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文 | 胡祥雲

編集者｜海若京

36Krは最近、生物医学モデル企業「Shuimu Molecule」が総額1億元近くの資金調達を完了したことを独占的に知った。このうち、エンジェルラウンドはHuashan Capitalが主導し、Daotong InvestmentとiFlytek Venturesが参加し、シードラウンドにはQingzhi Capitalが参加した。調達した資金は主に大規模生物医学マルチモーダルモデルや会話型創薬支援ツール「ChatDD」の研究開発に活用される。

Shuimu Molecule は、清華大学知能産業研究所 (AIR) によって育成され、2023 年に設立されました。主に生物医学産業における基礎的な大規模モデル研究に従事し、会話型創薬支援ツール ChatDD を開発しました。清華大学の国強教授でAIRの主任研究員である聶在清氏が同社の主任研究員を務めている。

清華大学知能産業研究院の所長である学術研究員の張亜琴氏は、AI+生命と健康はAIRの中核的な研究方向の1つであり、タンパク質構造の正確な予測、AI抗体の設計、AI抗体の設計、 AI分子設計などこれに基づいて、AIRとMizuki Moleculesとの産学研究協力は、より良いサポートと相乗効果を形成するでしょう。

聶在清氏の見解では、人間と機械の協働による医薬品開発アシスタントは、将来の医薬品研究開発において避けられないトレンドであると考えています。ここ数年、AI技術の応用は創薬や設計の最適化において一定の可能性を示してきたものの、不十分なトレーニングデータ、単一の処理モダリティ、情報と知識の分離などの問題にも直面しています。 「現段階でのAI医薬品に対する誤解は、AIの役割に依存しすぎており、アルゴリズムが候補分子や薬剤を直接生成できることを期待しているということです。しかし、製薬プロセスにおいては、専門家の経験や直感が代えがたいことが多く、したがって、実際に最善の方法は、この 2 つを組み合わせて使用​​することです。」

従来の AI 医薬品と比較して、大規模モデルは自然言語と生物学的コーディング言語を「調整」するための新しいリンクを追加するため、マルチモーダル大規模モデルがこの目標を達成する可能性が最も高い方法です。すべてのタンパク質と分子は相互に関連する知識ポイントであることが理解できますが、モデルは知識ポイント間の関係を見つけ出すと同時に、テキストによる質問や継続的な双方向を通じて医薬品研究者の経験を統合することもできます。より良い解決策を見つけるために、人々の思考と大規模なモデルの思考を刺激します。

この目標のもと、Shuimu Molecule は最初に、数千億のパラメータを備えた生物医学マルチモーダル大型モデル GhatDD-FM100B を開発しました。報告によると、GhatDD-FM100Bは、ユニバーサル言語モデルに基づいて、生物医学の専門知識の強化、マルチモーダルアライメント、さらに指示の微調整とRLHFの3層設計を重ね合わせて、「医薬品を真に理解できる」ことを保証します。業界。" 2023年にはC-Eval評価を受け、医師資格や基礎医学など4つの評価で90点以上を達成した。

さらに、関連するアルゴリズム技術革新の観点から、Shuimu Molecule は、LangCell 単一細胞とテキストのクロスモーダル大規模モデル、分子とテキストのクロスモーダル大規模モデル MV-Mol、および原子レベルのタンパク質表現学習モデル ESM-AA も開発しました。 、など; 2023 年に、同社は主に科学研究者が学習して使用できる軽量の科学研究バージョン BioMedGPT-1.6B および BioMedGPT-10B を順次公開しました。

現在、同社はGhatDD-FM100Bベースなどの既存技術に基づいて、製薬業界向けの製品レベルのアプリケーションである会話型医薬品研究開発アシスタントChatDD（Chat Drug Discovery & Design）を開始しており、統合して理解することで専門家と対話します。医薬品研究開発の新しいモデルを探索するためのマルチモーダル データ。

会話型創薬アシスタントChatDD（サイン）

アプリケーションに特化して、ChatDD は現在、医薬品プロジェクトの承認、前臨床研究、臨床試験アシスタントという 3 つの主要なシナリオに焦点を当てています。急速に進行する医薬品プロジェクトのシナリオを例に挙げると、これは医薬品の研究開発と BD にとって重要な出発点です。ただし、プロジェクトのレポートを作成するには、ターゲット市場の競争や特許などの膨大な情報の収集と分類が必要になることがよくあります。レイアウト。一方で、プロジェクトの立ち上げ作業は外部委託が難しいため、情報収集が難しくなります。

この際、ChatDDが参加することで、プロジェクト設立の効率と品質をある程度向上させることができます。現在、同社と復星製薬の協力は主に、自動インテリジェンス分析やビジネス価値評価などのシナリオに焦点を当て、プロジェクトの意思決定を支援することに重点を置いています。 「顧客からの社内フィードバックは良好です」と Nie Zaiqing 氏は明らかにしました。

前臨床研究シナリオでは、大規模なモデルが主に新しい標的と新しい治療選択肢を発見するという問題を解決することも報告されています。たとえば、Shuimu Molecule は、伝統的な中国医学の分野における疾患とさまざまな標的およびシグナル伝達経路との関係を調査するために、伝統的な中国医学のイノベーション企業である Boaojingfang と協力関係に達しました。

臨床試験は医薬品の研究開発の中で最も費用がかかりリスクが高い部分であり、従来の AI テクノロジーでは決して克服できなかった困難でもあります。この点において、大規模モデルのデータ分析機能は、登録にさらに適した患者を見つけるのを支援するなど、臨床試験の成功確率を向上させる役割を果たす可能性があります。聶在清氏は、これは「非常に興味深いシナリオであり、当社はこれを実現するために多大な労力を費やしている」と率直に述べ、同社はすでに関連する臨床専門家やCRO企業と協力しているが、まだ比較的初期の段階にあると述べた。

「市場からのフィードバックから、伝統的な製薬会社とバイオテクノロジー企業の両方が、医薬品開発に参加するために大型モデルを使用することに興味があり、一定の支払い意欲を持っていると感じています。私たちの注文協力は、より期待に沿ったものです。大型モデルは運命づけられています」将来の開発トレンドとして、生物医学分野におけるChatGPTの瞬間が間もなく来ると信じています」とNie Zaiqing氏は述べた。

投資家の視点:

Huashan Capital の創設パートナー兼マネージングパートナーである Yang Lei 氏は次のように述べています。 Shuimu Molecular チームは、生物医学と人工知能の大型モデルという 2 つの主要な科学研究分野にまたがっており、業界のトップの科学研究専門家を多数抱えており、業界の上級専門家を採用しています。同時に、人材の確保もまだ進んでいます。 Mirai Molecule の ChatDD 会話型生物医学研究開発アシスタントの開発方向は、今後 10 年間の生物医学産業のニーズと一致しています。 ChatDDは将来的には、ビジネスインテリジェンスやプロジェクトの立ち上げ、前臨床創薬、臨床試験などを支援する薬事前、中期、薬事後の段階での役割が期待されており、高い製品競争力を持っています。

Daotong Investment の創設マネージングパートナーである Sun Qi 氏は次のように述べています。ChatDD の第 4 世代医薬品研究開発パラダイムは AIDD、CADD、TMDD の限界を打ち破り、人間の専門知識を大規模モデルの知識と結び付け、医薬品研究開発のモデルを再定義します。効率的な医薬品開発を実現するために、Precision は新たな可能性を提供します。私たちは、Miki Molecule の将来の開発に自信を持っており、Miki Molecule チームが、人類を助けるタンパク質、DNA、単一細胞などの生物学的モーダル データのエンコードと解釈に高度なアルゴリズムを適用し続けることを期待しています。長期的にはデータ駆動型のライフサイエンス発見への扉がさらに開かれます。

iFlytek Ventures の徐京明会長は次のように述べています。iFlytek Ventures は常に産業環境への投資の概念を堅持しており、Mizuki Molecules への投資では、大型モデルの分野で両社の間に良好な相乗効果が見られました。水木分子チームのChatDD製品は、医療研究開発支援分野に特化した汎用テキストモデルをベースに開発されたマルチモーダル垂直大型モデルです。医薬品の研究開発プロセスには、大量の専門的な研究分析、文書作成、その他の作業が含まれますが、Shuimu Molecule の製薬分野における専門性と AI テクノロジー能力に基づいて、専門的な大規模モデルによって加速する機会があります。業界初の医薬品研究開発分野を実現し、人件費の削減と研究開発の効率化を実現したいと考えています。

Qingzhi Capital および Qingzhi Incubator の責任者、Zhang Yu 氏は次のように述べています。「私たちは Shuimuzole の位置付けについて常に楽観的であり、今後も長期的にその発展に注目していきます。」ミズキは、関連する技術革新、データ蓄積、製品研究開発、市場開発において優位性を獲得し、主要な側面で業界の障壁を確立してきました。