Yoneda Labs привлекла 4 миллиона долларов от Khosla Ventures для создания «OpenAI для химии».

Yoneda Labs привлекло 4 миллиона долларов в Seed-финансировании для разработки ИИ в области поиска лекарств

Yoneda Labs, инновационный стартап, поддерживаемый Y Combinator, собрал 4 миллиона долларов в Seed-финансировании для усиления своих усилий по разработке лекарств с использованием искусственного интеллекта. Раунд финансирования, возглавляемый Khosla Ventures, также получил поддержку от 500 Emerging Europe, 468 Capital и Y Combinator. Средства будут в основном направлены на приобретение роботов-автоматов, необходимых для проведения химических реакций в лаборатории компании, что крайне важно для создания обучающих данных, необходимых для модели ИИ.

Основанный Михалом Мгелаце-Арциухом, Даниэлем Власитом и Яном Оборилом, Yoneda Labs ставит перед собой цель разработать базовую модель для химического производства. «Наш ИИ помогает химикам в создании новых лекарств, оптимизируя процесс синтеза», - объяснил Мгелаце-Арциух. «Этот подход ускорит создание лекарств, сделав процесс более быстрым и экономически эффективным».

Революционизация химического производства с помощью ИИ

Джон Чу, партнер Khosla Ventures, подчеркнул трансформационный потенциал ИИ в химии, заявив: «Машинное обучение и генеративный ИИ уже сделали шаги в таких областях, как аэрокосмическая инженерия. Химия готова к аналогичной трансформации, и уникальная стратегия Yoneda Labs может существенно изменить производство и поиск лекарств».

Оптимизация процесса поиска лекарств

Создание новых лекарств - сложное дело, особенно когда речь идет о синтезе соединений из нескольких молекул. «Химики сталкиваются с трудностями в определении условий для этих реакций, включая оптимизацию температуры, растворителей и других факторов», - отметил Мгелаце-Арциух. Традиционные методы требуют значительных испытаний и ошибок, но Yoneda Labs считает, что их модель ИИ может ускорить этот процесс.

В настоящее время многие химики проводят эксперименты в мокрых лабораториях без автоматизации и вычислительных инструментов. Используя свою высокотехнологичную мокрую лабораторию, Yoneda Labs намерено разработать ИИ-решение, которое упростит критическую фазу разработки лекарств, в конечном итоге экономя время и ресурсы фармацевтических компаний.

Уникальное конкурентное преимущество

Обычно химики обращаются к научной литературе, чтобы найти прошлые реакции, которые могут помочь в текущих экспериментах. Мгелаце-Арциух выделил это как стандарт отрасли, однако Yoneda Labs использует другой подход, сосредоточив внимание на генерации собственных высококачественных обучающих данных, а не полагаясь на внешние источники. «Наш приоритет - качество, а не количество. Мы планируем проводить 200 экспериментов ежедневно с помощью роботизированной автоматизации, что эквивалентно результатам 20 химиков, чтобы создать собственный датасет для нашей модели», - заявил он.

С учетом того, что для коммерческой жизнеспособности своей модели ИИ необходимо около 20 000 экспериментов, Yoneda Labs рассчитывает достичь этой цели к концу года и затем выпустить свою модель.

Нацеливание на маломолекулярные соединения

В обширной отрасли Yoneda Labs сосредоточила внимание на маломолекулярных соединениях, которые особенно распространены на фармацевтическом рынке. «Наша цель - разработать модель, способную обобщать все потенциальные малые молекулы», - объяснил Мгелаце-Арциух. «Мы проверили наши методы на нескольких реакциях из популярных классов химии, особенно актуальных для медицины».

Малые молекулы составляют значительную часть коммерчески доступных лекарств, в отличие от более крупных белков, используемых в других терапиях.

В конечном итоге Yoneda Labs стремится создать универсальную модель, которая поможет химикам выявлять желаемые органические реакции и оптимальные условия. Как говорит Мгелаце-Арциух: «Мы стремимся стать ‘OpenAI для химии’, предоставляя химикам точные рецепты для создания органических маломолекулярных соединений, когда бы они ни нуждались в помощи».