Big Picture Bio sort du stealth avec 2,55 M€ en pré-amorçage pour trouver les combinaisons médicamenteuses anticancer par simulation

Big Picture Bio (Londres) sort du stealth avec un tour de pré-amorçage de 2,55 millions d'euros co-mené par Kadmos Capital et Exceptional Ventures, avec la participation de Gloucester Ventures et de l'investisseur particulier John White. La société a également reçu une subvention non dilutive de 700 000 livres sterling (environ 815 000 euros) dans le cadre du programme Investor Partnerships d'Innovate UK en parallèle du tour en actions. Fondée par Dr. Kerstin Papenfuss (CEO) et Dr. Mark Hammond (CTO), tous deux anciens membres de Deep Science Ventures, la société développe un système d'IA génératif conçu pour identifier les combinaisons médicamenteuses anticancer optimales.

La technologie centrale est décrite comme un « modèle monde » génératif — une simulation qui modélise les interactions entre cellules tumorales, cellules immunitaires et l'environnement tissulaire environnant, puis recherche computationnellement les combinaisons médicament-dose les plus susceptibles de produire une réponse thérapeutique. La société affirme qu'un criblage par paires complet de 100 médicaments à 100 doses nécessiterait environ 50 millions d'expériences en laboratoire ; son modèle peut parcourir le même espace en quelques secondes. Big Picture Bio revendique en outre avoir correctement prévu l'échec du fianlimab de Regeneron et posté 12 prédictions correctes sur 14 à l'ASCO 2026.

L'arithmétique de la polythérapie

La polythérapie anticancer est l'une des stratégies les plus productives de l'oncologie — les traitements actuels les plus efficaces, des cocktails médicamenteux de l'ère VIH aux combinaisons modernes d'inhibiteurs de points de contrôle immunitaires, fonctionnent parce que plusieurs mécanismes inhibent simultanément la maladie. Le problème est que l'espace combinatoire croît plus vite que tout programme de laboratoire ne peut l'explorer. Deux médicaments à 10 niveaux de dose génèrent 100 combinaisons ; dix médicaments à 10 niveaux de dose génèrent 10 milliards.

La plupart des recherches cliniques sur les combinaisons partent d'un a priori étroit — deux médicaments aux mécanismes proches mais non identiques, à des doses établies par les essais en monothérapie — parce que l'espace est trop vaste pour être criblé systématiquement. Un modèle computationnel précis capable de prédire quelles combinaisons sont les plus susceptibles de fonctionner, et lesquelles risquent d'être toxiques, changerait l'économie de cette recherche.

Papenfuss : « Le cancer n'est pas une maladie unique conduite par une seule cible, mais nous développons encore les médicaments comme si c'était le cas. Les combinaisons sont la façon dont nous le vaincrons — et avec plus de 900 milliards de combinaisons possibles, aucun laboratoire ne peut tester son chemin jusqu'aux bonnes. »

La provenance Deep Science Ventures

Deep Science Ventures est une structure londonienne qui crée des sociétés depuis des premiers principes scientifiques. Dr. Hammond a co-fondé DSV et l'a fait passer d'environ 174 000 euros à un portefeuille valorisé à plus de 1,16 milliard d'euros ; Dr. Papenfuss y dirigeait l'équipe thérapeutique. La dérivation porte la rigueur méthodologique d'un programme qui a construit plusieurs biotechs crédibles depuis zéro.

La subvention Innovate UK — par le programme Investor Partnerships, qui co-investit des financements non dilutifs aux côtés d'investisseurs privés qualifiés — ajoute une crédibilité institutionnelle et prolonge la trésorerie de la société sans dilution supplémentaire des actionnaires. Kadmos Capital est un fonds deep tech londonien ; Exceptional Ventures se concentre sur le pré-amorçage et l'amorçage dans le secteur technologique au Royaume-Uni.

Les 1,75 million d'euros en actions (1,5 million de livres) plus la subvention non dilutive positionnent Big Picture Bio pour transférer ses meilleures prédictions du modèle vers la validation en laboratoire humide sur les 12 à 18 prochains mois. Le bilan de prédictions est l'actif le plus concret de la société à ce stade ; la confirmation en laboratoire à un taux de succès significatif est ce qui convertit ce bilan en thèse de Série A.