uutiset

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Teksti |. Hu Xiangyun

Toimittaja Hai Ruojing

36Kr yksinomaan sai tietää, että äskettäin biolääketieteen malliyritys "Shuimu Molecule" on suorittanut yhteensä lähes 100 miljoonan yuanin rahoituksen. Heidän joukossaan enkelikierrosta johti Huashan Capital, johon osallistui Daotong Investment ja iFlytek Ventures, joka osallistui siemenrahoitukseen. Kerätyt varat käytetään pääosin biolääketieteellisten laajamittaisten multimodaalisten mallien ja keskustelullisen lääkekehitysaputyökalun ChatDD:n tutkimukseen ja kehittämiseen.

Shuimu Molecule on haudottava ja perustettu Tsinghuan yliopiston älykäs teollisuusinstituutin (AIR) toimesta vuonna 2023. Se harjoittaa pääasiassa laajamittaista perusmallitutkimusta biolääketieteen teollisuudessa ja on kehittänyt keskustelullisen lääkekehitysaputyökalun ChatDD. Nie Zaiqing, Tsinghuan yliopiston professori Guoqiang ja AIR:n päätutkija, toimii yhtiön päätutkijana.

Akateemikko Zhang Yaqin, Tsinghuan yliopiston älykkään teollisuuden tutkimuslaitoksen dekaani, sanoi, että tekoäly+elämä ja terveys on yksi AIR:n keskeisistä tutkimussuunnista, ja on edistynyt tutkimuksessa, mukaan lukien proteiinirakenteen tarkka ennustaminen, tekoälyvasta-aineiden suunnittelu, AI-molekyylisuunnittelu jne. Tältä pohjalta AIR:n ja Mizuki Moleculesin teollisuuden, yliopiston ja tutkimuksen yhteistyö muodostaa parempaa tukea ja synergiaa.

Nie Zaiqingin näkemyksen mukaan ihmisen ja koneen yhteistoiminnalliset lääkekehitysassistentit ovat väistämätön trendi tulevaisuuden lääketutkimuksessa ja -kehityksessä. Vaikka tekoälyteknologian soveltaminen on viime vuosina osoittanut tiettyä potentiaalia lääkekehityksessä ja optimoidussa suunnittelussa, se kohtaa myös ongelmia, kuten riittämätön koulutusdata, yksittäinen käsittelymuoto sekä tiedon ja tiedon erottaminen toisistaan. "Tekoälylääkkeiden väärinkäsitys tässä vaiheessa on se, että ne luottavat liikaa tekoälyn rooliin ja toivovat, että algoritmi voi tuottaa suoraan ehdokasmolekyylejä tai lääkkeitä. Lääkeprosessissa asiantuntijoiden kokemus ja intuitio ovat kuitenkin usein korvaamattomia. joten paras tapa on käyttää näiden kahden yhdistämistä."

Multimodaaliset suuret mallit ovat todennäköisin tapa saavuttaa tämä tavoite, koska perinteisiin tekoälylääkkeisiin verrattuna suuret mallit lisäävät uuden linkin luonnollisen kielen ja biologisen koodauskielen "kohdistamiseen". Voidaan ymmärtää, että jokainen proteiini ja molekyyli on tietopiste, joka liittyy toisiinsa Samalla kun malli löytää yhteyden tietopisteiden välillä, se voi myös integroida lääketutkijoiden kokemuksia tekstikysymysten kautta ja jatkuvasti " "kaksisuuntaisesti. ihmisten ja suuren mittakaavan malliajattelun stimulointi" parempien ratkaisujen löytämiseksi.

Tämän tavoitteen mukaisesti Shuimu Molecule kehitti ensin biolääketieteellisen multimodaalisen suuren mallin GhatDD-FM100B, jossa on satoja miljardeja parametreja. Raporttien mukaan universaalin kielimallin perusteella GhatDD-FM100B sisältää myös biolääketieteellisen asiantuntemuksen parantamisen, multimodaalisen kohdistamisen sekä ohjeiden hienosäädön ja RLHF-kolmikerroksisen suunnittelun varmistaakseen, että se voi "todella ymmärtää lääkettä. teollisuus." Vuonna 2023 mallille tehtiin C-Eval-arviointi ja se saavutti yli 90 pistettä neljässä arvioinnissa, mukaan lukien lääkärin pätevyys ja peruslääketiede.

Lisäksi Shuimu Molecule on kehittänyt asiaan liittyvän algoritmiteknologian innovaation osalta myös LangCell-yksisoluisen ja tekstin välisen suuren mallin, molekyylien ja tekstin ristiin modaalisen suuren mallin MV-Mol ja atomitason proteiiniesityksen oppimismallin ESM-AA jne. Vuonna 2023 yritys avasi peräkkäin kevyet tieteelliset tutkimusversiot BioMedGPT-1.6B ja BioMedGPT-10B pääasiassa tieteellisten tutkijoiden oppimiseen ja käyttöön.

Tällä hetkellä olemassa oleviin teknologioihin, kuten GhatDD-FM100B-pohjaan, yritys on lanseerannut lääketeollisuudelle tuotetason sovelluksen: keskustelulääkkeen T&K-assistentin ChatDD (Chat Drug Discovery & Design), joka on vuorovaikutuksessa asiantuntijoiden kanssa integroimalla ja ymmärtämällä. multimodaalinen tieto ihmisen ja koneen yhteistyöstä uusien lääketutkimuksen ja -kehityksen mallien tutkimiseksi.

Keskusteleva lääkekehitysassistentti ChatDD (merkki)

Erityisesti sovelluksissa ChatDD keskittyy tällä hetkellä kolmeen pääskenaarioon: lääkeprojektien hyväksyntään, prekliiniseen tutkimukseen ja kliinisen kokeen assistenttiin. Otetaan esimerkkinä nopeasti etenevä lääkeprojektin skenaario. Tämä on tärkeä lähtökohta lääketutkimukselle ja BD:lle. Projektiraporttien kirjoittaminen vaatii kuitenkin usein paljon ikävää tiedon keräämistä ja lajittelua, kuten kohdemarkkinakilpailua ja patenttia. layout. Samalla kun projektien perustamistyötä on vaikea ulkoistaa, tiedonkeruu vaikeutuu.

Tässä vaiheessa ChatDD:n osallistuminen voi parantaa projektin perustamisen tehokkuutta ja laatua jossain määrin. Tällä hetkellä yhtiön yhteistyö Fosun Pharman kanssa keskittyy pääasiassa projektin päätöksenteon avustamiseen keskittyen skenaarioihin, kuten automaattiseen tiedusteluanalyysiin ja liiketoiminnan arvon arviointiin. "Sisäinen palaute asiakkailta on hyvää", Nie Zaiqing paljasti.

On myös raportoitu, että prekliinisissä tutkimusskenaarioissa suuret mallit ratkaisevat pääasiassa uusien kohteiden ja uusien hoitovaihtoehtojen löytämisen ongelman. Esimerkiksi Shuimu Molecule on päässyt yhteistyöhön perinteisen kiinalaisen lääketieteen innovaatioyrityksen Boaojingfangin kanssa selvittääkseen perinteisen kiinalaisen lääketieteen alan sairauksien ja erilaisten kohteiden ja signalointireittien välistä suhdetta.

Kliiniset kokeet ovat kallein ja riskialtisin osa lääketutkimusta ja -kehitystä, ja ne ovat myös vaikeus, jota perinteinen tekoälytekniikka ei ole koskaan pystynyt voittamaan. Tässä suhteessa suurten mallien data-analyyseillä voi olla rooli kliinisten tutkimusten onnistumisen todennäköisyyden parantamisessa, esimerkiksi auttamalla löytämään sopivimmat potilaat ilmoittautumiseen. Nie Zaiqing sanoi suoraan, että tämä on "erittäin mielenkiintoinen skenaario, ja panostamme paljon tämän tekemiseen. Yritys tekee jo yhteistyötä asiaankuuluvien kliinisten asiantuntijoiden ja CRO-yritysten kanssa, mutta se on vielä suhteellisen varhaisessa vaiheessa."

"Markkinoilta saadun palautteen perusteella koen, että sekä perinteiset lääkeyhtiöt että Biotech ovat kiinnostuneita suurten mallien käyttämisestä lääkekehitykseen osallistumiseen ja tietynlaiseen maksuhalukkuuteen. Tilausyhteistyömme on odotusten mukaista. Suuret mallit on tarkoitettu ollakseen tulevaisuuden kehitystrendi, uskon, että ChatGPT-hetki biolääketieteen alalla tulee pian", Nie Zaiqing sanoi.

Sijoittajan näkökulma:

Yang Lei, Huashan Capitalin perustaja- ja johtajakumppani, sanoi: Shuimu Molecular -tiimi kattaa kaksi suurta tieteellistä tutkimusaluetta, biolääketieteen ja tekoälyn suuria malleja. Sillä on monia alan huipputason tieteellisiä asiantuntijoita, ja se on rekrytoinut alan johtavia asiantuntijoita liittyä Samaan aikaan kykyreservi on edelleen olemassa. Mizuki Moleculen ChatDD keskustelullisen biolääketieteen T&K-assistentin kehityssuunta vastaa biolääketieteen teollisuuden tarpeita seuraavan kymmenen vuoden aikana. Tulevaisuudessa ChatDD:n odotetaan osallistuvan lääketieteen esi-, puoliväli- ja jälkeiseen vaiheeseen, auttaen liiketoimintatiedon ja -projektien perustamisessa, prekliinisissä lääkekehityksessä, kliinisissä kokeissa ja muissa asioissa, ja sillä on vahva tuotekilpailukyky.

Daotong Investmentin perustajapäällikkö Sun Qi sanoi: ChatDD:n neljännen sukupolven lääketutkimuksen ja -kehityksen paradigma murtaa AIDD:n, CADD:n ja TMDD:n rajoitukset, yhdistää ihmisten asiantuntijatiedon laajaan mallitietoon ja määrittelee uudelleen lääketutkimuksen ja -kehityksen mallin. Tehokkuuden saavuttamiseksi Precision-lääkekehitys tarjoaa uusia mahdollisuuksia. Olemme täynnä luottamusta Mizuki Moleculen tulevaan kehitykseen ja odotamme innolla, että Mizuki Molecular -tiimi jatkaa kehittyneiden algoritmien soveltamista biologisten modaalitietojen, kuten proteiinien, DNA:n ja yksittäisten solujen, koodaamiseen ja tulkintaan, mikä auttaa ihmisiä. avata entisestään ovea datalähtöisille biotieteiden löydöksille pitkällä aikavälillä.

iFlytek Venturesin puheenjohtaja Xu Jingming sanoi: iFlytek Ventures on aina noudattanut teollisen ekologisen investoinnin käsitettä. Mizuki Molecular Teamin ChatDD-tuote on yleisen tekstimallin pohjalta kehitetty multimodaalinen vertikaalinen iso malli, joka keskittyy lääketieteellisen tutkimus- ja kehitysavun alaan. Lääkealan tutkimus- ja kehitysprosessi sisältää suuren määrän ammattimaista tutkimusanalyysiä, dokumenttien kirjoittamista ja muuta työtä, jota on mahdollista kiihdyttää ammattimaisilla suurmalleilla Perustuu ammattitaitoon ja tekoälyteknologiaan lääkealan Shuimu Molecule toivoo alan ensimmäisenä toteuttavansa lääketutkimuksen ja -kehityksen alan. Säästä työvoimakustannuksia ja parantaa T&K-tehokkuutta.

Qingzhi Capitalin ja Qingzhi Incubatorin johtaja Zhang Yu sanoi: Olemme aina olleet optimistisia Shuimuzolen sijainnin suhteen ja kiinnitämme jatkossakin huomiota sen kehittämiseen pitkällä aikavälillä. Mizuki on saavuttanut etuja asiaan liittyvissä teknologisissa innovaatioissa, tiedon keräämisessä, tuotetutkimuksessa ja -kehityksessä sekä markkinakehityksessä, ja se on asettanut teollisuuden esteitä keskeisissä ulottuvuuksissa.