Yapay zeka, sağlık ve tıbbi araştırma dünyasında ve özellikle ilaç keşfi alanında büyük bir tema olmuştur. Bugün, uzayda bir başka umutlu, alana kendi katkısını genişletmek için bir finansman turu duyuruyor. nedenselAraştırmacıların ilaçların geliştirilmesini ve test edilmesini hızlandırmasına yardımcı olmak için bir yapay zeka platformu kuran Londralı bir girişim, Ar-Ge’ye gidecek ve ekibini oluşturmaya devam edecek bir B Serisi olan 60 milyon dolar topladı.
ICONIQ Growth – bağlı büyüme aşaması fonu ikonik yatırım şirketi aynı isimli — önceki destekçiler Index Ventures, Marathon Venture Capital, EBRD, Pentech Ventures ve Visionaries Club’ın da katılımıyla turda başı çekiyor. Şirket şimdi toplamda 86 milyon dolar topladı ve değerlemesini açıklamıyor.
Causaly altı yaşından biraz daha büyük ve şirketi CTO Artur Saudabayev ile birlikte kuran CEO Yiannis Kiachopoulos, halihazırda dünyanın en büyük 12 ilaç şirketi ve Gilead dahil olmak üzere tıbbi araştırma alanındaki en büyük isimlerden bazılarıyla çalıştığını söyledi. , Novo Nordisk, Regeneron, Gıda ve İlaç İdaresi ve Ulusal Çevre Sağlığı Bilimleri Enstitüsü.
Bu kuruluşlar, ilaç geliştirmeye giden farklı aşamalarda çalışmak için bulut tabanlı platformunu kullanıyor: araştırma ve geliştirme için ilginç hedefler belirlemek; bu hedeflere özgü biyobelirteçlerin belirlenmesi; ve doğru farmasötikler ve diğer terapötiklerle neyin düzeltilebileceğini belirlemek amacıyla bir hastalığı daha iyi anlamak için patofizyolojiye yardımcı olmak.
Kiachopoulos, Causaly’nin platformunun kullanılmasının, bir fikrin hedeften denemelerin sonuna kadar geçmesi için gereken 10-15 yılı yaklaşık altı yıla indirebileceğini söyledi; süreç.
Daha da önemlisi, farklı kimyasal permütasyonlara ve bunların farklı ortamlarda nasıl çalıştıklarına dayalı olarak daha hızlı modelleme ve hesaplamalar sağlayan platformu, ilaç keşfi sürecini karakterize eden yanlış başlangıçların ve çıkmazların sayısını azaltmayı amaçlıyor.
Kiachopoulos, “Pazara çıkan her ilaç için başarısız olan 9 ilaç var” dedi ve %90’lık bir başarısızlık oranı elde etti. Göre, bu ilaçların her birinin geliştirilmesi genellikle 1 milyar ila 2 milyar dolar arasında değişiyor. araştırma ABD’deki Ulusal Sağlık Enstitülerinden “Bu bize hasta ve toplumsal fayda sağlamak ve hızlandırmak için gerçek bir şans veriyor.”
Biyomedikal araştırma sistemindeki muazzam verimsizlik, yalnızca büyük, çok yönlü hesaplamaları gerçek zamanlı olarak yapmakla kalmayıp aynı zamanda hücreler üzerindeki sonuçları ve daha fazlasını daha iyi anlamak için görüntüleri okumak için uygulanabilen yapay zekaya uygun klasik büyük veri sorunu türüdür ve bu, sadece yapay zeka girişimleri arasında değil yatırımcılar arasında da popüler bir alan olmasının bir nedeni. Daha dün, özyineleme – yüz milyonlarca dolarlık fon toplayan yapay zeka tabanlı bir ilaç keşfi girişimi – ilan edildi en son yatırımı, Nvidia’dan önemli bir stratejik ortaklıkla gelen 50 dolarlık bir enjeksiyon: Recursion, modellerini dev veri kümeleri üzerinde eğitmek için Nvidia’nın bulut platformunu kullanacaktı.
Bu anlaşma, AI ilaç keşif alanına pompalanan muazzam miktarda paranın altını çiziyor – genel olarak bu alandaki girişimlere milyarlarca dolar yatırıldı – ama ilginç bir şekilde başka bir şeyi de vurguluyor.
Kiachopoulos’a, biyomedikal olsun ya da olmasın, şu anda yapay zeka girişimleri arasındaki en büyük temalardan biri olduğu göz önüne alındığında, hesaplama gücünün girişimi için de bir sorun olup olmadığını sordum ve yanıtı şaşırtıcı bir “hayır” oldu.
“Yalnızca çok küçük bir kısım bilgi işlem kaynaklarına gidecek” dedi. Bu kısmen Causaly’nin nasıl inşa edildiğinden ve kısmen de ekosistemdeki rolünden kaynaklanıyordu. “Altı yıl önce, şirketi kurarken büyük dil modelleri yoktu, bu nedenle oluşturduğumuz şey bilgi işlem gücüne aç değil. Chat GPT’den önce doğal dil sorgulaması oluşturuyorduk ve bu nedenle artık büyük dil modellerine ihtiyacımız yoktu.”
Bunu gelecekteki ürünlere daha fazla dahil etmek için çalıştığını, ancak bunun bilgi işlem gereksinimleri üzerinde gözle görülür bir etkisi olmayacağını söyledi.
“LLM ile AI’ları sorgulamak daha kolay hale gelebilir. Bu doğru ve bunun üzerinde çalışıyoruz. Ancak bir LLM’yi sıfırdan eğitmenize gerek yok, böylece var olanı alıp ince ayar yapabiliriz ve ince ayar, bilgi işlem kaynaklarını çok daha az tüketir.”
Bunun altını çizdiği diğer bir ayrıntı da, Causaly’nin kendisinin uyuşturucu keşfi işinde olmamasıdır: bu işi yapanlara araçlar sağlamaktadır. Bu aynı zamanda Causaly’yi bu alandaki diğer girişimlerden ayıran bir şeydir.
“Çözümümüz biyomedikal ekiplerine yardımcı oluyor, ancak kendi terapötiklerimizi geliştirmiyoruz” dedi. “Yapay zekamızdan en iyi şekilde yararlanmak için bilim adamlarımızı eğiten SaaS tabanlı bir platformuz. WÇok güçlü ortaklıklarımız var ve rekabet etmiyoruz, böyle bir planımız da yok.”
ICONIQ Growth’un genel ortaklarından Caroline Xie, bu turla girişimin yönetim kuruluna katılıyor.
Bir açıklamada, “Bilimler, AI’nın benimsenmesiyle yönlendirilen bir dönüm noktasında ve Causaly’nin bu gücü bilim insanlarına son derece güvenilir ve doğrulanabilir bir şekilde sağlamada bir lider olduğuna inanıyoruz” dedi. “Causaly, günümüzde birçok büyük ilaç şirketi için önemli üretkenlik kazanımları ve ticari etki sağlamak için yapay zekayı uygulayan benzersiz derecede güçlü ve kullanıcı odaklı bir platform olarak bizim için öne çıkıyor. Bilim adamlarının ilaç, yaşam bilimleri ve ötesinde bilimsel kanıtları bulma, görselleştirme ve bunlar üzerinde işbirliği yapma yöntemlerinde devrim yaratma misyonlarında tüm Causaly ekibini desteklemekten heyecan duyuyoruz.”
“Causaly, bilim insanlarına dünyanın en büyük zorluklarını daha önce hiç olmadığı kadar çözme gücü veriyor. Index Ventures’ın bir ortağı olan Carlos Gonzalez-Cadenas, AI’nın günümüzün en net gerçek hayat uygulamalarından biridir. “Dünyanın en büyük ilaç şirketlerinden bazıları tarafından halihazırda kullanıma sunulan Causaly, şu anda aktif olarak biyomedikal araştırmaları hızlandırıyor. Teknolojinin halihazırda Ar-Ge üzerindeki etkisinin altında yatan nedensellik harcamalarını hızla artırmaya devam eden önde gelen araştırma kuruluşları tarafından benimsenme düzeyinden gerçekten etkilendik.”
