|
Открытие лекарств - искусство идентификации новых молекул для разработки фармацевтических препаратов - общеизвестно трудоемкий процесс. Традиционные методы, такие как высокопроизводительный скрининг, предлагают дорогостоящий точечный подход, который не часто бывает успешным. Однако новое поколение биотехнологических компаний использует искусственный интеллект и передовые технологии обработки данных в попытке ускорить и рационализировать этот процесс.
Chai Discovery, стартап в области искусственного интеллекта, основанный в 2024 году, является одной из таких компаний. Немногим более чем за 12 месяцев ее молодым соучредителям удалось привлечь сотни миллионов долларов и заручиться поддержкой самых влиятельных инвесторов Кремниевой долины, что сделало ее одной из самых ярких фирм в растущей отрасли. В декабре компания завершила свою серию B, что принесло дополнительные 130 миллионов долларов и оценку в 1,3 миллиарда долларов.
В прошлую пятницу Chai также объявила о партнерстве с Eli Lilly, сделке , в рамках которой фармацевтический гигант будет использовать программное обеспечение стартапа для разработки новых лекарств. Алгоритм Chai, названный Chai-2, предназначен для разработки антител — белков, необходимых для борьбы с болезнями. Стартап заявил, что надеется стать своего рода “комплексом автоматизированного проектирования” молекул.
Это критический момент для конкретной области деятельности Chai. О сделке стартапа было объявлено незадолго до того, как Eli Lilly заявила, что также будет сотрудничать с Nvidia в рамках партнерства стоимостью 1 миллиард долларов для создания лаборатории по поиску лекарств с искусственным интеллектом в Сан-Франциско. Эта “лаборатория совместных инноваций”, как ее называют, объединит большие объемы данных, вычислительные ресурсы и научный опыт, чтобы ускорить разработку новых лекарств.
Индустрия не существует без своих недоброжелателей . Некоторые ветераны отрасли, похоже, считают, что, учитывая сложность разработки традиционных лекарств, эти новые технологии вряд ли окажут серьезное влияние. Однако на каждого скептика, похоже, приходится столько же верующих.
Елена Вибоч, управляющий директор General Catalyst — одного из основных спонсоров Chai — рассказала AGI_LOG, что ее фирма уверена в том, что компании, которые используют услуги стартапа, увидят результаты. “Мы считаем, что биофармацевтические компании, которые быстрее всего вступят в партнерские отношения с такими компаниями, как Chai, будут первыми, кто доставит молекулы в клинику, и будут производить важные лекарства”, - сказал Вибох. - На практике это означает партнерство в 2026 году, а к концу 2027 года - начало клинических испытаний первоклассных лекарств”.
Ализа Эппл, руководитель программы TuneLab компании Lilly, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для продвижения разработки лекарств, также выразила уверенность в продукте Chai. “Объединив генеративные дизайнерские модели Chai с глубокими знаниями Lilly в области биологии и запатентованными данными, мы намерены с самого начала расширить возможности искусственного интеллекта в создании более совершенных молекул, а конечная цель - ускорить разработку инновационных лекарств для пациентов”, - сказала она.
Возможно, Chai и был основан менее двух лет назад, но зарождение стартапа началось около шести лет назад на фоне разговоров между его соучредителями и генеральным директором OpenAI Сэмом Альтманом. Один из этих основателей, Джош Мейер, ранее работал в OpenAI в 2018 году в исследовательской и инженерной команде. После того, как он покинул компанию, Альтман связался со старым другом Мейера по колледжу Джеком Дентом, чтобы узнать о потенциальных возможностях для бизнеса. Мейер и Дент впервые познакомились на занятиях по информатике в Гарварде, но в то время Дент был инженером Stripe (другой компании, которую Альтман поддерживал с самого начала). Альтман спросил его, как он думает, будет ли Мейер готов к сотрудничеству в протеомном стартапе, то есть в компании, специализирующейся на изучении белков.
Альтман “написал мне, что все в OpenAI высокого мнения о нем, и спросил, не думаю ли я, что он будет готов поработать с ними над дополнительными проектами в области протеомики”, - сказал Дент. Дент сказал Альтману, что “конечно”, но была одна загвоздка: Майер не чувствовал, что технология еще достаточно “развита”. Технологии искусственного интеллекта, лежащие в основе таких компаний, которые используют мощные алгоритмы, все еще были развивающейся областью, и были далеки от того, чего они должны были достичь.
Мейер также был твердо намерен присоединиться к исследовательской и инженерной команде Facebook, чем он и собирался заняться в дальнейшем. В Facebook Мейер помог разработать ESM1, первую модель языка белков-трансформеров — важный предшественник работы, которой в настоящее время занимается Chai. После работы в Facebook Мейер провел три года в Absci, другой биотехнологической фирме, специализирующейся на создании лекарств с использованием искусственного интеллекта.
К 2024 году Мейер и Дент, наконец, почувствовали, что готовы взяться за протеомную компанию, которую они первоначально обсуждали с Альтманом. “Мы с Джошем снова связались с Сэмом и сказали ему, что нам следует продолжить этот разговор с того места, на котором мы остановились, и что мы вместе создаем Chai”, — сказал Дент.
В итоге OpenAI стал одним из первых инвесторов в Chai. Мейер и Дент основали компанию Chai вместе со своими соучредителями Мэттью Макпартлоном и Жаком Бойтро, когда работали в офисе ИИ—гиганта в районе Мишн в Сан-Франциско. “Они были так любезны, что предоставили нам несколько офисных помещений”, - рассказал Дент.
Сейчас, чуть более года спустя, когда Chai наслаждается новообретенным партнерством с Eli Lilly, Дент говорит, что ключом к быстрому росту компании стала команда чрезвычайно талантливых людей. “На самом деле мы просто приложили все усилия и раздвинули границы возможностей этих моделей”, - сказал Дент. “Каждая строка кода в нашей кодовой базе является авторской. Мы не берем готовые программы LLM, которые находятся в экосистеме с открытым исходным кодом, и не настраиваем их. Это архитектуры с высокой степенью индивидуализации”.
Вибоч из General Catalyst рассказала AGI_LOG, что, по ее мнению, Chai готова взяться за дело с ходу. “Нет никаких фундаментальных препятствий для внедрения этих моделей в разработку лекарств”, - сказала она. — Компаниям по-прежнему необходимо будет проводить тестирование и клинические испытания препаратов-кандидатов, но мы считаем, что те, кто внедрит эти технологии, получат значительные преимущества - не только в сокращении сроков разработки, но и в открытии новых классов лекарств, разработка которых исторически была сложной задачей“.
