זו כבר אנקדוטה מוכרת: לחברת מודרנה לקח יומיים לפתח את החיסון לקורונה מרגע שהיה לה את ריצוף ה-RNA של הנגיף. אבל מה שהיה יותר מורכב, מסתבר, זה למצוא איך להכניס את החיסון לגוף.

"מדובר בשני אתגרים: הראשון הוא אתגר של פיתוח התרופה עצמה, ויש את האתגר השני, שהוא ה-delivery", מסביר יוגב דבי, מנכ"ל ומייסד של חברת מאנא.ביו (Mana.bio), חברת ביו טק שנחשפת כעת. "כשמולקולה של RNA נכנסת לגוף, זה מסוכן לו, אז הוא ישר מפרק אותה. לכן, עוטפים אותה באוסף של מולקולות מיוחדות שמהוות הסוואה מפני הגוף, עד שהחומר נכנס לתא בגוף, ואז ההגנה הזו מתפרקת בתוך התא".

מה שמאנא.ביו עושה, כיאה לסטארט אפ ישראלי, הוא להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות מולקולות delivery טוב יותר וזאת באמצעות ניתוח בסיסי מידע גדולים. "מאיפה הנתונים?", שואל דבי ומשיב, "יש הרבה מאד ניסויים שנעשו ב-20 השנים האחרונות ופורסמו, אם במסגרת מאמר או פטנט. אנחנו סרקנו את כל הספרות, מיליוני מאמרים, והכנסנו אותם בצורה מתודית לדאטה בייס שלנו. האלגוריתם לומד מתוצאות עבר ויודע לתת חיזוי למולקולה שתעבוד, מה שכימאי לא תמיד יודע להסביר. ואם לקפוץ לסוף, הצלחנו פעם ראשונה באמצעות AI לחזות מולקולה נשאית ולהגיע למקומות שהיה מאד קשה להגיע עד היום בגוף, כמו הטחול והריאות והצלחנו גם לדלג על הכבד". הכבד הוא כידוע, המסנן הגדול של הגוף. 

יוגב דבי, מנכ"ל ומייסד"סרקנו את כל הספרות, מיליוני מאמרים, והכנסנו אותם בצורה מתודית לדאטה בייס שלנו. האלגוריתם לומד מתוצאות עבר ויודע לתת חיזוי למולקולה שתעבוד, מה שכימאי לא תמיד יודע להסביר"

מאנא.ביו עוסקת באתגר הזה, מציאת פורמולצית המולקולות שתתאים להסעת התרופה בגוף. "המונח המקצועי הוא LNP", מסביר דבי, "ראשי תיבות של lipid nanoparticles - נאנו חלקיק שומני, אבל אני אוהב להשליך לדוגמאות על אסטרונאוט וחללית. האסטרונאוט צריך את החללית כדי לעבור את האטמוספרה, וזה אתגר מסובך, כי 'החללית' צריכה לא להתפרק לאורך כל הדרך, היא תלויה בגודל של ה'אסטרונאוט' שהיא נושאת, ליעד בגוף שהיא צריכה להגיע ולא פחות חשוב - לאן לא להגיע".

לפי ההסבר של דבי, מגבלות האחסון של פייזר הן לא בגלל מולקולות החיסון עצמן אלא בגלל מולקולות  המעטפת. לדבריו, פייזר לא הצליחה להגיע למולקולות מעטפת מספיק טובות כדי שיוכלו להתקיים בכל תנאי סביבה, אז הם הסתפקו במינוס 81 מעלות שהיו להם ועם זה יצאו לדרך - כמובן שזה השפיע על הובלת החיסון, על היעדים שאליהם החיסון הגיע ועל טווחי המחירים.

למעשה, הכל תלוי בחללית המסיעה, אם הייתה לפייזר אחת אחרת, עם מסוגלות גבוהה יותר - החיסונים היו מצליחים להגיע גם עד אפריקה. עד כה גייסה מאנא.ביו גיוס סיד של 5 מיליון דולר מקרן Lion Bird ומקרן NFX של גיגי לוי, שהשקיע בעבר גם בגנום קומפיילר.

מאנא מתמקדת בתחום החם של תרפיה גנטית. האקדמיה הלאומית למדעים מסבירה: "תרפיה גנטית היא טכניקה הרותמת גנים לטיפול במחלות או למניעתן באמצעות החדרת חומר גנטי לתוך תאים כדי לפצות על גנים אבנורמליים, או כדי לייצר חלבון מועיל. על מנת שגן המוחדר ישירות אל תוך תא יפעל, נדרש לרוב הנשא המהונדס גנטית לשאת את הגן למקומו". 

מאנא מנסה להביא גישה חדשה לפיתוח הנשאים. "הדרך שבה היום חברות הפארמה מפתחות 'חלליות' היא מסורתית, כלים מדעיים קלאסיים של ניסוי וטעייה, אבל קשה מאד ככה לפתח פתרונות אינובטיביים", מסביר פרופ' אבי שרודר, השותף המדעי בחברה. הוא מוסיף למשל, שהיום בפורמולציה הקלאסית של נשא יש 4 סוגי מולקולות בלבד, והמדע משחק קצת עם המינונים ולכל היותר מוסיף רכיב אחד לפורמולה.

סלפי מאנא.ביו: יוגב דבי, פרופ' אבי שרודר ופרופ' קירה רדינסקי (צילום:  מאנא. ביו., יחצ)
מייסדי מאנא.ביו. "לא אכפת לנו אם ניסוי הצליח או לא הצליח, כי בכל מקרה המכונה לומדת ונהיית יותר חכמה"|צילום: מאנא. ביו., יחצ

מפיתוח תכנון DNA באמצעות מחשב לריפוי מחלות 

מאנא.ביו נוסדה באוקטובר 2021 על ידי ארבעה "כוכבים". דבי עצמו ושותפו רועי נבו היו ממייסדי גנום קומפיילר, חברת ביו טק חלוצית שפיתחה פלטפורמה לתכנון DNA באמצעות מחשב. החברה נמכרה ב-2016 ל-Twist Bioscience האמריקאית באקזיט מוצלח, והפעילות בישראל ממשיכה עד היום. דבי סבור שבמידה רבה מאנא.ביו היא ההמשך הטבעי של גנום קומפיילר: "היום אנחנו מתעסקים בשלב הבא, של להכניס את הרצפים הגנטיים לתאים בגוף בשביל לרפא מחלות". נבו הוא ה-CTO בחברה.

הידע שעליו מבוססת מאנא הוא ידע אקדמי של פרופ' אבי שרודר ופרופ' קירה רדינסקי מהטכניון, והחברה חתמה הסכם למסחור ידע עם המוסד החיפאי. שני הפרופסורים הם שותפים מדעיים אבל לא נושאי משרה קבועה.

איפה החברה נמצאת היום?
"אנחנו בשלב בניית הפלטפורמה", משיב דבי, "צד אחד זה לאסוף את הנתונים וכל האלגוריתמיקה. צד שני זו מעבדה רטובה שעושים בה ניסויים בתאים או בעכברים". זאת אומרת, אחרי שהמחשב מציע את הפורמולה, צריך גם לבדוק שהיא עובדת. "אנחנו עושים ניסויים ברמה יומיומית וקצת בניגוד למדע רגיל לא אכפת לנו אם ניסוי הצליח או לא הצליח, כי בכל מקרה המכונה לומדת ונהיית יותר חכמה".

דבי מעריך כי יקח לחברה עוד שנתיים להתחיל לראות הכנסות, בעיקר מחברות פארמה שרוצות לעשות שימוש ביכולות שהיא פתחה ולהשתמש במאנא כדי לבנות "חלליות" לאסטרונאוטים שלה וכך להגיע יותר מהר לשוק עם תרופות. "מחברות הפארמה שמענו שאנחנו יכולים לחסוך חודשים עד שנים של פיתוח", אומר דבי. "אלגוריתמי למידת מכונה עתה יכולים ללמוד משנים של מידע של מומחים ותוך שעות לייצר מולקולות עם סיכוי גבוה לייצר תרופה ממוקדת", מוסיפה רדינסקי.

קירה רדינסקי  (צילום: עומר הכהן, יחצ)
פרופ' קירה רדינסקי. "אלגוריתמי למידת מכונה עתה יכולים ללמוד משנים של מידע של מומחים" |צילום: עומר הכהן, יחצ

בטווח היותר ארוך מאנא רוצה לפתח תרופה או תרופות בעצמה. החברה מסתכלת על מחלות כמו סיסטיק פיברוזיס ודושן אבל עוד מוקדם להגיד מה יהיה הפתרון הראשון שתבחר לקדם. בכל אופן יזמי החברה מוכנים למסע הארוך: "זה לא SaaS ולא עוד תחליף לגוגל שיטס או מערכת אופטימיזציה למרקטינג. עולם הביוטק יותר איטי ויקח לנו יותר זמן להגיע לשוק אבל רצינו לעשות משהו שישפר חיים של אנשים", דבי מסביר. החברה מעסיקה 19 עובדים ממשרדיה בתל אביב וחיפה; מאנשי מדעי החיים, דרך מהנדסי כימיה ועד אנשי תוכנה ובינה מלאכותית.