Ferrer y Verge Genomics desarrollan una terapia contra la ELA

Ferrer y Verge Genomics dan pasos conjuntamente contra la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). La farmacéutica española y la biotecnológica estadounidense han anunciado este lunes en un comunicado una colaboración mediante la que desarrollar el compuesto VRG50635, un medicamento con el potencial de curar las formas de la ELA conocidas en Europa, América Central y del Sur, el Sudeste Asiático y Japón.

La colaboración entre las dos compañías aunará la tecnología desarrollada por la biotech y las capacidades de la farma en el ámbito de los ensayos clínicos, la fabricación y la comercialización de medicamentos. Este compuesto es el resultado de una plataforma propiedad de Verge Genomics basada en inteligencia artificial (IA) llamada Converge que desarrolla propuestas en base a datos de tejidos humanos.

A cambio, Ferrer obtendrá derechos exclusivos de desarrollo y comercialización del VRG50635 fuera de Estados Unidos, país en el que Verge Genomics retendrá derechos para todos los usos de la mencionada molécula, además de los que no están contemplados en el acuerdo.

Ferrer emplea a más de 1.800 personas en más de un centenar de países de todo el mundo

Mario Rovirosa, consejero delegado de Ferrer, asegura que la alianza con Verge Economics está “en línea” con su propósito de “utilizar el negocio para luchar por la justicia social”. Alice Zhang, consejera delegada y cofundadora de la biotecnológica, destaca la experiencia y los conocimientos de Ferrer en el área de los ensayos clínicos, la fabricación y la explotación de fármacos, pero también en el ámbito normativo y en los entornos de pago complejos.

Ferrer es una empresa creada en Barcelona en 1959, que a día de hoy está presente en más de un centenar de países de todo el mundo y emplea a más de 1.800 personas. En 2022, último año con datos públicos disponibles de la compañía, disparó su beneficio un 82%.

Verge es una compañía especializada en el desarrollo de terapias para enfermedades complejas con necesidades no cubiertas a través del estudio del genoma humano en tejidos de pacientes y del machine learning.