Nachricht

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Text |. Hu Xiangyun

Herausgeber｜Hai Ruojing

36Kr erfuhr exklusiv, dass das biomedizinische Modellunternehmen „Shuimu Molecule“ kürzlich eine Finanzierung in Höhe von insgesamt fast 100 Millionen Yuan abgeschlossen hat. Unter anderem wurde die Angel-Runde von Huashan Capital geleitet, wobei Daotong Investment und iFlytek Ventures an der Seed-Runde beteiligt waren. Die eingeworbenen Mittel werden hauptsächlich für die Forschung und Entwicklung groß angelegter biomedizinischer multimodaler Modelle und des Dialogtools ChatDD zur Unterstützung der Arzneimittelentwicklung verwendet.

Shuimu Molecule wurde 2023 vom Intelligent Industry Institute (AIR) der Tsinghua University gegründet und gegründet. Das Unternehmen beschäftigt sich hauptsächlich mit grundlegender groß angelegter Modellforschung in der biomedizinischen Industrie und hat ein interaktives Hilfstool für die Arzneimittelentwicklung, ChatDD, entwickelt. Nie Zaiqing, Professor Guoqiang von der Tsinghua-Universität und Chefforscher von AIR, fungiert als Chefwissenschaftler des Unternehmens.

Der Akademiker Zhang Yaqin, Dekan des Intelligent Industry Research Institute der Tsinghua-Universität, sagte, dass KI+Leben und Gesundheit eine der Kernforschungsrichtungen von AIR sei und eine Reihe von Forschungsfortschritten erzielt habe, darunter eine genaue Vorhersage der Proteinstruktur und KI-Antikörper Design, KI-Molekulardesign usw. Auf dieser Grundlage wird die Zusammenarbeit zwischen Industrie, Universität und Forschung zwischen AIR und Mizuki Molecules eine bessere Unterstützung und Synergie schaffen.

Nach Ansicht von Nie Zaiqing sind kollaborative Mensch-Maschine-Assistenten für die Arzneimittelentwicklung ein unvermeidlicher Trend in der künftigen Arzneimittelforschung und -entwicklung. Obwohl die Anwendung der KI-Technologie in den letzten Jahren ein gewisses Potenzial für die Arzneimittelforschung und das optimierte Design gezeigt hat, stehen sie auch vor Problemen wie unzureichenden Trainingsdaten, einer einzigen Verarbeitungsmodalität und der Trennung von Informationen und Wissen. „Das Missverständnis von KI-Arzneimitteln in dieser Phase besteht darin, dass sie sich zu sehr auf die Rolle der KI verlassen und hoffen, dass der Algorithmus direkt Kandidatenmoleküle oder Medikamente generieren kann. Im pharmazeutischen Prozess sind jedoch die Erfahrung und Intuition von Experten oft unersetzlich.“ Der beste Weg ist also tatsächlich, beides zu kombinieren.“

Multimodale große Modelle sind der wahrscheinlichste Weg, dieses Ziel zu erreichen, da große Modelle im Vergleich zu herkömmlichen KI-Arzneimitteln eine neue Verbindung zur „Anpassung“ natürlicher Sprache und biologischer Kodierungssprache hinzufügen. Es versteht sich, dass jedes Protein und jedes Molekül ein Wissenspunkt ist, der miteinander in Beziehung steht. Während das Modell die Verbindung zwischen den Wissenspunkten herstellt, kann es auch die Erfahrung von Arzneimittelforschern durch Textfragen und kontinuierlich integrieren „Anregung des menschlichen und groß angelegten Modelldenkens“, um bessere Lösungen zu finden.

Unter diesem Ziel entwickelte Shuimu Molecule zunächst das biomedizinische multimodale Großmodell GhatDD-FM100B mit Hunderten Milliarden Parametern. Berichten zufolge verfügt GhatDD-FM100B auf der Grundlage des universellen Sprachmodells auch über eine Verbesserung der biomedizinischen Fachkenntnisse, eine multimodale Ausrichtung sowie eine Feinabstimmung der Anweisungen und ein dreischichtiges RLHF-Design, um sicherzustellen, dass es „das Arzneimittel wirklich verstehen“ kann Industrie." Im Jahr 2023 wurde das Modell der C-Eval-Bewertung unterzogen und erreichte in vier Bewertungen, darunter Arztqualifikationen und Grundlagenmedizin, eine Punktzahl von mehr als 90 Punkten.

Darüber hinaus hat Shuimu Molecule im Hinblick auf die damit verbundene Innovation in der Algorithmustechnologie auch das LangCell-Einzelzellen- und Text-übergreifendes großes Modell, das molekül- und textübergreifende große Modell MV-Mol und das Lernmodell für die Proteindarstellung auf atomarer Ebene ESM-AA entwickelt usw.; Im Jahr 2023 öffnete das Unternehmen sukzessive die leichten wissenschaftlichen Forschungsversionen BioMedGPT-1.6B und BioMedGPT-10B, hauptsächlich für wissenschaftliche Forscher zum Lernen und Nutzen.

Basierend auf bestehenden Technologien wie der GhatDD-FM100B-Basis hat das Unternehmen derzeit eine Anwendung auf Produktebene für die Pharmaindustrie auf den Markt gebracht: den dialogorientierten Forschungs- und Entwicklungsassistenten ChatDD (Chat Drug Discovery & Design), der durch Integration und Verständnis mit Experten interagiert multimodale Datenkollaboration zur Erforschung neuer Modelle der Arzneimittelforschung und -entwicklung.

Konversationsassistent für Arzneimittelentwicklung ChatDD (schematisch)

Speziell für Anwendungen konzentriert sich ChatDD derzeit auf drei Hauptszenarien: Genehmigung von Arzneimittelprojekten, präklinische Forschung und Assistent für klinische Studien. Nehmen Sie als Beispiel das Szenario eines schnell voranschreitenden Arzneimittelprojekts. Dies ist ein wichtiger Ausgangspunkt für die Arzneimittelforschung und -entwicklung. Das Verfassen von Projektberichten erfordert jedoch häufig eine aufwändige Sammlung und Sortierung von Informationen, beispielsweise zum Zielmarktwettbewerb und zum Patent Layout. Da sich Projektaufbauarbeiten nur schwer auslagern lassen, wird gleichzeitig die Informationsbeschaffung schwieriger.

An diesem Punkt kann die Teilnahme von ChatDD die Effizienz und Qualität der Projekteinrichtung bis zu einem gewissen Grad verbessern. Derzeit konzentriert sich die Zusammenarbeit des Unternehmens mit Fosun Pharma hauptsächlich auf die Unterstützung der Projektentscheidung, wobei der Schwerpunkt auf Szenarien wie der automatischen Intelligenzanalyse und der Bewertung des Geschäftswerts liegt. „Das interne Feedback der Kunden ist gut“, verriet Nie Zaiqing.

Es wird auch berichtet, dass große Modelle in präklinischen Forschungsszenarien hauptsächlich das Problem der Entdeckung neuer Ziele und neuer Behandlungsmöglichkeiten lösen. Shuimu Molecule ist beispielsweise eine Kooperation mit Boao Jingfang, einem innovativen Unternehmen für traditionelle chinesische Medizin, eingegangen, um den Zusammenhang zwischen Krankheiten im Bereich der traditionellen chinesischen Medizin und verschiedenen Zielen und Signalwegen zu untersuchen.

Klinische Studien sind der teuerste und riskanteste Teil der Arzneimittelforschung und -entwicklung und stellen auch eine Schwierigkeit dar, die die herkömmliche KI-Technologie nie überwinden konnte. In dieser Hinsicht können die Datenanalysefähigkeiten großer Modelle eine Rolle bei der Verbesserung der Erfolgswahrscheinlichkeit klinischer Studien spielen, beispielsweise bei der Suche nach geeigneteren Patienten für die Aufnahme. Nie Zaiqing sagte offen, dass dies „ein sehr interessantes Szenario ist, und wir investieren viel Aufwand in die Umsetzung.“ Das Unternehmen kooperiere bereits mit relevanten klinischen Experten und CRO-Unternehmen, aber es befinde sich noch in einem relativ frühen Stadium.

„Aufgrund der Rückmeldungen vom Markt habe ich das Gefühl, dass sowohl traditionelle Pharmaunternehmen als auch Biotech daran interessiert sind, sich mit großen Modellen an der Medikamentenentwicklung zu beteiligen, und eine gewisse Zahlungsbereitschaft haben. Unsere Auftragskooperation entspricht eher den Erwartungen. Große Modelle sind vorgesehen.“ Ich glaube, dass der ChatGPT-Moment im biomedizinischen Bereich bald der zukünftige Entwicklungstrend sein wird“, sagte Nie Zaiqing.

Anlegerperspektive:

Yang Lei, Gründungspartner und geschäftsführender Gesellschafter von Huashan Capital, sagte: Das Team von Shuimu Molecular deckt die beiden großen wissenschaftlichen Forschungsbereiche Biomedizin und große Modelle der künstlichen Intelligenz ab Gleichzeitig ist die Talentreserve weiterhin vorhanden. Die Entwicklungsrichtung des biomedizinischen Forschungs- und Entwicklungsassistenten ChatDD von Mizuki Molecule steht im Einklang mit den Anforderungen der biomedizinischen Industrie in den nächsten zehn Jahren. Es wird erwartet, dass ChatDD in Zukunft eine Rolle in der prä-, mittel- und postpharmazeutischen Phase spielen wird, indem es Business Intelligence und Projektaufbau, präklinische Arzneimittelentdeckung, klinische Studien und andere Aspekte unterstützt und über eine starke Produktwettbewerbsfähigkeit verfügt.

Sun Qi, geschäftsführender Gründungsgesellschafter von Daotong Investment, sagte: „ChatDDs Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsparadigma der vierten Generation durchbricht die Beschränkungen von AIDD, CADD und TMDD, verbindet menschliches Expertenwissen mit umfassendem Modellwissen und definiert das Modell der Arzneimittelforschung und -entwicklung neu.“ Um eine effiziente Arzneimittelentwicklung zu erreichen, bieten sich neue Möglichkeiten. Wir sind voller Zuversicht in die zukünftige Entwicklung von Mizuki Molecules und freuen uns darauf, dass das Team von Mizuki Molecules weiterhin fortschrittliche Algorithmen zur Kodierung und Interpretation biologischer Modaldaten wie Proteine, DNA und einzelne Zellen anwendet, die den Menschen helfen werden Langfristig wird die Tür zu datengesteuerten Entdeckungen in den Biowissenschaften weiter geöffnet.

Xu Jingming, Vorsitzender von iFlytek Ventures, sagte: „iFlytek Ventures hat immer am Konzept der industriellen ökologischen Investition festgehalten. Bei der Investition von Mizuki Molecules haben wir gute Synergien zwischen den beiden Parteien im Bereich großer Modelle gesehen.“ Das ChatDD-Produkt des Mizuki Molecular Teams ist ein multimodales vertikales Großmodell, das auf der Grundlage eines allgemeinen Textmodells entwickelt wurde und sich auf den Bereich der medizinischen Forschungs- und Entwicklungsunterstützung konzentriert. Der pharmazeutische Forschungs- und Entwicklungsprozess erfordert eine große Menge professioneller Forschungsanalysen, das Verfassen von Dokumenten und andere Arbeiten, die aufgrund ihrer Professionalität und KI-Technologiefähigkeiten im pharmazeutischen Bereich beschleunigt werden können hofft, der Erste in der Branche zu sein, der den Bereich der Arbeitskosteneinsparungen und der Verbesserung der F&E-Effizienz realisiert.

Zhang Yu, Leiter von Qingzhi Capital und Qingzhi Incubator, sagte: Wir waren immer optimistisch, was die Positionierung von Shuimuzole angeht, und werden seiner langfristigen Entwicklung weiterhin Aufmerksamkeit schenken. Mizuki hat Vorteile in den damit verbundenen technologischen Innovationen, der Datenakkumulation, der Produktforschung und -entwicklung sowie der Marktentwicklung erlangt und in wichtigen Bereichen Branchenbarrieren errichtet.