Chai Discovery собрала $400 млн для инновационных моделей разработки лекарств

Раунд оценил технологии проектирования молекул в $3,8 млрд, но финансирование не подтверждает эффективность созданных препаратов и результаты клинических испытаний

Искусственный интеллект017:55

Компания Chai Discovery, занимающаяся разработкой ИИ-систем для проектирования фармацевтических молекул, привлекла $400 млн нового финансирования с оценкой компании в $3,8 млрд. Эти средства будут направлены на улучшение вычислительных мощностей, создание наборов данных, исследовательскую деятельность, разработку продуктов и расширение доступа ученых к платформе.

Chai Discovery сообщила, что полученные инвестиции позволят увеличить возможности обучения и использования моделей для проектирования молекул. Компания также отметила, что платформа используется фармацевтическими компаниями, однако в пресс-релизе не были представлены проверенные данные о применении системы, результаты клинических испытаний или подтвержденные случаи создания одобренных лекарств.

Модели проектирования молекул с применением ИИ способны предлагать новые структуры соединений и варианты их взаимодействия, которые затем требуют экспериментальной проверки. Практическая ценность таких систем зависит от качества исходных данных, адекватности целей оптимизации, оценки неопределенности результатов, возможности синтеза предложенных соединений и дальнейшей проверки в лабораторных условиях.

Для фармацевтических компаний критически важна не только способность ИИ к созданию потенциальных молекул, но и весь процесс их проверки. Этот процесс включает отслеживание происхождения данных, сохранение версий моделей и запросов, регистрацию экспериментов, оценку результатов и возможность установить корреляцию между предложением системы и лабораторным тестом, который подтвердил или отклонил его.

Привлеченные средства позволят Chai Discovery проводить более масштабные эксперименты и внедрять платформу в научные процессы, однако объем инвестиций сам по себе не является свидетельством эффективности технологии. Оценка таких систем требует данных о количестве успешных циклов проектирования, результатах синтеза, доле соединений, проявивших активность в экспериментах, а также о снижении времени и затрат по сравнению с традиционными методами.

Основной вопрос для компании теперь заключается в том, станет ли её платформа постоянным инструментом для научных команд или останется моделью, требующей значительной дополнительной проверки и интеграции со стороны клиентов. Следить за развитием технологии будут по опубликованным результатам экспериментов, независимым оценкам моделей, данным о работе с клиентами и прозрачности процессов проверки.

Darth SaharaИсточники:Let's Data ScienceИскусственный интеллект0Искусственный интеллектБиотехнологииинвестицииРазработка лекарствМедицинские технологииБиоинформатикаФармацевтикаChai Discovery17:55