Warp Sciences esce dalla fase di segretezza con 215 milioni di dollari per laboratori di chimica basati sull’IA

Progettare una molecola promettente è solo l’inizio della ricerca farmacologica. Qualcuno deve ancora produrla, testarla e usare i risultati per impostare un esperimento successivo migliore. Warp Sciences scommette sul fatto che questo collo di bottiglia fisico sia il terreno in cui l’IA può offrire il suo prossimo grande vantaggio.

Warp Sciences è uscita dalla fase di segretezza con 215 milioni di dollari di finanziamenti per creare negli Stati Uniti un’organizzazione di ricerca a contratto (CRO) nel campo della chimica, che combina l’esperienza di chimici, IA e robotica. Guidata da Kevin Weil, ex responsabile di prodotto di OpenAI, l’azienda intende fornire composti per la ricerca a clienti del settore biotecnologico e farmaceutico, sviluppando al contempo laboratori capaci di apprendere dagli esperimenti che conducono.

Lightspeed ha guidato il finanziamento, con la partecipazione, tra gli altri, di IVP, Mayfield, Lux, Premji Invest e Menlo Ventures. Tra gli investitori informali figurano Brian Armstrong, Mike Krieger, Dylan Field e Mark Chen e Sarah Friar di OpenAI.

Un’attività di servizi chimici basata sull’IA

Il punto di partenza di Warp è la sintesi di analoghi per l’ottimizzazione dei composti guida: si realizzano varianti di molecole affinché i ricercatori possano confrontarle mentre lavorano allo sviluppo di un candidato farmaco. È un servizio concreto, con un risultato tangibile, non la promessa che un modello di IA inventi autonomamente un farmaco.

Secondo la pagina dei servizi per i clienti, Warp si concentra su programmi preclinici basati su piccole molecole e produce composti in quantità che vanno dai milligrammi a diversi grammi. L’azienda descrive il lavoro tipico come la produzione di molecole elaborate, che richiedono da cinque a 15 passaggi di sintesi. Questo ambito la colloca nel ciclo iterativo di produzione e valutazione dei composti di cui i gruppi di ricerca hanno bisogno per perfezionare un programma.

Warp chiarisce anche chi detiene il controllo dell’agenda di ricerca. Sono i clienti a scegliere quali molecole perseguire e a mantenere il controllo dei propri programmi di sviluppo dei farmaci. Warp non ha una propria pipeline di farmaci proprietaria. La sua attività consiste nel fornire la chimica e le infrastrutture sperimentali utilizzate da questi gruppi.

Questo aspetto ha rilevanza commerciale. Una CRO deve fornire composti utilizzabili, mantenere la qualità e collaborare efficacemente con gli scienziati dei clienti. Questi requisiti mettono subito alla prova, sul piano operativo, l’automazione di Warp: occorre verificare se rende il servizio più produttivo e affidabile.

Dai risultati di laboratorio a modelli migliori

La prospettiva tecnologica a lungo termine si basa su un ciclo di retroazione tra sperimentazione e apprendimento automatico. Gli esperimenti fisici producono evidenze su ciò che funziona. I sistemi di IA apprendono da queste evidenze, contribuiscono a orientare gli esperimenti successivi e favoriscono un’automazione sempre maggiore del lavoro in laboratorio. Laboratori più efficienti possono quindi produrre evidenze più utili.

Nel manifesto dei fondatori, Warp afferma di voler raccogliere dati sia sugli esperimenti riusciti sia su quelli falliti. Oltre al lavoro per i clienti, intende condurre campagne sperimentali dedicate alla generazione di dati per i propri modelli. Con l’aumentare dell’automazione dei flussi di lavoro, saranno chimici esperti a dirigere i laboratori.

Includere gli esperimenti falliti è una parte importante dell’approccio. Sapere che un esperimento non ha prodotto il risultato desiderato può aiutare a definire i limiti di un metodo e a stabilire cosa provare in seguito. Perché queste informazioni possano migliorare un modello, devono essere registrate con un contesto sperimentale sufficiente a distinguere un’idea inefficace da un problema di esecuzione.

La robotica costituisce la componente fisica del ciclo, mentre il software collega pianificazione, esecuzione e registrazione dei risultati. Sviluppare questi sistemi insieme al laboratorio offre a Warp l’opportunità di progettare l’automazione attorno alle attività che i chimici svolgono davvero. Il vantaggio atteso deriva dal miglioramento dell’intero processo sperimentale, anziché dall’accelerazione della progettazione molecolare mentre le code di lavoro in laboratorio restano invariate.

L’ambizione più ampia di Warp è sviluppare un’IA scientifica capace di aiutare gli scienziati a ragionare sul mondo fisico e a progettare esperimenti informativi. Il punto di partenza commerciale annunciato dall’azienda è più circoscritto: fornire composti per la ricerca e automatizzare gradualmente il lavoro necessario a produrli.

Quattro fondatori uniscono chimica, IA e attività operative

Kevin Weil, cofondatore e amministratore delegato, ha ricoperto più di recente il ruolo di responsabile di prodotto e vicepresidente per la scienza presso OpenAI. La sua esperienza consiste nel tradurre i progressi dell’IA in prodotti e nei sistemi operativi costruiti attorno a essi.

Il cofondatore e direttore operativo DJ Patil è stato il primo Chief Data Scientist degli Stati Uniti e uno dei dirigenti fondatori di Devoted Health. Il cofondatore e direttore scientifico Sol Reisberg ha ricoperto in precedenza ruoli dirigenziali nel campo della chimica farmaceutica presso Terremoto Biosciences. Il cofondatore e direttore tecnologico Mano Paluri è stato vicepresidente presso Meta Superintelligence Labs e membro fondatore di FAIR.

Questa combinazione rispecchia il lavoro da svolgere: sviluppare sistemi di IA, gestire attività scientifiche e fornire composti chimici utilizzabili dai clienti. Warp afferma che il suo team iniziale comprende anche esperti di robotica provenienti da Genesis, Skild AI e 1X, oltre a competenze scientifiche maturate presso Genentech e Lawrence Livermore National Labs.

Far pagare i composti consegnati

L’approccio di Warp ai prezzi aggiunge un’altra dimensione alla vicenda dei finanziamenti. Sul suo sito, l’azienda dichiara di applicare un costo per ogni composto consegnato, concordato insieme al cliente. Se un composto non viene prodotto, il cliente non lo paga. Warp contrappone questo modello ai contratti con le CRO, basati sull’impiego di personale espresso in equivalenti a tempo pieno.

Questo modello lega i ricavi al lavoro completato. Se l’automazione riduce l’impegno necessario per produrre un composto in modo affidabile, Warp potrebbe migliorare la propria redditività e, al contempo, offrire ai clienti un legame più diretto tra spesa e risultati. L’azienda propone un servizio basato sulla collaborazione e sul controllo a livello nazionale, con prezzi da outsourcing offshore, ma non ha pubblicato un listino generale né dati comparativi sui costi.

Warp afferma di collaborare attualmente con un numero ristretto di partner di progettazione. Questi rapporti prevedono una collaborazione settimanale tra i chimici dei clienti e il team di Warp, consentendo alla startup di perfezionare il servizio e i sistemi sulla base di esigenze di ricerca concrete.

La sfida operativa dietro i 215 milioni di dollari

I finanziamenti offrono a Warp un sostegno considerevole per un’attività che deve sviluppare capacità fisiche oltre che software. L’opportunità consiste nel trasformare i servizi di chimica in un sistema di apprendimento: consegnare composti, raccogliere dati sperimentali, migliorare i modelli e usare questi progressi per rendere più efficiente il lavoro successivo.

L’annuncio non fornisce dati misurati sui miglioramenti dei tempi di consegna, parametri di riferimento dei modelli né prove del fatto che sia già operativo un laboratorio completamente autonomo. Si tratta di traguardi distinti dalla creazione del team e dalla raccolta di capitali. La prova concreta sarà verificare se Warp riuscirà a offrire ripetutamente la qualità, la rapidità e i vantaggi economici che promette ai clienti.

Per ora, la scelta più importante dell’azienda riguarda il punto da cui partire. Cominciando con programmi di chimica guidati dai clienti, Warp lega le proprie ambizioni nell’IA a un’esigenza scientifica ricorrente. Ogni composto consegnato offre l’opportunità di generare ricavi e migliorare il sistema di laboratorio alla base del composto successivo.