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텍스트 | 후샹윤

편집자｜하이루오징

36Kr은 최근 생체의학 모델 회사인 'Shuimu Molecule'이 총 1억 위안에 가까운 자금 조달을 완료했다는 사실을 단독으로 알게 되었습니다. 그중 엔젤 라운드는 Huashan Capital이 주도했으며 Daotong Investment와 iFlytek Ventures가 자금 조달에 참여했습니다. 모금된 자금은 주로 대규모 생물의학 다중 모드 모델의 연구 개발과 대화형 약물 개발 보조 도구인 ChatDD에 사용될 예정입니다.

Shuimu Molecule은 2023년 Tsinghua University Intelligent Industry Institute(AIR)에서 인큐베이션 및 설립되었습니다. 주로 생물의학 산업의 기본적인 대규모 모델 연구에 참여하고 있으며 대화형 약물 개발 보조 도구인 ChatDD를 개발했습니다. 칭화대학교 궈창(Guoqiang) 교수이자 AIR의 수석 연구원인 니에 자이칭(Nie Zaiqing)이 회사의 수석 과학자를 맡고 있습니다.

칭화대학교 지능산업연구소장 장야친(Zhang Yaqin) 교수는 AI+생명과 건강이 AIR의 핵심 연구 방향 중 하나라며 단백질 구조의 정확한 예측, AI 항체 설계, AI 항체 설계 등 일련의 연구 진전을 이뤘다고 밝혔다. AI 분자설계 등 이를 바탕으로 AIR와 Mizuki Molecules의 산학연 협력은 더 나은 지원과 시너지를 형성할 것입니다.

Nie Zaiqing의 견해에 따르면 인간-기계 공동 약물 개발 보조원은 미래 약물 연구 및 개발에서 피할 수 없는 추세입니다. 지난 몇 년 동안 AI 기술의 적용은 신약 발견과 최적화 설계에서 확실한 잠재력을 보여줬지만 훈련 데이터 부족, 단일 처리 방식, 정보와 지식의 분리 등의 문제에도 직면해 있습니다. "이 단계에서 AI 의약품에 대한 오해는 AI의 역할에 너무 의존하고 알고리즘이 후보 분자나 약물을 직접 생성할 수 있기를 희망한다는 것입니다. 그러나 제약 과정에서는 전문가의 경험과 직관이 대체 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 가장 좋은 방법은 실제로 두 가지를 결합하는 것입니다.”

다중 모드 대형 모델은 이 목표를 달성할 가능성이 가장 높은 방법입니다. 왜냐하면 기존 AI 제약과 비교할 때 대형 모델은 자연 언어와 생물학적 코딩 언어를 "정렬"하기 위한 새로운 링크를 추가하기 때문입니다. 모든 단백질과 분자는 서로 연관된 지식 포인트라는 것을 이해할 수 있습니다. 모델은 지식 포인트 간의 연결을 찾는 동시에 텍스트 질문과 지속적인 양방향을 통해 약물 연구자의 경험을 통합할 수도 있습니다. 더 나은 솔루션을 찾기 위해 사람들의 대규모 모델 사고를 자극합니다.

이 목표에 따라 Shuimu Molecule은 처음으로 수천억 개의 매개변수를 갖춘 생체의학 다중 모드 대형 모델 GhatDD-FM100B를 개발했습니다. 보고서에 따르면, GhatDD-FM100B는 범용 언어 모델을 기반으로 생물 의학 전문 지식 향상, 다중 모드 정렬, 지침 미세 조정 및 RLHF 3층 설계를 중첩하여 "진정한 제약 이해"를 보장합니다. 산업." 2023년에는 C-Eval 평가를 거쳐 의사자격, 기초의학 등 4개 평가에서 90점 이상의 점수를 획득했다.

또한 관련 알고리즘 기술 혁신 측면에서 Shuimu Molecule은 LangCell 단일 세포 및 텍스트 교차 모달 대형 모델, 분자 및 텍스트 교차 모달 대형 모델 MV-Mol 및 원자 수준 단백질 표현 학습 모델 ESM-AA도 개발했습니다. 2023년에 회사는 주로 과학 연구자들이 학습하고 사용할 수 있도록 경량 과학 연구 버전 BioMedGPT-1.6B 및 BioMedGPT-10B를 연속적으로 공개했습니다.

현재 회사는 GhatDD-FM100B 기반과 같은 기존 기술을 기반으로 제약 산업을 위한 제품 수준 애플리케이션인 대화형 약물 R&D 보조 ChatDD(Chat Drug Discovery & Design)를 출시했습니다. 이는 통합과 이해를 통해 전문가와 상호 작용합니다. 다중 모드 데이터: 약물 연구 및 개발의 새로운 모델을 탐색하기 위한 인간-기계 협력.

대화형 신약 개발 보조 ChatDD(표지)

애플리케이션과 관련하여 ChatDD는 현재 약물 프로젝트 승인, 전임상 연구 및 임상 시험 보조라는 세 가지 주요 시나리오에 중점을 두고 있습니다. 빠르게 진행되는 의약품 프로젝트 시나리오를 예로 들어보겠습니다. 이는 의약품 R&D 및 BD의 중요한 출발점입니다. 그러나 프로젝트 보고서 작성에는 목표 시장 경쟁 및 특허와 같은 많은 양의 지루한 정보 수집 및 분류가 필요한 경우가 많습니다. 공들여 나열한 것. 동시에, 프로젝트 수립 업무는 아웃소싱이 어렵기 때문에 정보 수집이 더욱 어려워집니다.

이 시점에서 ChatDD의 참여는 프로젝트 수립의 효율성과 품질을 어느 정도 향상시킬 수 있습니다. 현재 Fosun Pharma와의 협력은 자동 인텔리전스 분석 및 비즈니스 가치 평가와 같은 시나리오에 중점을 두고 프로젝트 의사 결정 지원에 중점을 두고 있습니다. Nie Zaiqing은 “고객의 내부 피드백이 좋습니다.”라고 밝혔습니다.

또한 전임상 연구 시나리오에서는 대형 모델이 주로 새로운 목표와 새로운 치료 옵션을 발견하는 문제를 해결하는 것으로 보고되었습니다. 예를 들어, Shuimu Molecule은 한의학 분야의 질병과 다양한 표적 및 신호 경로 간의 관계를 탐구하기 위해 한의학 혁신 회사인 Boaojingfang과 협력했습니다.

임상시험은 약물 연구개발에 있어서 가장 비용이 많이 들고 위험한 부분이며, 기존 AI 기술로는 결코 극복할 수 없었던 어려움이기도 합니다. 이런 점에서, 대형 모델의 데이터 분석 능력은 등록에 더 적합한 환자를 찾는 데 도움을 주는 등 임상시험의 성공 확률을 높이는 데 역할을 할 수 있습니다. 니재칭 대표는 "매우 흥미로운 시나리오이며 이를 위해 많은 노력을 기울이고 있다"고 솔직하게 말했다. 회사는 이미 관련 임상 전문가 및 CRO 기업과 협력하고 있지만 아직은 비교적 초기 단계다.

"시장의 피드백을 보면 전통 제약회사와 바이오테크 모두 대형 모델을 활용해 신약 개발에 참여하는 데 관심이 있고 지불할 의향이 있는 것 같습니다. 우리의 수주 협력은 기대에 더 부합합니다. 대형 모델은 운명적입니다. 미래의 발전 추세가 되기 위해서는 생물 의학 분야에서 ChatGPT 순간이 곧 올 것이라고 믿습니다."라고 Nie Zaiqing은 말했습니다.

투자자 관점:

Huashan Capital의 창립 파트너이자 경영 파트너인 Yang Lei는 다음과 같이 말했습니다: Shuimu Molecular 팀은 생물 의학 및 인공 지능 대형 모델이라는 두 가지 주요 과학 연구 분야를 포괄하며 업계 최고의 과학 연구 전문가를 다수 보유하고 있으며 수석 업계 전문가를 채용했습니다. 동시에 인재 예비도 여전히 확장되고 있습니다. Mizuki Molecule의 ChatDD 대화형 생물의학 R&D 보조원의 개발 방향은 향후 10년 동안 생물의학 산업의 요구와 일치합니다. 앞으로 ChatDD는 제약 전, 중, 후 단계에서 비즈니스 인텔리전스 및 프로젝트 구축, 전임상 약물 발굴, 임상 시험 및 기타 측면을 지원하는 역할을 할 것으로 예상되며 강력한 제품 경쟁력을 갖추고 있습니다.

Daotong Investment의 창립 관리 파트너인 Sun Qi는 다음과 같이 말했습니다. ChatDD의 4세대 의약품 연구 개발 패러다임은 AIDD, CADD 및 TMDD의 한계를 극복하고 인간의 전문 지식을 대규모 모델 지식과 연결하며 의약품 연구 개발 모델을 재정의합니다. 효율성을 달성하기 위해 정밀 의약품 개발은 새로운 가능성을 제공합니다. 우리는 Mizuki Molecule의 향후 개발에 대해 확신을 가지고 있으며, Mizuki Molecular 팀이 인간에게 도움이 될 단백질, DNA 및 단일 세포와 같은 생물학적 모달 데이터의 인코딩 및 해석에 고급 알고리즘을 계속 적용하기를 기대합니다. 장기적으로 데이터 중심 생명과학 발견의 문을 더욱 열어줄 것입니다.

iFlytek Ventures 회장 Xu Jingming은 다음과 같이 말했습니다: iFlytek Ventures는 항상 산업 생태 투자 개념을 고수해 왔습니다. Mizuki Molecules의 투자에서 우리는 대형 모델 분야에서 두 당사자 사이에 좋은 시너지 효과를 보았습니다. Mizuki Molecular Team의 ChatDD 제품은 의학 연구 및 개발 지원 분야에 초점을 맞춘 일반 텍스트 모델을 기반으로 개발된 다중 모드 수직형 대형 모델입니다. 제약 연구 및 개발 프로세스에는 많은 양의 전문 연구 분석, 문서 작성 및 기타 작업이 포함되며, 이는 제약 분야의 전문성과 AI 기술 역량을 기반으로 전문적인 대규모 모델을 통해 가속화될 수 있는 기회를 갖습니다. 업계 최초로 제약 연구개발 분야를 실현해 인건비를 절감하고 R&D 효율성을 향상시키길 희망합니다.

Qingzhi Capital 및 Qingzhi 인큐베이터 책임자 Zhang Yu는 다음과 같이 말했습니다: 우리는 Shuimuzole의 포지셔닝에 대해 항상 낙관적이었고 장기적으로 그 발전에 계속 관심을 기울일 것입니다. Mizuki는 관련 기술 혁신, 데이터 축적, 제품 연구 개발, 시장 개발에서 이점을 얻었으며 주요 측면에서 업계 장벽을 구축했습니다.