Yoneda Labs Garantiu $4M em Financiamento da Khosla Ventures para Criar o 'OpenAI para Química'

Yoneda Labs Capta US$ 4 Milhões em Financiamento Semente para Descoberta de Medicamentos com IA

A Yoneda Labs, uma startup inovadora apoiada pelo Y Combinator, levantou US$ 4 milhões em uma rodada de financiamento semente para aprimorar seus esforços em descoberta de medicamentos impulsionados por inteligência artificial. Liderada pela Khosla Ventures, a rodada também contou com contribuições da 500 Emerging Europe, 468 Capital e Y Combinator. Os recursos serão direcionados principalmente para a aquisição de dispositivos de automação robótica essenciais para a realização de reações químicas no laboratório da empresa, fundamentais para gerar os dados de treinamento que alimentam seu modelo de IA.

Fundada por Michal Mgeladze-Arciuch, Daniel Vlasits e Jan Oboril, a Yoneda Labs busca desenvolver um modelo de base para a fabricação química. “Nossa IA auxilia químicos na formulação de novos medicamentos, otimizando o processo de síntese,” explicou Mgeladze-Arciuch. “Essa abordagem acelerará a criação de medicamentos, tornando o processo mais rápido e econômico.”

Revolucionando a Fabricação Química com IA

Jon Chu, parceiro da Khosla Ventures, destacou o potencial transformador da IA no setor químico, afirmando: “O aprendizado de máquina e a IA generativa já fizeram avanços em campos como engenharia aeroespacial. A química está pronta para uma transformação semelhante, e a estratégia única da Yoneda Labs pode alterar significativamente a fabricação e descoberta de medicamentos.”

Otimizando o Processo de Descoberta de Medicamentos

Criar novos medicamentos é uma tarefa complexa, especialmente quando envolve a síntese de compostos a partir da combinação de várias moléculas. “Os químicos enfrentam desafios em otimizar reações, incluindo temperatura, solventes e outras condições,” observou Mgeladze-Arciuch. Métodos tradicionais exigem testes extensivos, mas a Yoneda Labs acredita que seu modelo de IA pode acelerar esse processo.

Atualmente, muitos químicos realizam experimentos em laboratórios úmidos sem a vantagem de automação ou ferramentas computacionais. A Yoneda Labs pretende desenvolver uma solução de IA que otimize uma fase crítica do desenvolvimento de medicamentos, economizando tempo e recursos para as empresas farmacêuticas.

Uma Vantagem Competitiva Única

Normalmente, os químicos consultam a literatura científica para identificar reações passadas que possam informar seus experimentos atuais. Mgeladze-Arciuch destacou que essa é a prática padrão da indústria, mas a Yoneda Labs adota uma abordagem diferente, focando em gerar seus próprios dados de treinamento de alta qualidade em vez de depender de fontes externas. “Nossa prioridade é a qualidade sobre a quantidade. Planejamos realizar 200 experimentos diários usando automação robótica, equivalente à produção de 20 químicos, para construir um conjunto de dados proprietário para nosso modelo,” afirmou.

Com cerca de 20.000 experimentos necessários para tornar seu modelo de IA comercialmente viável, a Yoneda Labs pretende atingir essa meta até o final do ano e, em seguida, lançar seu modelo.

Focando em Compostos de Pequenas Moléculas

Em uma indústria vasta, a Yoneda Labs concentra-se em compostos de pequenas moléculas, particularmente predominantes no mercado farmacêutico. “Nosso objetivo é desenvolver um modelo capaz de generalizar todas as pequenas moléculas potenciais,” explicou Mgeladze-Arciuch. “Validamos nossos métodos em várias reações de classes químicas populares, especialmente relevantes para a química medicinal.”

As pequenas moléculas representam uma parcela significativa dos medicamentos disponíveis comercialmente, em contraste com proteínas maiores usadas em outras terapias.

Em última análise, a Yoneda Labs aspira criar um modelo singular e abrangente que ajude os químicos a identificar reações orgânicas desejadas e condições ideais. Como afirma Mgeladze-Arciuch, “Queremos ser a ‘OpenAI para a química’, fornecendo aos químicos receitas precisas para elaborar pequenas moléculas orgânicas sempre que precisarem de assistência.”