Profluent, стартап из Эмеривилля, штат Калифорния, привлек 106 миллионов долларов венчурного финансирования под руководством Bezos Expeditions, принадлежащей Джеффу Безосу, и Altimeter Capital, доведя общий объем инвестиций до 150 миллионов долларов. Компания является пионером в использовании искусственного интеллекта для разработки совершенно новых белков для разработки лекарств и сельскохозяйственных приложений — области, которая обещает создание более эффективных методов лечения и устойчивых культур.
Рост ИИ в биологии
Идея, лежащая в основе Profluent, возникла из исследований, проведенных в 2020 году, до широкой доступности таких инструментов, как ChatGPT. Основатель Али Мадани, ученый в области машинного обучения, понял, что те же архитектуры ИИ, которые используются для человеческого языка, также можно применять к «биологическим языкам», таким как белки. Белки — это сложные молекулы, лежащие в основе современных методов лечения, таких как генная терапия, и представляют собой усовершенствование по сравнению с традиционными лекарствами с малыми молекулами. Работа Мадани над ProGen в Salesforce продемонстрировала возможность использования генеративного ИИ для разработки новых белков.
Как работает Profluent
ИИ-модели Profluent позволяют ученым вводить желаемые характеристики белка (например, стабильность или простоту производства) на обычном языке, а затем генерировать соответствующую последовательность ДНК для его создания. Это выходит за рамки простого поиска существующих белков — стандартного подхода в разработке лекарств — и позволяет индивидуально проектировать белки для конкретных потребностей пациентов. Компания уже создала базу данных из 115 миллиардов уникальных белков, которую она называет Protein Atlas, крупнейший в мире ресурс такого рода.
Ставки высоки
Уровень неудач при разработке новых лекарств составляет около 90%, а затраты на разработку могут достигать миллиардов долларов. Это привело к повышенному интересу к разработке белков с помощью ИИ, хотя успех оказался неуловимым для многих. Profluent не единственная в этом пространстве: конкурентами являются Isomorphic Labs (спин-офф DeepMind) и Xaira Therapeutics, которые привлекли 1 миллиард долларов в прошлом году.
Законы масштабирования и будущий потенциал
Подход Profluent опирается на «законы масштабирования» — принцип, согласно которому большее количество данных и вычислительной мощности приводят к более совершенным моделям. Компания продемонстрировала этот принцип в разработке белков, представив новую базовую модель под названием Profluent E-1, которая включает эволюционный контекст.
«Одна из причин, по которой Джефф [Безос] заинтересовался, заключается в том, что мы обнаружили, что законы масштабирования применимы к биологии. По мере получения все большего и большего количества данных модели становятся все лучше и лучше».
— Али Мадани, основатель Profluent
Коммерческими партнерами компании являются Revvity, Corteva Agrisciences и Ensoma, что свидетельствует о широком интересе к ее технологии. Мадани сравнивает нынешнее состояние биологии, управляемой ИИ, с первыми днями интернета, предполагая, что полностью программируемая биологическая система может создать непрерывный поток новаторских решений.
Будущее разработки лекарств и сельскохозяйственных инноваций может зависеть от способности использовать потенциал ИИ в этих сложных областях. Текущие инвестиции сигнализируют о растущей уверенности в том, что это не только возможно, но и неизбежно.
