Biostate AI recauda 12 millones de dólares en ronda de financiación Serie A para entrenar el ChatGPT de la medicina molecular

Biostate AI, una startup de diagnósticos moleculares que combina la secuenciación de RNA de última generación (RNAseq) con inteligencia artificial generativa, anunció hoy que ha recaudado 12 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A liderada por Accel. La ronda también contó con la participación de Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures, y los inversores que regresan Matter Venture Partners, Vision Plus Capital, y Catapult Ventures. Ángeles de alto perfil como el CEO de Anthropic Dario Amodei, el CTO de 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin, y la CEO de Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust también respaldaron a la empresa.

La nueva financiación impulsa el objetivo ambicioso de Biostate: hacer que la biología sea predecible y desbloquear la medicina de precisión a gran escala. Al igual que OpenAI entrenó a ChatGPT con billones de palabras para entender el lenguaje humano, Biostate está entrenando modelos de base en miles de millones de perfiles de expresión de RNA para aprender el “lenguaje molecular” de la enfermedad humana.

Un modelo de Netflix para la medicina molecular

La startup, fundada por profesores de MIT y Rice convertidos en empresarios Ashwin Gopinath y David Zhang, vislumbra un nuevo paradigma para los diagnósticos. En lugar de ofrecer servicios de secuenciación aislados, Biostate utiliza un modelo de negocio autosuficiente inspirado en Netflix (NFLX ): la empresa procesa miles de muestras de RNA a un costo ultra bajo, alimenta esos datos a un sistema de inteligencia artificial generativa propietario y mejora sus modelos con cada experimento. El resultado es un ciclo virtuoso: la secuenciación asequible potencia mejores modelos, y mejores modelos entregan una comprensión clínica más profunda.

“Cada diagnóstico que he construido se trataba de acercar la respuesta al paciente,” dijo Zhang, CEO de Biostate AI. “Biostate da el salto más grande hasta ahora al hacer que todo el transcriptoma sea asequible.”

El transcriptoma, el conjunto completo de moléculas de RNA en una célula, proporciona instantáneas en tiempo real de la salud y la enfermedad humanas. Sin embargo, históricamente, la secuenciación de todo el transcriptoma ha sido prohibitivamente costosa y difícil de interpretar. Biostate está abordando ambos problemas con un enfoque dual: reducción radical del costo y inteligencia artificial de vanguardia.

Innovaciones técnicas: BIRT, PERD y inteligencia artificial generativa

En el núcleo de la oferta de Biostate se encuentran dos tecnologías patentadas: BIRT (Tecnología de RNAseq Integrada de Biostate) y PERD (Desconvolución de Reducción de Expresión Probabilística). BIRT es un protocolo de multiplexado que permite la extracción y secuenciación de RNA simultáneas de múltiples muestras, reduciendo el costo casi diez veces. PERD, por otro lado, aplica algoritmos novedosos para filtrar los “efectos de lote”: la variabilidad introducida por diferencias en las condiciones del laboratorio o el manejo de las muestras, que a menudo oscurece la señal biológica en los estudios multi-sitio.

Esta tubería de RNAseq altamente estandarizada se alimenta al modelo de base propietario de Biostate, Biobase, que funciona de manera similar a los modelos GPT en el procesamiento del lenguaje natural. Entrenado con cientos de miles de perfiles transcriptómicos a través de tipos de tejido, estados de enfermedad y especies, Biobase captura la “gramática de la biología”: los patrones subyacentes de expresión genética que definen la salud y la enfermedad.

Al igual que GPT se puede ajustar para escribir ensayos o resumir documentos legales, Biobase se puede adaptar para detectar la recurrencia temprana del cáncer, predecir la respuesta a los medicamentos en la enfermedad autoinmune o estratificar a los pacientes en los ensayos cardiovasculares. El Prognosis AI de Biostate, construido sobre Biobase, ya muestra promesa en la predicción de la recaída de la leucemia y se está probando para la esclerosis múltiple con el Proyecto de Curación Acelerada.

“Al igual que ChatGPT transformó la comprensión del lenguaje al aprender de billones de palabras, estamos aprendiendo el lenguaje molecular de la enfermedad humana de miles de millones de expresiones de RNA,” dijo Gopinath, el director de tecnología de la empresa. “Estamos haciendo para la medicina molecular lo que los grandes modelos de lenguaje hicieron para el texto: escalar los datos brutos para que los algoritmos finalmente brillen.”

Construyendo el conjunto de datos de RNAseq más grande del mundo

Hasta la fecha, Biostate ha secuenciado más de 10,000 muestras para 150+ colaboradores, incluyendo Cornell y otras instituciones importantes. Su objetivo es escalar ese número a cientos de miles de muestras anualmente. Este crecimiento exponencial es posible gracias a su proceso de RNAseq de bajo costo y su tubería de ingesta de datos estandarizada, OmicsWeb, que estandariza, etiqueta y almacena de forma segura los datos transcriptómicos en diferentes jurisdicciones.

La infraestructura en la nube de la empresa incluye varias herramientas de inteligencia artificial generativa novedosas, como:

• OmicsWeb Copilot – Una interfaz de lenguaje natural para analizar los datos de RNAseq sin código.

• QuantaQuill – Un asistente de inteligencia artificial que genera manuscritos científicos listos para publicar, completos con figuras y citas.

• Embedding Surfer – Una herramienta de visualización que descubre relaciones biológicas ocultas dentro de los datos de expresión genética.

Con oficinas en Houston, Palo Alto, Bangalore y Shanghái, Biostate se está expandiendo a nivel global para apoyar una red en crecimiento de socios clínicos y académicos. La startup ya está procesando tanto muestras de tejido frescas como decenas de años de antigüedad, ayudando a los laboratorios a extraer conocimientos de especímenes previamente inutilizables.

Hacia una inteligencia artificial de propósito general para todas las enfermedades

El objetivo final de Biostate es audaz: crear una inteligencia artificial de propósito general capaz de entender y guiar el tratamiento en todas las enfermedades humanas. Este enfoque unificador se opone al panorama fragmentado de la biotecnología actual, donde cada condición a menudo requiere su propia herramienta de diagnóstico y camino terapéutico aislado.

“En lugar de resolver los diagnósticos y terapias como problemas separados y aislados para cada enfermedad, creemos que la inteligencia artificial moderna y futura puede ser de propósito general para entender y ayudar a curar cada enfermedad,” dijo Zhang.

Al tratar la biología como un sistema generativo, donde el estado molecular actual determina los resultados de mañana, Biostate cree que puede predecir no solo el estado de salud actual, sino también las trayectorias de la enfermedad futura y las intervenciones óptimas.

¿Qué sigue?

Con más de 20 millones de dólares recaudados hasta la fecha y una base de clientes en crecimiento, Biostate está acelerando las colaboraciones clínicas en oncología, enfermedad cardiovascular e inmunología. Los próximos hitos de la empresa incluyen la validación regulatoria de sus modelos predictivos y la escalada comercial de sus herramientas de diagnóstico impulsadas por inteligencia artificial.

Como Gopinath lo expresa: “No solo estamos interpretando la biología. Estamos construyendo el equivalente biológico del Modelo de Lenguaje Grande, solo que esta vez está entrenado en el cuerpo humano.”

Si Biostate AI tiene éxito, la próxima ola de medicina de precisión puede no ser solo reactiva, sino predictiva, personalizada y impulsada por inteligencia artificial generativa.