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Editor｜Hai Ruojing

36Kr se enteró en exclusiva de que recientemente, la empresa de modelos biomédicos "Shuimu Molecule" ha completado un total de casi 100 millones de yuanes en financiación. Entre ellos, la ronda ángel fue liderada por Huashan Capital, con la participación de Daotong Investment e iFlytek Ventures en la ronda semilla; Los fondos recaudados se utilizarán principalmente para la investigación y el desarrollo de modelos multimodales biomédicos a gran escala y la herramienta auxiliar de desarrollo de fármacos conversacional ChatDD.

Shuimu Molecule fue incubada y establecida por el Instituto de Industria Inteligente (AIR) de la Universidad de Tsinghua en 2023. Se dedica principalmente a la investigación de modelos básicos a gran escala en la industria biomédica y ha desarrollado una herramienta auxiliar de desarrollo de fármacos conversacional ChatDD. Nie Zaiqing, profesor Guoqiang de la Universidad de Tsinghua e investigador jefe de AIR, es el científico jefe de la empresa.

El académico Zhang Yaqin, decano del Instituto de Investigación de la Industria Inteligente de la Universidad de Tsinghua, dijo que la IA + vida y salud es una de las direcciones de investigación centrales de AIR y ha logrado una serie de avances en la investigación, incluida la predicción precisa de la estructura de las proteínas y los anticuerpos de la IA. diseño, diseño molecular de IA, etc. Sobre esta base, la cooperación industria-universidad-investigación entre AIR y Mizuki Molecules generará un mejor apoyo y sinergia.

En opinión de Nie Zaiqing, los asistentes de desarrollo de fármacos colaborativos entre humanos y máquinas son una tendencia inevitable en la investigación y el desarrollo de fármacos en el futuro. En los últimos años, aunque la aplicación de la tecnología de IA ha mostrado cierto potencial en el descubrimiento de fármacos y el diseño optimizado, también enfrenta problemas como datos de entrenamiento insuficientes, modalidad de procesamiento única y separación de información y conocimiento. "El malentendido de los productos farmacéuticos de IA en esta etapa es que dependen demasiado del papel de la IA y esperan que el algoritmo pueda generar directamente moléculas o medicamentos candidatos. Sin embargo, en el proceso farmacéutico, la experiencia y la intuición de los expertos son a menudo insustituibles. así que la mejor manera es combinar los dos”.

Los grandes modelos multimodales son la forma más probable de lograr este objetivo, porque en comparación con los productos farmacéuticos tradicionales de IA, los modelos grandes añaden un nuevo vínculo para "alinear" el lenguaje natural y el lenguaje de codificación biológica. Se puede entender que cada proteína y molécula es un punto de conocimiento que está relacionado entre sí. Si bien el modelo encuentra la conexión entre los puntos de conocimiento, también puede integrar la experiencia de los investigadores de medicamentos a través de preguntas de texto y de forma continua " "bidireccional. "Estimulación de las personas y pensamiento modelo a gran escala" para encontrar mejores soluciones.

Con este objetivo, Shuimu Molecule desarrolló por primera vez el gran modelo biomédico multimodal GhatDD-FM100B con cientos de miles de millones de parámetros. Según los informes, sobre la base del modelo de lenguaje universal, GhatDD-FM100B también superpone la mejora de la experiencia biomédica, la alineación multimodal, así como el ajuste fino de las instrucciones y el diseño de tres capas RLHF para garantizar que pueda "comprender verdaderamente el sector farmacéutico". industria." En 2023, el modelo se sometió a la evaluación C-Eval y obtuvo puntuaciones de más de 90 puntos en 4 evaluaciones que incluyen calificaciones de médico y medicina básica.

Además, en términos de innovación tecnológica de algoritmos relacionados, Shuimu Molecule también ha desarrollado el modelo grande intermodal de texto y celda única LangCell, el modelo grande intermodal de texto y molécula MV-Mol y el modelo de aprendizaje de representación de proteínas a nivel atómico ESM-AA. , etc .; en 2023, la compañía abrió sucesivamente las versiones livianas de investigación científica BioMedGPT-1.6B y BioMedGPT-10B, principalmente para que los investigadores científicos las aprendan y utilicen.

Actualmente, basándose en tecnologías existentes como la base GhatDD-FM100B, la compañía ha lanzado una aplicación a nivel de producto para la industria farmacéutica: el asistente conversacional de I+D de medicamentos ChatDD (Chat Drug Discovery & Design), que interactúa con expertos integrándolos y entendiéndolos. datos multimodales colaboración hombre-máquina para explorar nuevos modelos de investigación y desarrollo de fármacos.

Asistente conversacional de desarrollo de fármacos ChatDD (signo)

Específicamente para aplicaciones, ChatDD actualmente se enfoca en tres escenarios principales: aprobación de proyectos de fármacos, investigación preclínica y asistente de ensayos clínicos. Tomemos como ejemplo el escenario de un proyecto de fármacos que avanza rápidamente. Este es un punto de partida importante para la I+D y la desarrollo biológico de fármacos. Sin embargo, la redacción de informes de proyectos a menudo requiere una gran cantidad de tediosa recopilación y clasificación de información, como la competencia en el mercado objetivo y las patentes. disposición. Al mismo tiempo, como es difícil subcontratar el trabajo de establecimiento de proyectos, la recopilación de información se vuelve más difícil.

En este punto, la participación de ChatDD puede mejorar hasta cierto punto la eficiencia y la calidad del establecimiento del proyecto. En la actualidad, la cooperación de la empresa con Fosun Pharma se centra principalmente en ayudar en la toma de decisiones de proyectos, centrándose en escenarios como el análisis de inteligencia automático y la evaluación del valor empresarial. "La respuesta interna de los clientes es buena", reveló Nie Zaiqing.

También se informa que en escenarios de investigación preclínica, los modelos grandes resuelven principalmente el problema de descubrir nuevos objetivos y nuevas opciones de tratamiento. Por ejemplo, Shuimu Molecule ha llegado a una cooperación con Boao Jingfang, una innovadora empresa de medicina tradicional china, para explorar la relación entre las enfermedades en el campo de la medicina tradicional china y diferentes objetivos y vías de señalización.

Los ensayos clínicos son la parte más costosa y riesgosa de la investigación y el desarrollo de medicamentos, y también son una dificultad que la tecnología tradicional de IA nunca ha podido superar. En este sentido, las capacidades de análisis de datos de modelos grandes pueden desempeñar un papel en la mejora de la probabilidad de éxito en los ensayos clínicos, como ayudar a encontrar pacientes más adecuados para la inscripción. Nie Zaiqing dijo con franqueza que este es "un escenario muy interesante y estamos invirtiendo mucho esfuerzo en lograrlo". La compañía ya está cooperando con expertos clínicos relevantes y compañías CRO, pero aún se encuentra en una etapa relativamente temprana.

"Por los comentarios del mercado, creo que tanto las empresas farmacéuticas tradicionales como la biotecnología están interesadas en utilizar modelos grandes para participar en el desarrollo de fármacos y tienen cierta disposición a pagar. Nuestra cooperación en materia de pedidos está más en línea con las expectativas. Los modelos grandes están destinados "Para ser la tendencia de desarrollo futuro, creo que el momento ChatGPT en el campo biomédico llegará pronto", dijo Nie Zaiqing.

Perspectiva del inversor:

Yang Lei, socio fundador y socio director de Huashan Capital, dijo: El equipo de Shuimu Molecular abarca los dos principales campos de investigación científica de la biomedicina y los grandes modelos de inteligencia artificial. Cuenta con muchos de los mejores expertos en investigación científica de la industria y ha reclutado a expertos de alto nivel de la industria. unirse Al mismo tiempo, la reserva de talentos todavía está ahí. La dirección de desarrollo del asistente de I+D biomédico conversacional ChatDD de Mizuki Molecule está en consonancia con las necesidades de la industria biomédica en los próximos diez años. En el futuro, se espera que ChatDD desempeñe un papel en las etapas pre, intermedia y posfarmacéutica, ayudando a la inteligencia empresarial y el establecimiento de proyectos, el descubrimiento de fármacos preclínicos, los ensayos clínicos y otros aspectos, y tenga una fuerte competitividad de productos.

Sun Qi, socio gerente fundador de Daotong Investment, dijo: El paradigma de investigación y desarrollo de medicamentos de cuarta generación de ChatDD rompe las limitaciones de AIDD, CADD y TMDD, conecta el conocimiento humano experto con el conocimiento de grandes modelos y redefine el modelo de investigación y desarrollo de medicamentos. Para lograr un desarrollo eficiente de fármacos de precisión, se ofrecen nuevas posibilidades. Tenemos plena confianza en el desarrollo futuro de Mizuki Molecules y esperamos que el equipo de Mizuki Molecules continúe aplicando algoritmos avanzados a la codificación e interpretación de datos modales biológicos, como proteínas, ADN y células individuales, que ayudarán a los humanos. abrir aún más la puerta a descubrimientos de ciencias biológicas basados ​​en datos a largo plazo.

Xu Jingming, presidente de iFlytek Ventures, dijo: iFlytek Ventures siempre se ha adherido al concepto de inversión industrial ecológica. En la inversión de Mizuki Molecules, hemos visto una buena sinergia entre las dos partes en el campo de los modelos grandes. El producto ChatDD del Mizuki Molecular Team es un gran modelo vertical multimodal desarrollado sobre la base de un modelo de texto general que se centra en el campo de la investigación y el desarrollo médicos auxiliares. El proceso de investigación y desarrollo farmacéutico implica una gran cantidad de análisis de investigación profesional, redacción de documentos y otros trabajos, que tienen la oportunidad de ser acelerados por modelos profesionales a gran escala basados ​​en su profesionalismo y capacidades de tecnología de inteligencia artificial en el campo farmacéutico, Shuimu Molecule. espera ser el primero en la industria en lograr ahorros en costos laborales y mejora de la eficiencia de I+D en el campo de la investigación y el desarrollo farmacéuticos.

Zhang Yu, director de Qingzhi Capital y Qingzhi Incubator, dijo: Siempre hemos sido optimistas sobre el posicionamiento de Shuimuzole y continuaremos prestando atención a su desarrollo a largo plazo. Mizuki ha obtenido ventajas en innovación tecnológica relacionada, acumulación de datos, investigación y desarrollo de productos y desarrollo de mercados, y ha establecido barreras industriales en dimensiones clave.