Yoneda Labs 獲得 Khosla Ventures 400 萬美元資金，旨在打造「化學界的 OpenAI」

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Yoneda Labs 獲得 400 萬美元種子資金以促進 AI 驅動的藥物發現

受到 Y Combinator 支持的創新初創公司 Yoneda Labs 最近成功籌集了 400 萬美元的種子資金，以強化其 AI 驅動的藥物發現工作。此次融資由 Khosla Ventures 主導，並吸引了 500 Emerging Europe、468 Capital 和 Y Combinator 的參與。資金將主要用於購置進行化學反應所需的機器人自動化設備，這對於生成支持其 AI 模型的訓練數據至關重要。

Yoneda Labs 由 Michal Mgeladze-Arciuch、Daniel Vlasits 和 Jan Oboril 創立，旨在開發化學製造的基礎模型。Mgeladze-Arciuch 解釋道：“我們的 AI 幫助化學家優化合成過程，以研發新藥。這種方法將加速藥物創造，使其更快且更具成本效益。”

AI 革新化學製造

Khosla Ventures 的夥伴 Jon Chu 強調了 AI 在化學領域的變革潛力，他表示：“機器學習和生成式 AI 已經在航空工程等領域取得了突破。化學領域也將迎來類似的變化，而 Yoneda Labs 獨特的策略可能會顯著改變藥物製造和發現。”

簡化藥物發現流程

研發新藥是一項複雜的任務，尤其是當涉及到通過結合多個分子來合成化合物時。Mgeladze-Arciuch 指出：“化學家在促進這些反應時面臨挑戰，包括優化溫度、溶劑和其他條件。”傳統方法需要大量的反覆試驗，但 Yoneda Labs 相信其 AI 模型能加速此過程。

當前，許多化學家在沒有自動化或計算工具的濕實驗室中進行實驗。Yoneda Labs 希望通過其先進的濕實驗室開發一個 AI 解決方案，簡化藥物開發的關鍵階段，最終為製藥公司節省時間和資源。

獨特的競爭優勢

通常，化學家會參考科學文獻，以識別過去的反應來指導當前的實驗。Mgeladze-Arciuch 強調這是業界標準，然而 Yoneda Labs 以不同的方法為主，專注於生成自己的高品質訓練數據，而非依賴外部來源。他表示：“我們重視質量勝於數量。計劃每天進行 200 次實驗，利用機器人自動化，這相當於 20 名化學家的產出，旨在為我們的模型建立專屬數據集。”

為使其 AI 模型在商業上具備競爭力，Yoneda Labs 目標到年底進行約 20,000 次實驗，隨後發布其模型。

針對小分子化合物

在廣闊的行業中，Yoneda Labs 專注於小分子化合物，因為這些化合物在製藥市場中尤其普遍。Mgeladze-Arciuch 解釋道：“我們的目標是開發一個能夠涵蓋所有潛在小分子的模型。我們已在多個熱門化學類別的反應中驗證了我們的方法，特別是與藥物化學相關的。”

小分子佔據了商業上可用藥物的相當大一部分，而與其他療法中使用的大分子蛋白質相比，其更具優勢。

最終，Yoneda Labs 希望建立一個綜合模型，以協助化學家識別所需的有機反應和最佳條件。Mgeladze-Arciuch 表示：“我們的目標是成為化學界的‘OpenAI’，隨時為化學家提供精確的製作有機小分子的食譜。”

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