Pathos AI חתמה על עסקאות של עד 2.3 מיליארד דולר: ה-AI לא מעצבת את התרופה, אלא את הניסוי הקליני
חברת Pathos AI מניו יורק הודיעה על שתי עסקאות רישוי לתרופות סרטן, בהיקף משולב של עד 2.3 מיליארד דולר באבני דרך, ובהן שיתוף פעולה עם AstraZeneca. הפלטפורמה שלה, Foundry, אינה ממציאה מולקולות חדשות. היא בוחרת תרופות קיימות ומתכננת בעזרת סוכני AI ניסויים שיתאימו להן את המטופלים הנכונים. עדיין לא הוכח שהגישה הזו מצליחה בניסויים בשלב III.
ברשתות החברתיות הופצה הכותרת "תרופת הסרטן הראשונה שעוצבה ב-AI עבדה". החומר שעליו נשען הסיפור מתאר משהו אחר: עסקאות גדולות שבהן הבינה המלאכותית משמשת לבחירת התרופות ולתכנון הניסויים, ולא לעיצוב המולקולה עצמה. אף אחד מהמקורות אינו מדווח על תוצאות של ניסוי קליני.
לפי דיווח ב-Tech Times, חברת Pathos AI מניו יורק הודיעה ב-3 באוגוסט 2026 על שתי עסקאות רישוי לתרופות סרטן. היקפן המשולב מגיע לעד 2.3 מיליארד דולר בתשלומי אבני דרך. באותו יום פרסמה החברה שהיא מכוונת לגיוס Series E של 300 מיליון דולר, לפי שווי של כ-3 מיליארד דולר.
לא מולקולה חדשה, אלא המטופלים הנכונים
רוב חברות ה-AI בתחום התרופות מבטיחות למצוא מולקולות חדשות מהר יותר ובזול יותר. Pathos פועלת אחרת. ההנחה שלה היא שתרופות סרטן רבות נכשלות לא בגלל שהמולקולה שגויה, אלא בגלל שהניסוי נבנה סביב אוכלוסיית המטופלים הלא נכונה.
הפלטפורמה של החברה, Foundry, סורקת צנרות פיתוח קיימות של חברות אחרות, רבות מהן בסין. היא מדרגת כל תרופה לפי הסיכוי שתצליח בניסוי שתוכנן נכון, ולאחר מכן מכוונת את ההחלטות המרכזיות בניסוי עצמו. העבודה מתבצעת על ידי אלפי סוכני AI שרצים במקביל. כל אחד מהם מבוסס על foundation model (מודל בסיס גדול שאומן על כמות עצומה של נתונים) ייעודי לאונקולוגיה, שפיתחה החברה.
הסוכנים מנסים לענות על השאלות שצוותים קליניים מבזבזים עליהן בדרך כלל שנים של ניסוי וטעייה: איזו תת-אוכלוסייה, שמוגדרת ברמה המולקולרית, צפויה להגיב לתרופה? מה המינון האופטימלי עבורה? אילו מדדי הצלחה משקפים בצורה הטובה ביותר את מנגנון הפעולה? ומה הסיכוי המעודכן שהתוכנית כולה תצליח?
המודל נבנה בשיתוף עם AstraZeneca ועם Tempus AI. Tempus סיפקה יותר מ-7.3 מיליון רשומות מטופלים שהוסרו מהן פרטים מזהים. מתוכן, 1.4 מיליון כוללות נתוני הדמיה, 1.3 מיליון כוללות פרופיל גנומי ו-260 אלף כוללות נתוני transcriptomics (מיפוי הגנים הפעילים בתא). ההסכם המשולש הוכרז באפריל 2025, ובמסגרתו זרמו ל-Tempus מאתיים מיליון דולר בדמי רישוי לנתונים ובדמי פיתוח המודל.
שתי העסקאות
העסקה הגדולה מבין השתיים נחתמה עם Alphamab Oncology הסינית. היא נוגעת ל-JSKN016, תרופה ראשונה מסוגה מסוג bispecific ADC: נוגדן שנקשר לשתי מטרות ונושא "מטען" רעיל אל תוך תא הסרטן. במקרה של JSKN016, המטען הוא מעכב של האנזים topoisomerase I, שפוגע במנגנון שבו הגידול משכפל את ה-DNA שלו.
Pathos שילמה 125 מיליון דולר מראש תמורת רישיון בלעדי לפתח ולמסחר את התרופה מחוץ לסין, הונג קונג, מקאו וטייוואן, והיא תישא בכל העלויות בטריטוריות האלה. Alphamab שומרת על הזכויות ב"סין רבתי", וזכאית לעד 2.093 מיליארד דולר באבני דרך ולתמלוגים מדורגים על המכירות. לפי Tech Times, התנאים אושרו בהגשה הרשמית של Alphamab.
העסקה השנייה היא שיתוף פעולה עם AstraZeneca לקידום AZD4241, תרופה שנלקחת דרך הפה מסוג PROTAC. זו מולקולה שאינה רק חוסמת את המטרה שלה, אלא גורמת לתא לפרק אותה. במקרה הזה המטרה היא הקולטן לאסטרוגן.
גם יתר התרופות בצנרת של Pathos עברו דרך Foundry. pocenbrodib מעכבת את החלבונים CBP/p300 ומפותחת לסרטן ערמונית גרורתי עמיד לסירוס ולמיאלומה נפוצה חוזרת או עמידה. DO-2 מכוונת לסרטן ריאה של תאים שאינם קטנים, עם שינויים בגן MET.
למה זה חשוב
המשמעות ככל הנראה היא ששותפות גדולות בתעשיית התרופות מוכנות להמר בכסף גדול על AI ככלי לתכנון ניסויים, ולא רק ככלי לגילוי מולקולות. אם הגישה תעבוד, ייתכן שתרופות שהיו נכשלות בניסוי "רחב מדי" יגיעו לחולים שבאמת מגיבים להן.
ההוכחה עדיין לא כאן. כפי שמציין הדיווח ב-Tech Times, עוד לא הוכח שהפלטפורמה מסוגלת לעמוד בהבטחה שלה בהיקף של ניסויים בשלב III, השלב המכריע לפני אישור תרופה. בשלב זה, העסקאות מעידות על אמון של המשקיעים והשותפים, לא על הצלחה קלינית.