Biostate AI získala 12 milionů dolarů v rámci série A, aby vyškolila ChatGPT molekulární medicíny

Biostate AI, startup pro molekulární diagnostiku, který kombinuje next-generation RNA sekvenování (RNAseq) s generativní AI, oznámila dnes, že získala 12 milionů dolarů v rámci série A financování vedené Accel. Do kola se také zapojili Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures a návratoví investoři Matter Venture Partners, Vision Plus Capital a Catapult Ventures. Mezi high-profile anděly, kteří společnost podpořili, patří CEO Anthropic Dario Amodei, CTO 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin a CEO Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust.

Nové financování pohání ambiciózní cíl Biostate: učinit biologii předvídatelnou a odemknout přesnou medicínu ve velkém měřítku. Stejně jako OpenAI trénovala ChatGPT na trillions slov, aby pochopila lidský jazyk, Biostate trénuje základní modely na miliardách RNA expresních profilů, aby se naučila “molekulární jazyk” lidských onemocnění.

Netflixový model pro molekulární medicínu

Startup, založený profesory MIT a Rice Ashwinem Gopinathem a Davidem Zhangem, si představuje nový paradigm pro diagnostiku. Místo nabízení izolovaných sekvenačních služeb Biostate používá self-ustávající obchodní model inspirovaný Netflixem: společnost zpracovává tisíce RNA vzorků za ultra-nízkou cenu, krmit tyto údaje do proprietárního generativního AI systému a vylepšuje své modely s každým experimentem. Výsledkem je ctnostný cyklus – dostupné sekvenování poskytuje lepší modely, a lepší modely poskytují hlubší klinické poznatky. (NFLX )

“Každá diagnostika, kterou jsem postavil, byla o přiblížení odpovědi pacientovi,” řekl Zhang, CEO Biostate AI. “Biostate dělá největší skok dopředu tím, že činí celý transkriptom dostupným.”

Transkriptom – kompletní sada RNA molekul v buňce – poskytuje okamžité snímky lidského zdraví a onemocnění. Avšak historicky, plné transkriptomové sekvenování bylo prohibitivně drahé a obtížně interpretovatelné. Biostate řeší obě problémy pomocí dvojího přístupu: radikálního snížení nákladů a špičkové AI.

Technické inovace: BIRT, PERD a generativní AI

V jádru nabídky Biostate jsou dvě patentované technologie: BIRT (Biostate Integrated RNAseq Technology) a PERD (Probabilistic Expression Reduction Deconvolution). BIRT je multiplexing protokol, který umožňuje simultánní RNA extrakci a sekvenování z více vzorků, snižující náklady téměř desetinásobně. PERD aplikuje nové algoritmy pro filtrování “batch efektů” – variability zavedené rozdíly v laboratorních podmínkách nebo manipulaci s vzorky – které často zakrývají biologický signál v multi-site studiích.

Tento vysoce standardizovaný RNAseq pipeline se krmit do proprietárního základního modelu Biostate, Biobase, který funguje podobně jako GPT modely v přirozeném jazykovém zpracování. Trénován na stovkách tisíc transkriptomických profilů napříč typy tkání, stavy onemocnění a druhy, Biobase zachycuje “gramatiku biologie” – základní vzorce genové exprese, které definují zdraví a onemocnění.

Stejně jako GPT lze fine-tuningovat pro psaní esejí nebo souhrnů právních dokumentů, Biobase lze přizpůsobit pro detekci časných recidiv rakoviny, předpověď reakce na léky v autoimunitních onemocněních nebo stratifikaci pacientů v kardiovaskulárních studiích. Prognosis AI Biostate, postavená na Biobase, již ukazuje slib v předpovídání relapsu leukémie a je testována pro multiple sclerosis s Accelerated Cure Project.

“Stejně jako ChatGPT transformovalo porozumění jazyku tím, že se naučilo z trillions slov, my se učíme molekulárnímu jazyku lidských onemocnění z miliard RNA expresí,” řekl Gopinath, CTO společnosti. “Děláme pro molekulární medicínu to, co velké jazykové modely udělaly pro text – škálování surových dat, aby algoritmy mohly konečně vyniknout.”

Stavění největší RNAseq datové sady na světě

Do dneška Biostate sekvenovala více než 10 000 vzorků pro 150+ spolupracujících institucí, včetně Cornell a dalších významných institucí. Cílem je škálovat toto číslo na stovky tisíc vzorků ročně. Tento exponenciální růst je umožněn nízkonákladovým RNAseq procesem a streamlinovaným pipeline pro ingestaci dat, OmicsWeb, který standardizuje, označuje a bezpečně ukládá transkriptomická data napříč jurisdikcemi.

Cloud infrastruktura společnosti zahrnuje několik novátorských GenAI nástrojů, jako jsou:

• OmicsWeb Copilot – Přirozený jazykový interface pro analýzu RNAseq dat bez kódu.

• QuantaQuill – AI asistent, který generuje publikovatelné vědecké rukopisy, kompletní s obrázky a citacemi.

• Embedding Surfer – Vizualizační nástroj, který odhaluje skryté biologické vztahy v datech genové exprese.

S úřady v Houstonu, Palo Alto, Bangaluru a Šanghaji Biostate expanduje globálně, aby podpořila rostoucí síť klinických a akademických partnerů. Startup již zpracovává čerstvé i desetileté tkáňové vzorky – pomáhá laboratořím extrahovat poznatky z dříve nevyužitelných vzorků.

Směrem k obecnému AI pro všechna onemocnění

Konečným cílem Biostate je vytvoření obecného AI, které bude schopné porozumět a vést léčbu napříč všechny lidská onemocnění. Tento sjednocující přístup stojí v kontrastu s dnešním fragmentovaným biotechnologickým krajem, kde každé onemocnění často vyžaduje své vlastní izolované diagnostické nástroje a terapeutické cesty.

“Místo řešení diagnostiky a terapie jako samostatných, izolovaných problémů pro každé onemocnění, věříme, že moderní a budoucí AI může být obecné, aby porozuměly a pomohly vyléčit každé onemocnění,” řekl Zhang.

Biostate věří, že tím, že bude pohlížet na biologii jako na generativní systém – kde dnešní molekulární stav určuje zítřejší výsledky – může předpovědět nejen aktuální zdravotní stav, ale i budoucí onemocnění a optimální zásahy.

Co dál?

S více než 20 miliony dolarů získaných do dneška a rychle rostoucím klientelem Biostate urychluje klinické spolupráce v onkologii, kardiovaskulárním onemocnění a imunologii. Další milníky společnosti zahrnují regulatorní validaci svých prediktivních modelů a komerční škálování svých AI-poháněných diagnostických nástrojů.

Jak Gopinath říká: “Neinterpretujeme pouze biologii. Stavíme biologický ekvivalent Large Language Modelu – tentokrát je to trénováno na lidském těle.”

Pokud Biostate AI uspěje, další vlna přesné medicíny nemusí být pouze reaktivní – bude předvídatelná, personalizovaná a poháněná generativní AI.