Umělá inteligence je velkým tématem ve světě zdravotního a lékařského výzkumu a konkrétně v oblasti objevování drog. Dnes další nadějný člověk ve vesmíru vyhlašuje kolo financování, aby rozšířil svůj vlastní příspěvek do oboru. Causaly, londýnský startup, který vybudoval platformu umělé inteligence, která má pomoci výzkumníkům urychlit vývoj a testování léků, získal 60 milionů dolarů, sérii B, která půjde na výzkum a vývoj a bude pokračovat v budování svého týmu.
ICONIQ Growth – fond pro růstovou fázi přidružený ke stejnojmenné ikonické investiční firmě – vede kolo, přičemž se účastní i předchozí podporovatelé Index Ventures, Marathon Venture Capital, EBRD, Pentech Ventures a Visionaries Club. Společnost nyní získala celkem 93 milionů dolarů a své ocenění nezveřejňuje.
Causaly je něco málo přes šest let a Yiannis Kiachopoulos, generální ředitel, který společnost spoluzaložil s CTO Arturem Saudabayevem, řekl, že již spolupracuje s 12 největšími světovými farmaceutickými společnostmi a některými z největších jmen v lékařském výzkumu, včetně Gilead, Novo Nordisk, Regeneron, Food and Drug Administration a National Institute of Environmental Health Sciences.
Tyto organizace využívají svou cloudovou platformu k práci v různých fázích vývoje léků: identifikace zajímavých cílů pro výzkum a vývoj, určování biomarkerů, které jsou pro tyto cíle specifické, a napomáhání v patofyziologii lépe porozumět nemoci, aby bylo možné určit, co by se dalo napravit správnými léčivy a jinými terapeutiky.
Kiachopoulos odhadl, že použití platformy Causaly může zkrátit 10–15 let, které může obvykle trvat, než se nápad dostane od cíle do konce zkoušek, až na přibližně „několik“ let – což je významné snížení rozpočtu, který je třeba věnovat procesu.
Stejně důležité je, že její platforma – která umožňuje rychlejší modelování a výpočty založené na různých chemických permutacích a jejich fungování v různých prostředích – si klade za cíl snížit počet falešných začátků a slepých uliček, které charakterizují proces objevování léků.
“Na každý lék, který se dostane na trh, je devět, které selhaly,” řekl Kiachopoulos a vypracoval se na 90% míru selhání. Vývoj každého z těchto léků obvykle stojí mezi 1 miliardou a 2 miliardami dolarů, podle výzkumu Národního institutu zdraví v USA „To nám dává skutečnou šanci urychlit a poskytnout pacientovi a společnosti výhody.“
Nesmírná neefektivita v biomedicínském výzkumném systému je klasickým druhem problému velkých dat, který vyhovuje AI – který dokáže nejen rozdrtit velké, mnohostranné výpočty v reálném čase, ale může být aplikován i na čtení obrázků pro lepší pochopení výsledků na buňkách a další – a to je jeden z důvodů, proč je to populární obor nejen mezi AI startupy, ale také mezi investory. Zrovna včera Recursion – startup založený na umělé inteligenci, který získal stovky milionů dolarů na financování – oznámil svou nejnovější investici, injekci 50 dolarů od Nvidie, která přišla s důležitým strategickým partnerstvím: Recursion využije cloudovou platformu Nvidie k trénování svých modelů na obřích datových sadách.
Tato dohoda podtrhuje nesmírné množství peněz, které se pumpuje do prostoru pro objevování léků AI – celkově byly do startupů v této oblasti vloženy miliardy – ale je zajímavé, že také zdůrazňuje něco jiného.
Zeptal jsem se Kiachopoulose, zda je výpočetní výkon problémem i pro jeho startup, vzhledem k tomu, že je to skutečně jedno z velkých témat mezi startupy s umělou inteligencí, ať už biomedicínské nebo jiné, a jeho odpověď byla překvapivé „ne“.
“Jen velmi malý zlomek půjde do výpočetních zdrojů,” řekl. Bylo to částečně kvůli tomu, jak byl Causaly postaven, a částečně kvůli jeho roli v ekosystému. „Před šesti lety, když jsme společnost zakládali, neexistovaly žádné velké jazykové modely, takže to, co jsme vybudovali, není náročné na výpočetní výkon. Před Chat GPT jsme vytvářeli dotazy v přirozeném jazyce, takže jsme nyní nepotřebovali velké jazykové modely.“
Řekl, že pracuje na začlenění více tohoto do budoucích produktů, ale že to nebude mít znatelný dopad na jeho výpočetní potřeby.
„S LLM může být snazší dotazovat se na AI. To je pravda a pracujeme na tom. Ale nemusíte trénovat LLM od nuly, abychom mohli vzít a doladit to, co existuje, a jemné ladění je mnohem menší zátěží pro výpočetní zdroje.“
Dalším detailem, který to zdůrazňuje, je, že Causaly sám není v oboru objevování drog: Poskytuje nástroje ostatním, kteří jsou. To je také něco, co odlišuje Causaly od ostatních startupů v oboru.
“Naše řešení pomáhá biomedicínským týmům, ale nevyvíjíme vlastní terapeutika,” řekl. „Jsme platforma založená na SaaS, která školí naše vědce, aby z naší AI vytěžili maximum. Máme velmi silná partnerství a nekonkurujeme si, ani to neplánujeme.“
V tomto kole se Caroline Xie, generální partnerka ICONIQ Growth, připojuje k představenstvu startupu.
„Věda se nachází v bodě obratu, který je dán přijetím AI, a věříme, že Causaly je lídrem v poskytování této síly vědcům vysoce důvěryhodným a ověřitelným způsobem,“ uvedla v prohlášení. „Causaly pro nás vyniká jako jedinečně výkonná a uživatelsky orientovaná platforma využívající umělou inteligenci k výraznému zvýšení produktivity a komerčnímu dopadu mnoha velkých farmaceutických společností současnosti. Jsme nadšeni, že můžeme podpořit celý tým Causaly v jejich poslání změnit způsob, jakým vědci nacházejí, vizualizují a spolupracují na vědeckých důkazech napříč farmacií, biologickými vědami i mimo ně.“
„Causaly dává vědcům sílu řešit největší světové výzvy jako nikdy předtím. Je to dnes jedna z nejpřehlednějších aplikací umělé inteligence v reálném životě,“ dodal Carlos Gonzalez-Cadenas, partner společnosti Index Ventures. „Causaly, kterou již zavedly některé z největších světových farmaceutických společností, nyní aktivně urychluje biomedicínský výzkum. Byli jsme skutečně ohromeni mírou přijetí předními výzkumnými organizacemi, které nadále rychle rozšiřují výdaje na Causaly, což je základem dopadu, který tato technologie již má na výzkum a vývoj.“
Aktualizováno, aby se opravila celková částka, která byla dosud vybrána, a zkrácení času (ze šesti na „několik“ let).