提到的，我们将进行一项真实世界研究，自然病史研究，我认为这对于将这些慢性疾病患者的进展情况（如息肉负担）进行关联非常重要。你提到了手术等等。所以有很多对话。这就是与FDA的早期对话和讨论，利用并遵守一些新的指南和框架，我们有一个内部团队正在与董事会成员等合作，这变得非常关键。还有很多事情要做。但下一步当然是下个月的数据。
明白了。那么，转向管线中的其他资产，CDK7，或许可以谈谈这个以及你们明年将分享的一些更新。
是的，当然。很乐意。CDK7是重要的靶点。我们的目标是利用我们的平台设计更好的治疗指数，并利用我们的临床开发人工智能平台来确定合适的患者和适应症。所以我们刚刚完成了，几周前我们在财报电话会议上提到，我们的单药剂量递增研究，我们有MTD剂量等等，从安全性角度来看，安全性与我们对CDK7的预期相似，但一些胃肠道毒性比我们从其他已发表数据中看到的要低，这与设计标准一致。
除此之外，我们确实看到了一些早期活性，一个部分缓解（PR），一些疾病稳定等。与大多数CDK一样，无论是转录还是细胞周期的，我们的目标是真正寻找联合用药以获得潜在的疗效。我们已经在卵巢癌中启动了联合研究，二线铂耐药，使用两种标准治疗方案，一种更多在美国，一种更多在欧盟，以全面覆盖标准治疗，以及进入卵巢癌而不是乳腺癌的见解，我们也在探索其他适应症，这真的来自于我们在细胞系敏感性、体内CDX模型中看到的结果，然后还有我们的多模态数据，我们与Tempus等合作伙伴的数据以及我们的因果人工智能建模。
所以正是我们利用这三个领域来选择卵巢癌作为我们的第一个适应症。明年，随着患者招募，我们应该会有更多滚动数据。除了2027年应该会有一些早期联合用药数据外，我们没有给出具体的指导，2027年。明年当我们招募患者并更多地了解这项研究时，我们会给出更多指导。
好的，除了卵巢癌之外，还有其他适应症吗？
我们正在探索其他适应症，但尚未披露任何信息。好的，我们会确保告诉你的。
最后，关于RBM319，这是完全内部开发的。明年上半年会有一些更新。所以请谈谈这个以及你期望的情况。
是的，我唯一要说的是，我们所有的项目，尤其是CDK7，都是内部开发的。我们正在开发分子本身。我想说，对于RBM39，同样来自我们的平台，平台的生物学部分，我们想看看我们还能靶向什么，这对DDR调节和其他转录应激相关机制很重要，类似于CDK12但不作用于CDK13。RBM39是新靶点。首创新药。我们有一个降解剂。我们也设计了分子。明年上半年，我们期望获得一些早期安全性和PK数据。
这是一种降解剂。所以我们也想看看整体的结合情况。我们正在实体瘤中探索这一点。最后我想说的是，我们的合作伙伴也有多个里程碑。正如克里斯提到的，我们与赛诺菲达成了四个里程碑中的四个，我们实际上正在为我们共同确定的靶点设计分子，设计干湿实验室，对于罗氏基因泰克，在过去一年中，这些图谱有几个里程碑，6000万美元。我只想强调一点，有时我会被问到Recursion做多少湿实验室工作？我们开发了1000亿个小胶质细胞，然后创建了这些生物学图谱，还有1万亿个iPSC衍生的神经元细胞的其他图谱。
所以只想强调，与合作伙伴在数据、模型和见解方面有很多工作正在进行，现在正在转化为项目。
明白了。好吧，我想我们时间到了，但听起来2026年将是令人兴奋的一年。有很多催化剂。
非常感谢你。
谢谢，谢谢。