Actualización para inversionistas de Lantern Pharma Inc. Common Stock

Buenas tardes a todos. En unos minutos vamos a comenzar nuestra llamada y seminario web. Vamos a darles tiempo a todos para iniciar sesión. Estamos aumentando el número de asistentes. También están conectados mis colegas de Lantern y Open Medicine, el Dr. Kishor Bhatia y Reid Bender. Se presentarán un poco más adelante en esta llamada. Mientras damos tiempo a todos para que se unan, quiero recordarles que haremos declaraciones prospectivas, y que la presentación que haré hoy contendrá declaraciones prospectivas. Les recomiendo leer nuestra divulgación completa, que cumple con la Sección 27A de la Securities Act of 1933. Es posible que actualicemos o no las declaraciones que hagamos hoy, y estas incluirán asuntos potenciales como expectativas, ingresos, hojas de ruta de productos, estimaciones, etcétera.

También pueden consultar nuestros informes anuales y trimestrales en la pestaña de documentos regulatorios ante la SEC para inversionistas de nuestro sitio web, y también en sec.gov. Todas las declaraciones prospectivas de esta presentación representan nuestro juicio a la fecha de hoy, 23 de septiembre, y rechazamos cualquier obligación de actualizar alguna declaración prospectiva para ajustarla a los resultados reales o a cambios en nuestras expectativas. Dicho esto, voy a comenzar. Gracias de nuevo a todos por acompañarnos. También están conectados mis colegas, el Dr. Kishor Bhatia y Reid Bender, y me ayudarán con las preguntas. Les recomiendo que escriban sus preguntas.

Haremos una demostración y hablaremos de Open Medicine AI, hacia dónde nos dirigimos, los comentarios que hemos recibido hasta ahora y también un poco sobre cómo vemos que evoluciona la hoja de ruta, tanto en términos de uso como de crecimiento de esta increíble plataforma. De nuevo, les recomiendo que escriban sus preguntas o levanten la mano cuando lleguemos a la sesión de preguntas y respuestas; hoy intentaremos responder tantas como podamos. Bien. ¿Todos pueden ver la presentación?

Excelente. Vamos a hablar de Open Medicine. Es una plataforma que desarrolladores de medicamentos crearon internamente para la comunidad más amplia de desarrollo de medicamentos. Nuestra visión para Open Medicine es convertirla en algo parecido a Bloomberg, pero para la medicina, para todos los involucrados, ya sean desarrolladores, proveedores de servicios, investigadores, personas, grupos de poder y grandes compañías farmacéuticas. Al principio, nuestra visión era acelerar nuestro propio desarrollo de medicamentos porque teníamos que hacerlo. Éramos una empresa pequeña y emergente. Lo que descubrimos, y es realmente emocionante e increíble, es que el mundo entero reconoce el poder de la IA y ha adoptado modelos muy similares. Hemos escindido Open Medicine, o estamos en proceso de hacerlo, para convertirla en una entidad independiente; lo logramos a principios de este año y transferimos ciertos activos, propiedad intelectual y capacidades a esta nueva plataforma multiagente.

Ya hice las declaraciones prospectivas al principio de la llamada, así que no las repetiré. Hablemos un poco de lo que vamos a cubrir. Les daré una perspectiva del tamaño del mercado y de cómo lo vemos, que difiere un poco de la forma en que muchas otras compañías y personas lo abordan. Sin duda, es un mercado grande. Como fui analista y consultor, trato de dimensionar la oportunidad de abajo hacia arriba y en función de lo que realmente es accesible, de dónde provienen los ingresos, lo nuevo o la disrupción, y de cómo esto podría trasladarse realmente a compañías como la nuestra. Les compartiré los comentarios de los clientes.

Hacia el final hablaré de la hoja de ruta, de los tipos de alianzas que han despertado interés y que parece que estamos buscando, y también, por supuesto, un poco de la demostración, porque verla en tiempo real y observar sus capacidades diferenciadas vale más que cualquier seminario web por sí solo. De nuevo, reservaremos unos 45 minutos. Intentaremos terminar la conversación y la demostración alrededor de la 1:00, y luego dejaremos entre 10 y 15 minutos para preguntas y respuestas. Como dije antes en la conversación, cuando empezamos Open Medicine, cuando me incorporé a la compañía a finales de 2018 o principios de 2019, no nos propusimos crear una compañía de plataformas de IA.

En realidad, estábamos creando una compañía de desarrollo de medicamentos que usaba una plataforma de IA industrializada; no una que se toma del estante y se guarda, sino algo que siempre está activo y evoluciona constantemente. Así es como nos veíamos: una compañía de desarrollo de medicamentos nativa de IA. Nuestro enfoque era realmente único. ¿Podemos desarrollar medicamentos contra el cáncer más rápido y con menos capital? Creamos las herramientas, las metodologías y el enfoque porque eso era lo que necesitábamos. Esa era la manera de lograrlo. Desarrollamos esto a partir de programas clínicos. En aquel momento, no teníamos programas clínicos. Todos estaban en etapa preclínica. De hecho, algunos de estos conceptos ni siquiera existían. Las indicaciones, las designaciones Fast Track y LP-284 como molécula eran solo ideas.

Hoy, LP-184 está avanzando hacia ensayos de fase I-B y fase II, con varios ensayos, y además cuenta con cuatro designaciones de enfermedad pediátrica rara, dos designaciones Fast Track y varias designaciones de medicamento huérfano. LP-300 está en un ensayo de fase II y hasta ahora ha mostrado excelentes resultados en una población muy específica llamada L858. Mutación en cáncer de pulmón de células no pequeñas. También desarrollamos un medicamento totalmente nuevo, LP-284, que es un estereoisómero de 184 optimizado con nuestra plataforma. Lo llevamos a calidad GMP, lo lanzamos en fase I y cuenta con tres designaciones de medicamento huérfano. Justo ayer hablamos de una nueva patente para ese medicamento, y hemos observado algunas buenas respuestas en el ensayo. También nos enfocamos en cánceres del sistema nervioso central y creamos una nueva subsidiaria dedicada a estos cánceres devastadores, tanto cerebrales pediátricos como de adultos.

Creemos que tenemos una biblioteca de trabajo extraordinario. Pero lo más importante es que todas las moléculas que nos propusimos desarrollar no solo demostraron ser tolerables y alcanzaron en los ensayos una dosis significativa y terapéuticamente relevante, sino que también están mostrando resultados mecanísticos previstos mediante nuestro enfoque basado en IA y datos. Empezamos esta capa de IA, esta capa de aprendizaje automático, para respaldar estos programas. Al principio estaba RADR, una plataforma de aprendizaje automático que ha recibido muchos reconocimientos, con cientos de algoritmos de ML y más de 200 billion puntos de datos. Pero, de nuevo, nuestro enfoque y el de nuestros colaboradores. Estaba enfocada internamente y se sigue usando internamente. Es un trabajo de equipo. Hay que incorporar científicos de datos, biólogos moleculares y otras personas de distintas disciplinas.

La plataforma buscaba reducir lo que tradicionalmente toma entre dos, tres, cuatro o cinco años en las primeras etapas del desarrollo e intentar reducirlo a uno o dos años. Cuando vimos que eso funcionaba, pensamos: bueno, ¿podríamos hacer algo aún más ambicioso? ¿Podríamos convertir esto en un sistema de lenguaje natural que se pueda consultar sin recurrir a un ingeniero de datos ni a un equipo multidisciplinario y que, aun así, permita acceder a mucha información y a algoritmos, y ejecutarlos de forma automatizada? En ese momento, a medida que crecían el procesamiento del lenguaje natural, ChatGPT y los LLM, pensamos: ¿podríamos crear esto para los cánceres raros? ¿Podríamos crear una IA para el bien, reunir todo nuestro conocimiento, establecer salvaguardas en la arquitectura y enfocarla en todo el amplio conjunto de cientos de cánceres raros?

Al principio, comenzó como un experimento interno con el equipo. Dijimos: «¿No sería excelente poder tomar un biomarcador o mecanismo, evaluar a fondo cada tipo de cáncer, ver dónde tiene más sentido, ordenarlos automáticamente y realizar todo el complejo análisis de vías que hacemos, luego verificarlo tanto a nivel de ARN como de proteínas y recibir los resultados?». Eso sería excelente. No es imposible hacerlo, pero podría tomar días o semanas: enriquecer vías conocidas y quizá desconocidas, agregar nuestros propios datos patentados, revisar resultados, examinar distintos análisis bioinformáticos, aplicar salvaguardas basadas en la literatura publicada existente e iterar. Pensamos que tenía que haber una manera mejor y más automatizada. Por eso creamos withZeta.

Lo que aprendimos con withZeta fue fantástico, y Reid hablará más adelante sobre la arquitectura. Cada capa que creamos se diseñó para respaldar y orientar los programas. Kishor hablará de cómo ahora también usamos withZeta para desarrollar programas completamente nuevos. Tenemos toda una biblioteca de nuevas moléculas de las que prácticamente ni siquiera hemos hablado, y hablaremos de ellas más adelante este año. Con el tiempo, dijimos que podíamos usar la misma arquitectura no solo para cánceres raros, sino también para otros fines de desarrollo terapéutico. Podemos ampliarla para abarcar etapas posteriores. Podemos ampliarla para incluir nuevas categorías de enfermedades. Ahora podemos usar un modelo de suscripción y freemium. No hay razón para que tengamos que ir puerta por puerta a cada compañía farmacéutica y pasar meses convenciéndola.

Abramos esta plataforma y transformemos la manera en que se desarrollan los medicamentos. De nuevo, cada capa se creó para ejecutar, influir, orientar y validar el trabajo que ya habíamos realizado. Esto es muy importante. No estamos abordándolo como un ejercicio para crear datos y agentes de IA de algún tipo. En realidad, lo abordamos preguntándonos si podemos permitir que las personas desarrollen medicamentos como lo haríamos nosotros: más rápido, más barato, en paralelo y a un nivel y ritmo nunca antes alcanzados. ¿Qué lugar ocupa Open Medicine? Consideramos que Open Medicine complementa muy bien nuestro negocio principal de descubrimiento y desarrollo de medicamentos contra el cáncer. Permite que nuestro equipo se enfoque en una nueva categoría importante y que nuestros inversionistas participen en el potencial alcista de esta revolución de la IA.