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Testo |.Hu Xiangyun

Redattore｜Hai Ruojing

36Kr ha appreso in esclusiva che recentemente la società di modelli biomedici "Shuimu Molecule" ha completato un finanziamento totale di quasi 100 milioni di yuan. Tra questi, l'angel round è stato guidato da Huashan Capital, con la partecipazione di Daotong Investment e iFlytek Ventures ha partecipato al seed round; I fondi raccolti verranno utilizzati principalmente per la ricerca e lo sviluppo di modelli multimodali biomedici su larga scala e dello strumento conversazionale di assistente allo sviluppo di farmaci ChatDD.

Shuimu Molecule è stata incubata e fondata dall'Intelligent Industry Institute (AIR) dell'Università di Tsinghua nel 2023. È principalmente impegnata nella ricerca di modelli di base su larga scala nel settore biomedico e ha sviluppato uno strumento conversazionale di assistente allo sviluppo di farmaci ChatDD. Nie Zaiqing, professor Guoqiang dell’Università di Tsinghua e capo ricercatore di AIR, è il capo scienziato dell’azienda.

L'accademico Zhang Yaqin, preside dell'Istituto di ricerca sull'industria intelligente dell'Università di Tsinghua, ha affermato che l'intelligenza artificiale+vita e salute è una delle principali direzioni di ricerca di AIR e ha compiuto una serie di progressi nella ricerca, inclusa la previsione accurata della struttura delle proteine, degli anticorpi dell'IA progettazione, progettazione molecolare dell'intelligenza artificiale, ecc. Su questa base, la cooperazione tra industria, università e ricerca tra AIR e Mizuki Molecules creerà un supporto e una sinergia migliori.

Secondo Nie Zaiqing, gli assistenti collaborativi per lo sviluppo di farmaci tra uomo e macchina rappresentano una tendenza inevitabile nella futura ricerca e sviluppo di farmaci. Negli ultimi anni, sebbene l’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale abbia mostrato un certo potenziale nella scoperta di farmaci e nella progettazione ottimizzata, deve affrontare anche problemi quali dati di addestramento insufficienti, modalità di elaborazione unica e separazione di informazioni e conoscenza. "L'incomprensione dei prodotti farmaceutici basati sull'IA in questa fase è che fanno troppo affidamento sul ruolo dell'IA e sperano che l'algoritmo possa generare direttamente molecole o farmaci candidati. Tuttavia, nel processo farmaceutico, l'esperienza e l'intuizione degli esperti sono spesso insostituibili, quindi il modo migliore è effettivamente usare la combinazione dei due. "

I modelli multimodali di grandi dimensioni sono il modo più probabile per raggiungere questo obiettivo, perché rispetto ai tradizionali prodotti farmaceutici basati sull’intelligenza artificiale, i modelli di grandi dimensioni aggiungono un nuovo collegamento per “allineare” il linguaggio naturale e il linguaggio di codifica biologica. Si può comprendere che ogni proteina e molecola è un punto di conoscenza correlato tra loro. Mentre il modello trova la connessione tra i punti di conoscenza, può anche integrare l'esperienza dei ricercatori farmaceutici attraverso domande testuali e un continuo " "bidirezionale. stimolazione delle persone e pensiero modello su larga scala" per trovare soluzioni migliori.

Con questo obiettivo, Shuimu Molecule ha sviluppato per la prima volta il grande modello biomedico multimodale GhatDD-FM100B con centinaia di miliardi di parametri. Secondo i rapporti, sulla base del modello linguistico universale, GhatDD-FM100B sovrappone anche il miglioramento delle competenze biomediche, l'allineamento multimodale, nonché la messa a punto delle istruzioni e il design a tre strati RLHF per garantire che possa "comprendere veramente il settore farmaceutico". industria." Nel 2023, il modello è stato sottoposto alla valutazione C-Eval e ha ottenuto punteggi superiori a 90 punti in 4 valutazioni, tra cui qualifiche mediche e medicina di base.

Inoltre, in termini di innovazione tecnologica degli algoritmi correlati, Shuimu Molecule ha anche sviluppato il modello di grandi dimensioni cross-modale a singola cellula e testo LangCell, il modello di grandi dimensioni cross-modale di molecole e testo MV-Mol e il modello di apprendimento della rappresentazione delle proteine ​​a livello atomico ESM-AA , ecc.; Nel 2023, l'azienda ha successivamente aperto le versioni leggere per la ricerca scientifica BioMedGPT-1.6B e BioMedGPT-10B, principalmente per consentire ai ricercatori scientifici di apprendere e utilizzare.

Attualmente, basandosi su tecnologie esistenti come la base GhatDD-FM100B, l'azienda ha lanciato un'applicazione a livello di prodotto per l'industria farmaceutica: l'assistente conversazionale per la ricerca e lo sviluppo dei farmaci ChatDD (Chat Drug Discovery & Design), che interagisce con gli esperti integrando e comprendendo dati multimodali. collaborazione uomo-macchina per esplorare nuovi modelli di ricerca e sviluppo di farmaci.

Assistente conversazionale allo sviluppo di farmaci ChatDD (segno)

Specifico per le applicazioni, ChatDD si concentra attualmente su tre scenari principali: approvazione del progetto farmaceutico, ricerca preclinica e assistente alla sperimentazione clinica. Prendiamo come esempio lo scenario di un progetto farmaceutico in rapida evoluzione. Questo è un importante punto di partenza per la ricerca e sviluppo farmaceutico e il BD. Tuttavia, la stesura di rapporti di progetto spesso richiede una grande quantità di noiose raccolte e smistamenti di informazioni, come la concorrenza sul mercato target e i brevetti. disposizione. Allo stesso tempo, poiché il lavoro di definizione del progetto è difficile da esternalizzare, la raccolta delle informazioni diventa più difficile.

A questo punto, la partecipazione di ChatDD può migliorare in una certa misura l’efficienza e la qualità della realizzazione del progetto. Attualmente, la cooperazione dell'azienda con Fosun Pharma si concentra principalmente sull'assistenza al processo decisionale dei progetti, concentrandosi su scenari come l'analisi automatica dell'intelligence e la valutazione del valore aziendale. "Il feedback interno dei clienti è buono", ha rivelato Nie Zaiqing.

È stato inoltre riferito che negli scenari di ricerca preclinica, i modelli di grandi dimensioni risolvono principalmente il problema della scoperta di nuovi bersagli e nuove opzioni di trattamento. Ad esempio, Shuimu Molecule ha stretto una collaborazione con Boao Jingfang, un'azienda innovativa di medicina tradizionale cinese, per esplorare la relazione tra le malattie nel campo della medicina tradizionale cinese e diversi bersagli e percorsi di segnalazione.

Gli studi clinici rappresentano la parte più costosa e rischiosa della ricerca e dello sviluppo di farmaci e rappresentano anche una difficoltà che la tecnologia dell’intelligenza artificiale tradizionale non è mai stata in grado di superare. A questo proposito, le capacità di analisi dei dati di modelli di grandi dimensioni possono svolgere un ruolo nel migliorare la probabilità di successo negli studi clinici, ad esempio aiutando a trovare pazienti più idonei per l’arruolamento. Nie Zaiqing ha affermato francamente che si tratta di "uno scenario molto interessante e stiamo investendo molti sforzi per realizzarlo. L'azienda sta già collaborando con esperti clinici e società CRO pertinenti, ma è ancora in una fase relativamente iniziale".

"Dal feedback del mercato, sento che sia le aziende farmaceutiche tradizionali che quelle biotecnologiche sono interessate a utilizzare modelli di grandi dimensioni per partecipare allo sviluppo dei farmaci e hanno una certa disponibilità a pagare. La nostra cooperazione negli ordini è più in linea con le aspettative. I modelli di grandi dimensioni sono destinati essere il trend di sviluppo futuro, credo che il momento ChatGPT nel campo biomedico arriverà presto", ha affermato Nie Zaiqing.

Prospettiva dell’investitore:

Yang Lei, socio fondatore e socio amministratore di Huashan Capital, ha dichiarato: Il team di Shuimu Molecular abbraccia i due principali campi di ricerca scientifica della biomedicina e dei modelli di grandi dimensioni dell'intelligenza artificiale. Dispone di molti dei migliori esperti di ricerca scientifica nel settore e ha reclutato esperti senior del settore Allo stesso tempo, la riserva di talenti è ancora lì. La direzione di sviluppo dell'assistente di ricerca e sviluppo biomedico conversazionale ChatDD di Mizuki Molecule è in linea con le esigenze del settore biomedico nei prossimi dieci anni. In futuro, si prevede che ChatDD svolgerà un ruolo nelle fasi pre, intermedie e post-farmaceutiche, assistendo la business intelligence e la definizione di progetti, la scoperta preclinica di farmaci, sperimentazioni cliniche e altri aspetti, e ha una forte competitività di prodotto.

Sun Qi, socio fondatore e amministratore di Daotong Investment, ha dichiarato: Il paradigma di ricerca e sviluppo di farmaci di quarta generazione di ChatDD supera i limiti di AIDD, CADD e TMDD, collega la conoscenza degli esperti umani con la conoscenza di grandi modelli e ridefinisce il modello di ricerca e sviluppo di farmaci Per ottenere risultati efficienti, lo sviluppo di farmaci di precisione offre nuove possibilità. Siamo pieni di fiducia nello sviluppo futuro di Mizuki Molecules e attendiamo con impazienza che il team di Mizuki Molecules continui ad applicare algoritmi avanzati per la codifica e l'interpretazione di dati modali biologici come proteine, DNA e singole cellule, che aiuteranno gli esseri umani aprire ulteriormente la porta alle scoperte nel campo delle scienze della vita basate sui dati nel lungo periodo.

Xu Jingming, presidente di iFlytek Ventures, ha dichiarato: iFlytek Ventures ha sempre aderito al concetto di investimento ecologico industriale Nell'investimento di Mizuki Molecules, abbiamo visto una buona sinergia tra le due parti nel campo dei modelli di grandi dimensioni. Il prodotto ChatDD del Mizuki Molecular Team è un grande modello verticale multimodale sviluppato sulla base di un modello testuale generale che si concentra sul campo della ricerca e sviluppo medico ausiliario. Il processo di ricerca e sviluppo farmaceutico comporta una grande quantità di analisi di ricerca professionale, scrittura di documenti e altri lavori, che hanno l'opportunità di essere accelerati da modelli professionali su larga scala. Basandosi sulla sua professionalità e capacità tecnologiche di intelligenza artificiale nel campo farmaceutico, Shuimu Molecule spera di essere il primo nel settore a realizzare il campo della ricerca e sviluppo farmaceutico, il risparmio sui costi di manodopera e il miglioramento dell'efficienza della ricerca e sviluppo.

Zhang Yu, capo di Qingzhi Capital e Qingzhi Incubator, ha dichiarato: Siamo sempre stati ottimisti riguardo al posizionamento di Shuimuzole e continueremo a prestare attenzione al suo sviluppo a lungo termine. Mizuki ha ottenuto vantaggi nell'innovazione tecnologica correlata, nell'accumulo di dati, nella ricerca e sviluppo di prodotti e nello sviluppo del mercato e ha stabilito barriere di settore in dimensioni chiave.