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Texto | Hu Xiangyun

Editor｜Hai Ruojing

36Kr soube com exclusividade que recentemente a empresa modelo biomédica "Shuimu Molecule" concluiu um financiamento total de quase 100 milhões de yuans. Entre eles, a rodada anjo foi liderada pela Huashan Capital, com a participação da Daotong Investment e da iFlytek Ventures participou da rodada de sementes; Os fundos arrecadados serão utilizados principalmente para a pesquisa e desenvolvimento de modelos multimodais biomédicos em larga escala e para a ferramenta conversacional assistente de desenvolvimento de medicamentos ChatDD.

A molécula Shuimu foi incubada e estabelecida pelo Instituto da Indústria Inteligente da Universidade de Tsinghua (AIR) em 2023. Ela está envolvida principalmente em pesquisas básicas de modelos em grande escala na indústria biomédica e desenvolveu uma ferramenta conversacional assistente de desenvolvimento de medicamentos, ChatDD. Nie Zaiqing, professor Guoqiang da Universidade de Tsinghua e pesquisador-chefe da AIR, atua como cientista-chefe da empresa.

O acadêmico Zhang Yaqin, reitor do Instituto de Pesquisa da Indústria Inteligente da Universidade de Tsinghua, disse que IA + vida e saúde é uma das principais direções de pesquisa do AIR e fez uma série de progressos em pesquisas, incluindo previsão precisa da estrutura da proteína, anticorpos AI design, design molecular de IA, etc. Nesta base, a cooperação indústria-universidade-pesquisa entre a AIR e a Mizuki Molecules formará melhor apoio e sinergia.

Na opinião de Nie Zaiqing, os assistentes colaborativos de desenvolvimento de medicamentos homem-máquina são uma tendência inevitável na futura pesquisa e desenvolvimento de medicamentos. Nos últimos anos, embora a aplicação da tecnologia de IA tenha demonstrado certo potencial na descoberta de medicamentos e na concepção optimizada, também enfrenta problemas como dados de formação insuficientes, modalidade de processamento única e separação de informação e conhecimento. "O mal-entendido dos produtos farmacêuticos de IA nesta fase é que eles confiam demais no papel da IA ​​e esperam que o algoritmo possa gerar diretamente moléculas ou medicamentos candidatos. No entanto, no processo farmacêutico, a experiência e a intuição dos especialistas são muitas vezes insubstituíveis, então a melhor maneira é usar a combinação dos dois.”

Grandes modelos multimodais são a maneira mais provável de atingir esse objetivo, porque, em comparação com os produtos farmacêuticos tradicionais de IA, os grandes modelos adicionam um novo link para "alinhar" a linguagem natural e a linguagem de codificação biológica. Pode-se entender que cada proteína e molécula é um ponto de conhecimento que está relacionado entre si. Embora o modelo encontre a conexão entre os pontos de conhecimento, ele também pode integrar a experiência dos pesquisadores de medicamentos por meio de perguntas de texto e continuamente " "bidirecional. estimulação do pensamento modelo das pessoas e em grande escala" para encontrar melhores soluções.

Sob esse objetivo, a Shuimu Molecule desenvolveu pela primeira vez o grande modelo biomédico multimodal GhatDD-FM100B com centenas de bilhões de parâmetros. Segundo relatos, com base no modelo de linguagem universal, o GhatDD-FM100B também impõe aprimoramento de conhecimento biomédico, alinhamento multimodal, bem como ajuste fino de instruções e design de três camadas RLHF para garantir que possa "verdadeiramente compreender o farmacêutico indústria." Em 2023, o modelo passou pela avaliação C-Eval e obteve pontuação superior a 90 pontos em 4 avaliações, incluindo qualificação médica e medicina básica.

Além disso, em termos de inovação tecnológica de algoritmos relacionados, Shuimu Molecule também desenvolveu modelo grande intermodal de célula única e texto LangCell, modelo grande multimodal cruzado de moléculas e texto MV-Mol e modelo de aprendizagem de representação de proteína em nível atômico ESM-AA , etc.; Em 2023, a empresa abriu sucessivamente as versões leves de pesquisa científica BioMedGPT-1.6B e BioMedGPT-10B, principalmente para pesquisadores científicos aprenderem e usarem.

Atualmente, com base em tecnologias existentes, como a base GhatDD-FM100B, a empresa lançou um aplicativo em nível de produto para a indústria farmacêutica: o assistente conversacional de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos ChatDD (Chat Drug Discovery & Design), que interage com especialistas integrando e compreendendo dados multimodais. colaboração homem-máquina para explorar novos modelos de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos.

Assistente conversacional de desenvolvimento de medicamentos ChatDD (esquemático)

Específico para aplicações, o ChatDD atualmente se concentra em três cenários principais: aprovação de projetos de medicamentos, pesquisa pré-clínica e assistente de ensaios clínicos. Tomemos como exemplo o cenário do projecto de medicamentos em rápido progresso. Este é um importante ponto de partida para a I&D e o BD de medicamentos. No entanto, a elaboração de relatórios de projectos requer frequentemente uma grande quantidade de recolha e classificação de informações tediosas, tais como concorrência no mercado-alvo e patentes. layout. Ao mesmo tempo, como é difícil terceirizar o trabalho de elaboração do projeto, a coleta de informações torna-se mais difícil.

Neste ponto, a participação do ChatDD pode melhorar até certo ponto a eficiência e a qualidade do estabelecimento do projeto. Actualmente, a cooperação da empresa com a Fosun Pharma centra-se principalmente no apoio à tomada de decisões de projectos, concentrando-se em cenários como análise automática de inteligência e avaliação de valor empresarial. “O feedback interno dos clientes é bom”, revelou Nie Zaiqing.

Também é relatado que em cenários de pesquisa pré-clínica, grandes modelos resolvem principalmente o problema de descoberta de novos alvos e novas opções de tratamento. Por exemplo, a Shuimu Molecule estabeleceu uma cooperação com Boao Jingfang, uma empresa inovadora de medicina tradicional chinesa, para explorar a relação entre doenças no campo da medicina tradicional chinesa e diferentes alvos e vias de sinalização.

Os ensaios clínicos são a parte mais cara e arriscada da investigação e desenvolvimento de medicamentos e são também uma dificuldade que a tecnologia tradicional de IA nunca foi capaz de superar. A este respeito, as capacidades de análise de dados de grandes modelos podem desempenhar um papel na melhoria da probabilidade de sucesso em ensaios clínicos, tais como ajudar a encontrar pacientes mais adequados para inscrição. Nie Zaiqing disse francamente que este é “um cenário muito interessante e estamos investindo muito esforço para fazer isso”. A empresa já está cooperando com especialistas clínicos relevantes e empresas de CRO, mas ainda está em um estágio relativamente inicial.

"A partir do feedback do mercado, sinto que tanto as empresas farmacêuticas tradicionais como as de biotecnologia estão interessadas em utilizar grandes modelos para participar no desenvolvimento de medicamentos e têm uma certa vontade de pagar. A nossa cooperação de encomendas está mais em linha com as expectativas. Os grandes modelos são destinados para ser a tendência de desenvolvimento futuro, acredito que o momento ChatGPT na área biomédica chegará em breve", disse Nie Zaiqing.

Perspectiva do investidor:

Yang Lei, sócio fundador e sócio-gerente da Huashan Capital, disse: A equipe Shuimu Molecular abrange os dois principais campos de pesquisa científica de biomedicina e grandes modelos de inteligência artificial. Ela tem muitos dos principais especialistas em pesquisa científica do setor e recrutou especialistas seniores do setor para. junte-se Ao mesmo tempo, a reserva de talentos ainda está lá. A direção de desenvolvimento do assistente de pesquisa e desenvolvimento biomédico conversacional ChatDD da Mizuki Molecule está alinhada com as necessidades da indústria biomédica nos próximos dez anos. No futuro, espera-se que o ChatDD desempenhe um papel nos estágios pré, intermediário e pós-farmacêutico, auxiliando na inteligência de negócios e no estabelecimento de projetos, na descoberta pré-clínica de medicamentos, nos ensaios clínicos e em outros aspectos, e tenha forte competitividade de produtos.

Sun Qi, sócio-gerente fundador da Daotong Investment, disse: O paradigma de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos de quarta geração do ChatDD rompe as limitações de AIDD, CADD e TMDD, conecta o conhecimento especializado humano com o conhecimento de grandes modelos e redefine o modelo de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos Para alcançar eficiência, o desenvolvimento de medicamentos de precisão oferece novas possibilidades. Estamos cheios de confiança no desenvolvimento futuro das Moléculas Mizuki e esperamos que a equipe da Mizuki Molecules continue a aplicar algoritmos avançados para a codificação e interpretação de dados modais biológicos, como proteínas, DNA e células individuais, o que ajudará os humanos abrirá ainda mais a porta para descobertas em ciências da vida baseadas em dados no longo prazo.

Xu Jingming, presidente da iFlytek Ventures, disse: A iFlytek Ventures sempre aderiu ao conceito de investimento ecológico industrial No investimento da Mizuki Molecules, vimos uma boa sinergia entre as duas partes na área de grandes modelos. O produto ChatDD da Equipe Molecular Mizuki é um grande modelo vertical multimodal desenvolvido com base em um modelo de texto geral que se concentra no campo da pesquisa médica e assistência ao desenvolvimento. O processo de pesquisa e desenvolvimento farmacêutico envolve uma grande quantidade de análise de pesquisa profissional, redação de documentos e outros trabalhos, que têm a oportunidade de ser acelerados por modelos profissionais em grande escala. Com base em seu profissionalismo e capacidades de tecnologia de IA na área farmacêutica, a Molécula Shuimu. espera ser o primeiro na indústria a realizar o campo de pesquisa e desenvolvimento farmacêutico e melhoria da eficiência de P&D.

Zhang Yu, chefe da Qingzhi Capital e da Incubadora Qingzhi, disse: Sempre fomos otimistas sobre o posicionamento do Shuimuzole e continuaremos a prestar atenção ao seu desenvolvimento no longo prazo. A Mizuki obteve vantagens em inovação tecnológica relacionada, acumulação de dados, pesquisa e desenvolvimento de produtos e desenvolvimento de mercado, e estabeleceu barreiras industriais em dimensões-chave.