Стартап Converge Bio, який спеціалізується на використанні генеративного штучного інтелекту для прискорення розробки лікарських засобів, оголосив про залучення $25 мільйонів інвестицій у раунді серії А. Головним інвестором виступив фонд Bessemer Venture Partners, а також до фінансування долучилися TLV Partners, Vintage Investment Partners та керівники компаній Meta, OpenAI і Wiz.
Про це розповідає ProIT
Інноваційні рішення для фармацевтики та біотехнологій
Converge Bio працює у Бостоні та Тель-Авіві, надаючи фармацевтичним і біотехнологічним компаніям інструменти для швидшої розробки ліків. Системи компанії базуються на генеративному ШІ, який навчається на послідовностях ДНК, РНК та протеїнів і легко інтегрується у робочі процеси партнерів. Завдяки цим технологіям вдається скоротити етапи досліджень і підвищити ймовірність виведення нових препаратів на ринок.
На сьогодні компанія вже представила три окремі AI-системи: для проєктування антитіл, оптимізації виходу білків та виявлення біомаркерів і цільових молекул. Кожна з них складається з комплексних моделей: генеративна створює нові антитіла, прогнозуюча — відбирає їх за молекулярними властивостями, а фізична модель моделює тривимірні взаємодії антитіла з ціллю. За словами керівника Converge Bio Дова Герца, головна цінність — у цілісній системі, яку можна одразу впроваджувати в робочі процеси клієнтів.
“Життєвий цикл розробки ліків має визначені етапи — від ідентифікації цілі та відкриття до виробництва, клінічних випробувань і далі, — і в кожному з них ми можемо допомогти”, — пояснив CEO Converge Bio Дов Герц.
Зростання компанії та ефективність AI у науці про життя
Після залучення $5,5 мільйона на етапі seed у 2024 році, Converge Bio демонструє швидке зростання. За два роки стартап уклав 40 партнерських угод з фармацевтичними й біотехнологічними компаніями, впровадивши приблизно 40 програм на своїй платформі. Серед клієнтів — представники США, Канади, Європи, Ізраїлю, а зараз компанія розширюється на азійський ринок.
Штат Converge Bio зріс з 9 до 34 співробітників з листопада 2024 року, а у відкритому доступі вже опубліковано декілька кейсів. В одному з них партнер зміг збільшити вихід білка у 4–4,5 рази за одну ітерацію моделювання, а в іншому — AI-платформа створила антитіла з надзвичайно високою спорідненістю до цілі у наномолярному діапазоні.
Галузь AI-driven drug discovery нині переживає бум. Так, компанія Eli Lilly спільно з Nvidia будує суперкомп’ютер для пошуку ліків, а у жовтні 2024 року розробники AlphaFold отримали Нобелівську премію з хімії за створення AI-системи для передбачення структури білків.
Дов Герц наголошує, що індустрія переходить від підходу «спроб і помилок» до молекулярного дизайну, який ґрунтується на даних. Це відкриває найбільші фінансові можливості в історії науки про життя. За словами CEO, спочатку до стартапу ставилися скептично, але це змінилося завдяки успішним прикладам у галузі та науковому середовищі.
Попри успіхи, у застосуванні великих мовних моделей (LLM) для аналізу біологічних послідовностей залишаються виклики — зокрема, ризики «галюцинацій» та помилок. Для їх мінімізації Converge Bio поєднує генеративні моделі з прогнозуючими, щоб фільтрувати нові молекули та знижувати ризики для партнерів.
Текстові LLM використовуються лише як допоміжний інструмент — наприклад, для аналізу наукової літератури. Ключова технологія стартапу базується на навчанні моделей на даних про ДНК, РНК, білки та малі молекули, а не на текстових даних.
Керівник компанії висловив бачення майбутнього, у якому кожна організація в сфері біонаук матиме генеративну AI-лабораторію на кшталт Converge Bio. Він переконаний, що експериментальні лабораторії завжди будуть актуальними, однак їх доповнюватимуть комп’ютерні генеративні системи для створення гіпотез і нових молекул.
