новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Текст | Ху Сянюнь

Редактор｜Хай Жоцзин

Эксклюзивно 36Kr узнал, что недавно биомедицинская модельная компания Shuimu Molecule завершила финансирование в общей сложности почти на 100 миллионов юаней. Среди них ангельский раунд возглавил Huashan Capital при участии Daotong Investment и iFlytek Ventures, принявших участие в начальном раунде финансирования; Собранные средства будут в основном использованы на исследования и разработку крупномасштабных биомедицинских мультимодальных моделей и диалогового помощника по разработке лекарств ChatDD.

Shuimu Molecule была задумана и основана Институтом интеллектуальной промышленности (AIR) Университета Цинхуа в 2023 году. Он в основном занимается фундаментальными крупномасштабными модельными исследованиями в биомедицинской промышленности и разработал интерактивный помощник по разработке лекарств ChatDD. Не Цзайцин, профессор Гоцян из Университета Цинхуа и главный научный сотрудник AIR, является главным научным сотрудником компании.

Академик Чжан Яцинь, декан Научно-исследовательского института интеллектуальной промышленности Университета Цинхуа, сказал, что искусственный интеллект + жизнь и здоровье является одним из основных направлений исследований AIR, и добился ряда исследовательских успехов, включая точное предсказание структуры белка, разработку антител искусственного интеллекта, Молекулярный дизайн ИИ и т. д. На этой основе сотрудничество между промышленностью, университетами и исследованиями между AIR и Mizuki Molecules обеспечит лучшую поддержку и синергию.

По мнению Не Цзайцина, совместная работа человека и машины в разработке лекарств является неизбежной тенденцией в будущих исследованиях и разработках лекарств. За последние несколько лет, хотя применение технологии искусственного интеллекта показало определенный потенциал в разработке лекарств и оптимизации их разработки, оно также сталкивается с такими проблемами, как недостаточность обучающих данных, единый метод обработки и разделение информации и знаний. «Непонимание фармацевтических препаратов на основе искусственного интеллекта на данном этапе заключается в том, что они слишком полагаются на роль искусственного интеллекта и надеются, что алгоритм сможет напрямую генерировать молекулы-кандидаты или лекарства. Однако в фармацевтическом процессе опыт и интуиция экспертов часто незаменимы». поэтому лучший способ — использовать их объединение».

Мультимодальные большие модели являются наиболее вероятным способом достижения этой цели, поскольку по сравнению с традиционными фармацевтическими препаратами искусственного интеллекта большие модели добавляют новую связь для «выравнивания» естественного языка и языка биологического кодирования. Можно понять, что каждый белок и молекула представляют собой точку знаний, связанную друг с другом. Хотя модель находит связь между точками знаний, она также может интегрировать опыт исследователей лекарств с помощью текстовых вопросов и непрерывной двусторонней связи. стимуляция человеческого и крупномасштабного модельного мышления», чтобы найти лучшие решения.

С этой целью компания Shuimu Molecule впервые разработала биомедицинскую мультимодальную большую модель GhatDD-FM100B с сотнями миллиардов параметров. По имеющимся данным, на основе универсальной языковой модели GhatDD-FM100B также обеспечивает повышение биомедицинской экспертизы, мультимодальное согласование, а также точную настройку инструкций и трехуровневую конструкцию RLHF, чтобы гарантировать, что он может «по-настоящему понимать фармацевтический процесс». промышленность». В 2023 году модель прошла оценку C-Eval и набрала более 90 баллов по 4 оценкам, включая квалификацию врача и базовую медицину.

Кроме того, с точки зрения инноваций в технологии связанных алгоритмов, Shuimu Molecule также разработала одноклеточную и текстовую кросс-модальную большую модель LangCell, кросс-модальную большую модель молекулы и текста MV-Mol и модель обучения представлению белков на атомном уровне ESM-AA. и т. д. В 2023 году компания последовательно открыла облегченные версии для научных исследований BioMedGPT-1.6B и BioMedGPT-10B, предназначенные в основном для изучения и использования научными исследователями.

В настоящее время, основываясь на существующих технологиях, таких как база GhatDD-FM100B, компания запустила приложение уровня продукта для фармацевтической промышленности: диалоговый помощник по исследованиям и разработкам лекарств ChatDD (Chat Drug Discovery & Design), который взаимодействует с экспертами путем интеграции и понимания мультимодальные данные, сотрудничество человека и машины для изучения новых моделей исследований и разработок лекарств.

Диалоговый помощник по разработке лекарств ChatDD (знак)

Что касается приложений, ChatDD в настоящее время фокусируется на трех основных сценариях: одобрение проекта по производству лекарств, доклинические исследования и помощник по клиническим испытаниям. В качестве примера возьмем сценарий быстро развивающегося проекта по производству лекарств. Это важная отправная точка для исследований и разработок лекарств. Однако написание отчетов по проектам часто требует большого объема утомительного сбора и сортировки информации, например, о конкуренции на целевом рынке и патентах. макет. В то же время, поскольку работу по созданию проекта трудно передать на аутсорсинг, сбор информации становится более трудным.

На этом этапе участие ChatDD может в определенной степени повысить эффективность и качество создания проектов. В настоящее время сотрудничество компании с Fosun Pharma в основном сосредоточено на оказании помощи в принятии решений по проектам, уделяя особое внимание таким сценариям, как автоматический аналитический анализ и оценка стоимости бизнеса. «Внутренние отзывы клиентов хорошие», — сообщил Не Цзайцин.

Также сообщается, что в сценариях доклинических исследований большие модели в основном решают проблему обнаружения новых целей и новых вариантов лечения. Например, Shuimu Molecule заключила сотрудничество с инновационной компанией традиционной китайской медицины Boaojingfang, чтобы изучить взаимосвязь между заболеваниями в области традиционной китайской медицины и различными целями и сигнальными путями.

Клинические испытания — самая дорогая и рискованная часть исследований и разработок лекарств, а также проблема, которую традиционная технология искусственного интеллекта никогда не могла преодолеть. В этом отношении возможности анализа данных крупных моделей могут сыграть роль в повышении вероятности успеха клинических испытаний, например, помогая найти более подходящих пациентов для участия. Не Цзайцин откровенно сказал, что это «очень интересный сценарий, и мы вкладываем в него много усилий. Компания уже сотрудничает с соответствующими клиническими экспертами и CRO-компаниями, но все еще находится на относительно ранней стадии».

«Судя по отзывам рынка, я чувствую, что и традиционные фармацевтические компании, и биотехнологии заинтересованы в использовании крупных моделей для участия в разработке лекарств и имеют определенную готовность платить. Наше сотрудничество по заказам больше соответствует ожиданиям. Это будущая тенденция развития, и я считаю, что момент ChatGPT в биомедицинской области скоро наступит», — сказал Не Цзайцин.

Взгляд инвестора:

Ян Лэй, партнер-основатель и управляющий партнер Huashan Capital, сказал: «Команда Shuimu Molecular охватывает две основные области научных исследований: биомедицину и большие модели искусственного интеллекта. В ней работает много ведущих экспертов в области научных исследований, и она наняла старших отраслевых экспертов. Присоединяйтесь. В то же время резерв талантов все еще существует. Направление развития диалогового биомедицинского помощника по исследованиям и разработкам ChatDD от Mizuki Molecule соответствует потребностям биомедицинской отрасли в ближайшие десять лет. Ожидается, что в будущем ChatDD будет играть роль на пре-, промежуточном и постфармацевтическом этапах, помогая в бизнес-аналитике и создании проектов, доклиническом открытии лекарств, клинических испытаниях и других аспектах, а также будет иметь сильную конкурентоспособность продукции.

Сунь Ци, управляющий партнер-основатель Daotong Investment, сказал: «Парадигма исследований и разработок лекарств четвертого поколения ChatDD преодолевает ограничения AIDD, CADD и TMDD, соединяет экспертные знания человека с большими модельными знаниями и переопределяет модель исследований и разработок лекарств. Для достижения эффективности разработка лекарств Precision предлагает новые возможности. Мы полны уверенности в будущем развитии Mizuki Molecule и с нетерпением ожидаем, что команда Mizuki Molecular продолжит применять передовые алгоритмы для кодирования и интерпретации биологических модальных данных, таких как белки, ДНК и отдельные клетки, которые помогут людям в долгосрочной перспективе откроют двери для открытий в области биологических наук, основанных на данных.

Сюй Цзинмин, председатель iFlytek Ventures, сказал: «iFlytek Ventures всегда придерживалась концепции промышленных экологических инвестиций. В инвестициях Mizuki Molecules мы увидели хорошую синергию между двумя сторонами в области крупных моделей. Продукт ChatDD от Mizuki Molecular Team представляет собой мультимодальную вертикальную большую модель, разработанную на основе общей текстовой модели, ориентированную на область медицинских исследований и помощи в разработке. Процесс фармацевтических исследований и разработок включает в себя большой объем профессионального исследовательского анализа, написания документов и другой работы, которая может быть ускорена с помощью профессиональных крупномасштабных моделей. Благодаря своему профессионализму и возможностям технологий искусственного интеллекта в фармацевтической области компания Shuimu Molecule имеет возможность ускорить процесс. надеется стать первым в отрасли, кто реализует область фармацевтических исследований и разработок, сэкономит затраты на рабочую силу и повысит эффективность исследований и разработок.

Чжан Юй, глава Qingzhi Capital и Qingzhi Incubator, сказал: «Мы всегда с оптимизмом смотрели на позиционирование Шуймузоле и продолжим уделять внимание его развитию в долгосрочной перспективе. Mizuki добилась преимуществ в соответствующих технологических инновациях, накоплении данных, исследованиях и разработках продуктов, а также развитии рынка, а также установила отраслевые барьеры в ключевых сферах.