ИИ повышает производство лекарств: yc, реагирующая, ведет путь

Искусственный интеллект революционизирует химию, и стартап ReactWise из Кембриджа, Великобритания, поддерживаемый Y Combinator, находится в авангарде. Они используют ИИ для ускорения химического производства, ключевого этапа в выводе новых лекарств на рынок.

Когда многообещающее лекарство обнаруживается в лаборатории, фармацевтические компании должны произвести большие объемы для клинических испытаний. Здесь ReactWise предлагает свой «ИИ-ассистент для оптимизации химических процессов», который, по их утверждению, ускоряет стандартный процесс проб и ошибок в 30 раз.

«Производство лекарств похоже на готовку», — объяснил сооснователь и генеральный директор Александр Помбергер в беседе с TechCrunch. «Нужно найти лучший рецепт для создания лекарства с высокой чистотой и выходом». Традиционно отрасль полагалась на пробы и ошибки или опыт сотрудников для этой «разработки процесса». Но с помощью автоматизации ReactWise стремится сократить количество итераций, необходимых для поиска идеального рецепта.

Стартап работает над «прогнозом с одного выстрела», где ИИ может почти мгновенно предсказать идеальный эксперимент без множества итераций. Помбергер считает, что они достигнут этого через два года. Уже сейчас их модели машинного обучения значительно сокращают количество необходимых итераций, экономя время и ресурсы.

Помбергер, химик по образованию с опытом работы в крупных фармацевтических компаниях, на собственном опыте видел, насколько утомительным и основанным на пробах и ошибках может быть этот процесс. ReactWise, по сути, сжимает пять лет его академических исследований в то, что он называет «простым программным обеспечением». Эти исследования были сосредоточены на автоматизации химического синтеза с использованием роботизированных рабочих процессов и ИИ.

Для создания своих ИИ-моделей ReactWise провел тысячи реакций в своих лабораториях, используя метод «высокопроизводительного скрининга» для тестирования 300 реакций одновременно. Это ускоряет сбор данных для обучения. Помбергер отметил, что в фармацевтике часто используются несколько типов реакций. Создавая тысячи данных для этих ключевых реакций, они могут обучать базовые модели реактивности, которые фундаментально понимают химию. Это означает, что когда клиенту нужно разработать масштабируемый процесс, им не придется начинать с нуля.

Стартап начал собирать данные по этим типам реакций в августе прошлого года и планирует завершить это к лету, нацелившись на 20 000 химических данных для покрытия наиболее важных реакций. Традиционно получение одной точки данных может занимать у химика от одного до трех дней, что делает процесс дорогим и трудоемким.

На данный момент ReactWise сосредоточен на производственных процессах для малых молекулярных лекарств, которые могут использоваться для лечения различных заболеваний. Но Помбергер видит потенциал применения в других областях, включая сотрудничество с двумя производителями материалов по разработке полимерной доставки лекарств.

Автоматизация ReactWise также включает программное обеспечение, которое может взаимодействовать с роботизированным лабораторным оборудованием для повышения точности в производстве лекарств. Хотя они не производят роботизированное оборудование сами, они могут управлять им, если оно есть у клиентов.

Основанная в июле 2024 года, ReactWise проводит 12 пилотных испытаний с фармацевтическими компаниями, ожидая первых полномасштабных внедрений своего подписного программного обеспечения позже в этом году. Они работают с некоторыми крупными фармацевтическими игроками, хотя их названия пока не раскрываются.

ReactWise недавно привлек $3,4 миллиона в рамках предпосевного раунда, включая $500 000 от YC и грант на £1,2 миллиона от Innovate U.K. Остальное поступило от неназванных венчурных капиталистов и бизнес-ангелов, приверженных продвижению устойчивого фармацевтического производства на основе ИИ.

Хотя ReactWise сосредоточен на конкретной части цепочки разработки лекарств, Помбергер считает, что ускорение этого процесса может значительно сократить время вывода новых лекарств на рынок. Типичный срок разработки лекарства составляет 10–12 лет, из которых разработка процесса занимает один-два года. Сократив это в среднем на 60%, ReactWise может существенно повлиять.

Другие стартапы применяют ИИ к различным аспектам разработки лекарств, так что есть потенциал для синергетического эффекта с интеграцией новых автоматизированных инноваций. Но в производстве лекарств Помбергер считает, что ReactWise лидирует. Они конкурируют с устаревшим программным обеспечением, таким как JMP, и несколькими другими, использующими ИИ, но доступ ReactWise к высококачественным данным о химических реакциях выделяет их.

«Мы единственные, кто создает эти высококачественные данные в собственных лабораториях», — сказал Помбергер. «Большинство конкурентов предоставляют программное обеспечение и инструкции на основе входных данных. Но мы предлагаем предварительно обученные модели, которые фундаментально понимают химию. Клиенты могут сообщить нам интересующую их реакцию, нажать на старт, и мы предоставляем рекомендации по процессу с первого дня, основанные на всей предварительной работе в нашей лаборатории. Это то, чего никто другой сейчас не делает».