Warp Sciences verlässt den Stealth-Modus und erhält 215 Mio. US-Dollar für KI-gestützte Chemielabore

Der Entwurf eines vielversprechenden Moleküls ist erst der Anfang der Arzneimittelforschung. Es muss noch hergestellt und getestet werden, und die Ergebnisse müssen in ein besseres nächstes Experiment einfließen. Warp Sciences setzt darauf, dass dieser Engpass in der Praxis der Bereich ist, in dem KI ihren nächsten großen Vorteil schaffen kann.

Warp Sciences ist mit einer Finanzierung von 215 Millionen US-Dollar aus dem Stealth-Modus hervorgetreten, um eine in den USA ansässige Auftragsforschungsorganisation (CRO) für Chemie aufzubauen, die erfahrene Chemiker, KI und Robotik vereint. Das Unternehmen wird von Kevin Weil, dem früheren Produktchef von OpenAI, geleitet und plant, Biotech- und Pharmakunden Forschungschemikalien bereitzustellen und zugleich Labore aufzubauen, die aus den von ihnen durchgeführten Experimenten lernen.

Lightspeed führte die Finanzierungsrunde an; außerdem beteiligten sich IVP, Mayfield, Lux, Premji Invest und Menlo Ventures sowie weitere Investoren. Zu den Angel-Investoren zählen Brian Armstrong, Mike Krieger, Dylan Field sowie Mark Chen und Sarah Friar von OpenAI.

Ein Chemiedienstleister mit KI im Zentrum

Warp setzt zunächst auf die Synthese von Analoga zur Leitstrukturoptimierung: Dabei werden Varianten von Molekülen hergestellt, damit Forschende sie auf dem Weg zu einem Wirkstoffkandidaten vergleichen können. Es handelt sich um eine konkrete Dienstleistung mit einem greifbaren Ergebnis – nicht um das Versprechen, dass ein KI-Modell eigenständig ein Medikament erfindet.

Laut der Kundendienstseite konzentriert sich Warp auf präklinische Programme mit niedermolekularen Wirkstoffen und stellt Verbindungen im Milligramm- bis Mehrgramm-Maßstab her. Das Unternehmen beschreibt seine typische Arbeit als die Synthese weiterentwickelter Moleküle, für die fünf bis 15 Syntheseschritte erforderlich sind. Damit ist Warp in den wiederkehrenden Zyklus aus Herstellung und Bewertung von Verbindungen eingebunden, den Forschungsteams benötigen, um ein Programm zu optimieren.

Warp grenzt außerdem klar ab, wer die Forschungsagenda bestimmt. Die Kunden entscheiden, welche Moleküle weiterverfolgt werden, und behalten die Kontrolle über ihre Arzneimittelprogramme. Warp verfügt über keine eigene Wirkstoffpipeline. Das Unternehmen stellt die chemischen und experimentellen Infrastrukturen bereit, die diese Teams nutzen.

Das ist aus geschäftlicher Sicht wichtig. Ein CRO muss verwendbare Verbindungen liefern, die Qualität sicherstellen und effektiv mit den Wissenschaftlern der Kunden zusammenarbeiten. Dadurch wird Warps Automatisierungsvorhaben unmittelbar auf den Prüfstand gestellt: Es muss zeigen, ob es die Dienstleistung produktiver und zuverlässiger macht.

Von Laborergebnissen zu besseren Modellen

Die längerfristige Technologievision beruht auf einer Rückkopplung zwischen Experimenten und maschinellem Lernen. Physische Experimente liefern Erkenntnisse darüber, was funktioniert. KI-Systeme lernen aus diesen Erkenntnissen, helfen bei der Planung nachfolgender Experimente und ermöglichen eine zunehmend automatisierte Laborarbeit. Leistungsfähigere Labore können dann noch nützlichere Erkenntnisse liefern.

In seinem Manifest der Gründer erklärt Warp, sowohl erfolgreiche Experimente als auch Fehlschläge erfassen zu wollen. Zusätzlich zu Kundenaufträgen will das Unternehmen eigens konzipierte Versuchsreihen durchführen, um Daten für seine Modelle zu gewinnen. Erfahrene Chemiker werden die Labore leiten, während immer mehr Arbeitsschritte automatisiert werden.

Auch Fehlschläge einzubeziehen, ist ein wichtiger Teil dieses Ansatzes. Zu wissen, dass ein Experiment nicht das gewünschte Ergebnis erbracht hat, kann helfen, die Grenzen einer Methode abzustecken und zu bestimmen, was als Nächstes versucht werden sollte. Damit diese Informationen ein Modell verbessern können, müssen sie mit ausreichend experimentellem Kontext dokumentiert werden, um einen unergiebigen Ansatz von einem Problem bei der Durchführung zu unterscheiden.

Robotik übernimmt den praktischen Teil dieser Rückkopplung, während Software Planung, Durchführung und dokumentierte Ergebnisse miteinander verknüpft. Indem Warp diese Systeme parallel zum Labor aufbaut, kann das Unternehmen die Automatisierung auf die tatsächlichen Arbeitsabläufe von Chemikern zuschneiden. Der angestrebte Vorteil soll durch die Verbesserung des gesamten experimentellen Prozesses entstehen – nicht dadurch, dass der Molekülentwurf beschleunigt wird, während der Rückstau im Labor unverändert bleibt.

Warps weiterreichendes Ziel ist eine wissenschaftliche KI, die Wissenschaftlern helfen kann, über die physische Welt nachzudenken und aussagekräftige Experimente zu entwerfen. Der angekündigte kommerzielle Einstieg ist weiterhin enger gefasst: Das Unternehmen liefert Forschungschemikalien und automatisiert schrittweise die Arbeit, die zu ihrer Herstellung erforderlich ist.

Vier Gründer vereinen Chemie, KI und operative Erfahrung

Kevin Weil, Mitgründer und CEO, war zuletzt Produktchef und Vizepräsident für Wissenschaft bei OpenAI. In dieser Rolle bringt er Erfahrung darin mit, Fortschritte in der KI in Produkte umzusetzen und die dafür nötigen Betriebssysteme aufzubauen.

Der Mitgründer und COO DJ Patil war der erste Chief Data Scientist der USA und gehörte zu den Gründungsgeschäftsführern von Devoted Health. Der Mitgründer und Chief Scientific Officer Sol Reisberg hatte zuvor leitende Positionen in der medizinischen Chemie bei Terremoto Biosciences inne. Der Mitgründer und CTO Mano Paluri war Vizepräsident bei Meta Superintelligence Labs und Gründungsmitglied von FAIR.

Diese Kombination spiegelt die anstehenden Aufgaben wider: KI-Systeme entwickeln, wissenschaftliche Abläufe organisieren und Chemikalien bereitstellen, die Kunden verwenden können. Warp zufolge umfasst das frühe Team außerdem Fachleute mit Erfahrung in Robotik bei Genesis, Skild AI und 1X sowie wissenschaftliche Expertise von Genentech und Lawrence Livermore National Labs.

Abrechnung nach gelieferten Verbindungen

Warps Preismodell fügt der Finanzierungsgeschichte eine weitere Dimension hinzu. Auf seiner Website erklärt das Unternehmen, dass es pro geliefertem Wirkstoff abrechnet; die Preise werden gemeinsam mit dem Kunden vereinbart. Wird ein Wirkstoff nicht hergestellt, muss der Kunde dafür nicht bezahlen. Warp stellt dieses Modell den Verträgen mit Auftragsforschungsorganisationen (CROs) gegenüber, die auf Vollzeitäquivalenten basieren.

Dieses Modell knüpft den Umsatz an die geleistete Arbeit. Wenn Automatisierung den Aufwand senkt, der erforderlich ist, um einen Wirkstoff zuverlässig herzustellen, könnte Warp seine eigene Wirtschaftlichkeit verbessern und zugleich den Zusammenhang zwischen Ausgaben und Ergebnissen für Kunden direkter gestalten. Das Unternehmen positioniert sein Angebot als Möglichkeit, zu Offshore-Preisen im Inland zusammenzuarbeiten und die Kontrolle zu behalten. Eine allgemeine Preisliste oder vergleichende Kostenergebnisse hat es jedoch nicht veröffentlicht.

Warp zufolge arbeitet das Unternehmen derzeit mit einer kleinen Zahl von Designpartnern zusammen. Im Rahmen dieser Kooperationen arbeiten die Chemiker der Kunden wöchentlich mit dem Warp-Team zusammen. So kann das Start-up sein Angebot und seine Systeme anhand aktueller Forschungsanforderungen weiterentwickeln.

Die Herausforderung bei der Umsetzung der 215 Millionen Dollar

Die Finanzierung verschafft Warp beträchtliche Mittel für ein Unternehmen, das neben Software auch physische Kapazitäten aufbauen muss. Die Chance besteht darin, aus chemischen Dienstleistungen ein lernendes System zu machen: Wirkstoffe liefern, experimentelle Daten erfassen, die Modelle verbessern und diese Verbesserungen nutzen, um nachfolgende Arbeiten effizienter zu gestalten.

Die Ankündigung enthält weder Messwerte zu verkürzten Durchlaufzeiten noch Benchmarks für die Modelle oder Belege dafür, dass bereits ein vollständig autonomes Labor in Betrieb ist. Das sind andere Meilensteine als der Aufbau des Teams und die Beschaffung des Kapitals. Entscheidend wird sein, ob Warp die Kundenversprechen zu Qualität, Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit wiederholt einlösen kann.

Vorerst ist die folgenreichste Entscheidung des Unternehmens, womit es beginnt. Indem Warp mit von Kunden geleiteten Chemieprogrammen startet, knüpft es seine KI-Ambitionen an einen wiederkehrenden wissenschaftlichen Bedarf. Jeder gelieferte Wirkstoff bietet die Möglichkeit, Umsatz zu erzielen und das Laborsystem für den nächsten Wirkstoff zu verbessern.