„Biostation AI“, molekulinės diagnostikos startuolis, derinantis naujos kartos RNR seką (RNASEQ) su generatyvine AI, šiandien paskelbė, kad surinko 12 mln. USD per „Accel“ vadovaujamą finansavimo turą. Turas taip pat dalyvavo „Gavingels“, „Mana Ventures“, „InfeEdge Ventures“ ir „Grįžtantys investuotojų svarbūs rizikos partneriai“, „Vision Plus Capital“ ir „Catapult Ventures“. Aukšto lygio angelai, tokie kaip „Anthropic“ generalinis direktorius Dario Amodei, „10x Genomics CTO Mike Schnall-Levin“, ir „Twist Bioscience“ generalinė direktorė Emily Leproust taip pat palaikė bendrovę.
Naujasis finansavimas skatina ambicingą biostate tikslą: padaryti biologiją nuspėjamą ir atrakinti tikslų vaistą mastu. Panašiai kaip „Openai“ mokė pokalbius trilijonams žodžių, kad suprastų žmonių kalbą, „Biostata“ yra mokymo pamatų modeliai milijardai RNR ekspresijos profilių, kad išmoktų žmogaus ligos „molekulinę kalbą“.
„Netflix“ molekulinės medicinos modelis
Pradedantysis, kurį įkūrė MIT ir RICE profesoriai, paversti tapatininkai Ashwinas Gopinathas ir Davidas Zhangas, numato naują diagnostikos paradigmą. Užuot siūlydamas atskiras sekų nustatymo paslaugas, „Biostats“ naudoja „Netflix“ įkvėptą savarankišką verslo modelį: įmonė apdoroja tūkstančius RNR mėginių, kurių kaina ypač maža kaina, pateikia šiuos duomenis į patentuotą generalinę AI sistemą ir tobulina jos modelius kiekviename eksperimente. Rezultatas yra dorybingas ciklas – įmanomos sekos galios geresni modeliai, o geresni modeliai suteikia gilesnę klinikinę įžvalgą.
„Kiekviena mano sukurta diagnostika buvo susijusi su atsakymo priartėjimu arčiau paciento“ pasakė Zhang„Biostate AI“ generalinis direktorius. „Biostate daro didžiausią šuolį, darydamas visą transkriptą prieinamą.“
Transkriptomas-visas RNR molekulių rinkinys ląstelėje-pateikia realaus laiko žmonių sveikatos ir ligos vaizdus. Vis dėlto istoriškai viso transkripto sekos nustatymas buvo nepaprastai brangus ir sunkiai suprantamas. „Biostats“ sprendžia abi problemas, susijusias su dvigubu požiūriu: radikaliomis išlaidų mažinimu ir pažangiausia AI.
Techninės naujovės: BIRT, Perd ir generatyvinė AI
„Biostats“ pasiūlymo esmė yra dvi patentuotos technologijos: „Birt“ („Biostats Integeed RNASEQ“ technologija) ir PerD (tikimybinės išraiškos mažinimo dekonvoliucija). BIRT yra multipleksavimo protokolas, leidžiantis tuo pačiu metu išgauti RNR ir seka iš kelių mėginių, sumažinant išlaidas beveik dešimt kartų. Tuo tarpu PERD taiko naujus algoritmus, kad filtruotų „partijos efektus“-kintamumą, kurį sukelia laboratorinių sąlygų skirtumai ar mėginių tvarkymas, o tai dažnai užtemdo biologinį signalą kelių vietų tyrimuose.
Šis labai standartizuotas „RNaseq“ dujotiekis patenka į patentuotą „Biostats“ pamatų modelį, Biobazėkuris veikia panašiai kaip GPT modeliai natūralios kalbos apdorojime. Apmokytas šimtams tūkstančių transkriptominių profilių tarp audinių tipų, ligų būsenų ir rūšių, biologė atspindi „biologijos gramatiką“ – pagrindinius genų ekspresijos modelius, apibūdinančius sveikatą ir ligą.
Kaip GPT gali būti tiksliai suderinta rašant esė arba apibendrina teisinius dokumentus, „BioBase“ gali būti pritaikyta ankstyvojo vėžio pasikartojimui nustatyti, numatyti vaistų reakciją į autoimuninę ligą arba sustiprinti pacientus širdies ir kraujagyslių tyrimuose. Biostate’s Prognozė AIpastatytas ant „BioBase“ viršaus, jau rodo pažadą prognozuojant leukemijos atkrytį ir yra bandomas dėl išsėtinės sklerozės su pagreitinto gydymo projektu.
„Lygiai taip pat, kaip ChatGPT keičia kalbos supratimą, mokydamiesi iš trilijonų žodžių, mes mokomės molekulinės žmogaus ligos kalbos iš milijardų RNR išraiškų“. pasakė Gopinatasbendrovės CTO. „Mes darome molekulinę mediciną tai, ką padarė dideli kalbos modeliai, susiję su tekstu – neapdorotų duomenų nustatymą, kad algoritmai pagaliau galėtų sužibėti“.
Didžiausio pasaulyje „RNaseq“ duomenų rinkinio kūrimas
Iki šiol „Biostat“ jau yra seka daugiau nei 10 000 mėginių, skirtų daugiau nei 150 bendradarbių, įskaitant Kornelį ir kitas pagrindines institucijas. Jos tikslas yra padidinti šį skaičių iki šimtų tūkstančių mėginių per metus. Šį eksponentinį augimą įgalina pigus RNASEQ procesas ir supaprastintas duomenų nurijimo dujotiekis „OmicsWeb“, kuris standartizuoja, etiketes ir saugiai saugo transkriptominius duomenis visose jurisdikcijose.
Bendrovės debesų infrastruktūroje yra keletas naujų genų įrankių, tokių kaip:
-
„OmicsWeb Copilot“ -Natūralios kalbos sąsaja, skirta analizuoti RNASEQ duomenis be kodo.
-
Quantquill -PG asistentas, sukuriantis publikacijai paruoštus mokslinius rankraščius, su skaičiais ir citatomis.
-
Įterpti banglentininką – Vizualizacijos įrankis, atskleidžiantis paslėptus biologinius ryšius pagal genų ekspresijos duomenis.
Turėdamas biurus Hiustone, Palo Alto, Bangalore ir Šanchajuje, biostate plečiasi visame pasaulyje, kad palaikytų augantį klinikinių ir akademinių partnerių tinklą. Pradedantysis jau apdoroja tiek šviežius, tiek dešimtmečių senumo audinių pavyzdžius-„Helping Labs“ ištraukia anksčiau nenaudojamų egzempliorių įžvalgas.
Visoms ligoms bendrosios paskirties AI link
„Biostats“ pabaiga yra drąsus: sukurti bendrosios paskirties AI, galinčią suprasti ir vadovauti gydymui visame pasaulyje Viskas Žmogaus ligos. Šis vienijantis požiūris yra priešingai nei šiandienos suskaidytas biotechnologijų kraštovaizdis, kuriame kiekvienai sąlygai dažnai reikia savo diagnostikos įrankio ir terapinio kelio.
„Užuot išsprendę diagnostiką ir terapiją kaip atskiras kiekvienos ligos problemas, mes manome, kad šiuolaikinė ir ateities AI gali būti bendroji paskirtis, kad suprastų ir padėtų išgydyti kiekvieną ligą“. pasakė Zhang.
Biologija traktuodama kaip generatyvinę sistemą, kur šiandieninė molekulinė būsena lemia rytojaus rezultatus – Biosta mano, kad ji gali numatyti ne tik dabartinę sveikatos būklę, bet ir būsimas ligos trajektorijas bei optimalias intervencijas.
Kas toliau?
Iki šiol surinkusi daugiau nei 20 milijonų dolerių ir sparčiai augančią klientų bazę, biostatas spartėja klinikinis onkologijos, širdies ir kraujagyslių ligų ir imunologijos bendradarbiavimas. Kiti bendrovės etapai apima jos nuspėjamųjų modelių reguliavimo patvirtinimą ir komercinį jo AI orientuotų diagnostikos priemonių mastelį.
As Gopinatas nurodo: „Mes ne tik aiškiname biologiją. Mes kuriame didelio kalbos modelio biologinį atitikmenį – tik šį kartą jis yra mokomas žmogaus kūno.”
Jei „Biostation AI“ pavyks, kita tikslios medicinos banga gali būti ne tik reaktyvi – ji bus nuspėjama, suasmeninta ir varoma generatyvinės AI.
