ヨネダラボ、コスラベンチャーズから400万ドルの資金調達を実施し、化学分野の「OpenAI」を創造へ

ヨネダラボ、AIを活用した薬剤発見プロジェクトで400万ドルのシードファンディングを調達

ヨネダラボは、Y Combinatorの支援を受けた革新的なスタートアップで、AIを活用した薬剤発見の取り組みを強化するために400万ドルのシードファンディングを調達しました。この資金調達ラウンドはKhosla Venturesが主導し、500 Emerging Europe、468 Capital、Y Combinatorも参加しました。調達した資金は、化学反応を行うためのロボット自動化装置の取得に主に使われ、これがAIモデルのトレーニングデータの生成に不可欠です。

ミハル・メグラドゼ＝アルチウフ、ダニエル・ヴラスィツ、ヤン・オボリルによって設立されたヨネダラボは、化学製造の基盤モデルを開発することを目指しています。メグラドゼ＝アルチウフは、「私たちのAIは、新薬の合成プロセスを最適化することで化学者をサポートします。このアプローチにより、薬の創製を迅速かつコスト効率よく進めることができます」と説明しています。

AIによる化学製造の革新

Khosla Venturesのパートナー、ジョン・チューは、化学分野におけるAIの変革の可能性を強調し、「機械学習や生成AIは、すでに航空宇宙工学などの分野で進展を遂げています。化学も同様の変革を遂げようとしており、ヨネダラボの独自の戦略は薬剤製造と発見に大きな影響を与える可能性があります」と述べています。

薬剤発見プロセスの効率化

新薬の創製は複雑な作業で、複数の分子を組み合わせて化合物を合成する場合、特に困難です。メグラドゼ＝アルチウフは、「化学者は反応を促進する方法、温度や溶剤、その他の条件の最適化に挑戦しています」と指摘しました。従来の方法は多くの試行錯誤を必要としますが、ヨネダラボはそのAIモデルがこのプロセスを加速できると信じています。

現在、多くの化学者は自動化や計算ツールなしで実験を行っていますが、ヨネダラボは高度なウェットラボを活用して、薬剤開発の重要なフェーズを効率化するAIソリューションを開発することを目指しており、製薬会社の時間とリソースを節約することを目指しています。

独自の競争優位性

従来、化学者は過去の反応に関する科学文献を参照して現在の実験に役立てますが、メグラドゼ＝アルチウフは、ヨネダラボが外部の情報源に頼らず、自社で高品質のトレーニングデータを生成することに重点を置いていることを強調しました。「私たちの優先事項は量より質です。ロボット自動化を活用して、毎日200の実験を行い、20人の化学者の出力に相当するプロプライエタリデータセットを構築する計画です」と述べています。

商業的に実現可能なAIモデルには約2万回の実験が必要ですが、ヨネダラボは年内にこの目標を達成し、その後モデルをリリースすることを目指しています。

小分子化合物に特化

広範な業界の中で、ヨネダラボは特に医薬品市場で一般的な小分子化合物に焦点を当てています。メグラドゼ＝アルチウフは、「私たちの目標は、すべての可能な小分子に適応できるモデルを開発することです。私たちは、特に医薬化学に関連する人気の化学クラスのいくつかの反応に対して自分たちの方法を検証しました」と説明しました。

小分子は商業的に入手可能な薬剤の大部分を占めており、その他の療法で使われる大きなタンパク質とは異なります。

最終的に、ヨネダラボは化学者が望ましい有機反応や最適条件を特定するのを支援する、包括的なモデルの作成を目指しています。メグラドゼ＝アルチウフは、「私たちは『化学のためのOpenAI』になることを目指し、化学者が有機小分子を製造するための正確なレシピを必要に応じて提供します」と述べています。