Warp Sciences、AI活用の化学研究所設立に向け2億1,500万ドルを調達し、ステルス状態から脱却

有望な分子の設計は、創薬研究の始まりにすぎない。それを実際に合成して試験し、その結果を次のより良い実験につなげる必要がある。Warp Sciencesは、この物理的なボトルネックこそ、AIが次の大きな優位性を生み出せる領域だと見込んでいる。

Warp Sciencesは、経験豊富な化学者とAI、ロボティクスを組み合わせた米国拠点の化学分野の受託研究機関（CRO）を設立するため、2億1,500万ドルを調達し、ステルス状態から脱却した。OpenAIの元最高製品責任者、Kevin Weilが率いる同社は、バイオテクノロジー企業や製薬会社に研究用化合物を提供するとともに、実施した実験から学習する研究所の構築を目指している。

Lightspeedが資金調達を主導し、IVP、Mayfield、Lux、Premji Invest、Menlo Venturesなども参加した。エンジェル投資家には、Brian Armstrong、Mike Krieger、Dylan Fieldのほか、OpenAIのMark ChenとSarah Friarが名を連ねる。

AIを中核に据えた化学サービス事業

Warpがまず手がけるのは、リード最適化のためのアナログ合成だ。創薬候補に向けた研究の過程で研究者が比較できるよう、分子のバリエーションを作製する。AIモデルが単独で医薬品を発明するという約束ではなく、成果物が明確な具体的サービスである。

Warpは、顧客向けサービスのページによると、前臨床段階の低分子プログラムに注力し、ミリグラムから複数グラム規模の化合物を製造している。同社によれば、通常は合成工程を5～15段階要する複雑な分子を扱う。この領域では、研究チームがプログラムを洗練させるために必要とする、化合物の合成と評価の反復サイクルを支援する。

Warpは、研究方針の決定権が誰にあるかについても明確に区別している。顧客が取り組む分子を選び、自社の創薬プログラムの管理権を保持する。Warp自身が独自の医薬品開発パイプラインを持つことはない。同社の事業は、顧客チームが利用する化学合成と実験のインフラを提供することだ。

これは事業面で重要な意味を持つ。CROには、利用可能な化合物を納期どおりに提供し、品質を維持し、顧客企業の科学者と効果的に協働することが求められる。こうした要件によって、Warpの自動化の取り組みは、サービスの生産性と信頼性を高められるかという、すぐに検証できる実務上の試金石を得る。

実験結果をより優れたモデルにつなげる

同社が描く長期的な技術構想の中核は、実験と機械学習のフィードバックループだ。物理的な実験によって、何が有効かを示す証拠が得られる。AIシステムはその証拠から学び、次の実験の方向づけを助け、研究所の作業を段階的に自動化する。そうして能力を高めた研究所は、さらに有用な証拠を生み出せる。

創業者のマニフェストでWarpは、成功した実験と失敗の両方を記録する計画を示している。顧客向けの業務と並行して、モデル用のデータを生成する専用の実験キャンペーンも実施する方針だ。作業工程の自動化が進むなかでも、経験豊富な化学者が研究所を率いる。

失敗を含めることは、このアプローチの重要な要素だ。実験で望ましい結果が得られなかったと分かれば、手法の限界を明らかにし、次に何を試すべきかを判断する助けになる。その情報をモデルの改善に役立てるには、成果につながらなかったアイデアと実行上の問題を区別できるだけの実験状況を添えて記録する必要がある。

ロボティクスがフィードバックループの物理的な側面を担い、ソフトウェアが計画、実行、記録された結果をつなぐ。研究所と並行してこうしたシステムを構築すれば、化学者が実際に行う作業に合わせて自動化を設計できる。目指す優位性は、研究所の作業待ちをそのままにして分子設計だけを高速化するのではなく、実験プロセス全体を改善することで生まれる。

Warpが掲げるより大きな目標は、科学者が物理世界について考察し、有益な実験を設計するのを支援する科学分野のAIだ。一方、発表済みの商業事業の出発点は、より対象を絞っている。研究用化合物を提供し、その製造に必要な作業を段階的に自動化することだ。

化学、AI、事業運営をつなぐ4人の創業者

Kevin Weilは共同創業者兼CEOで、直近ではOpenAIの最高製品責任者兼科学担当副社長を務めた。AIの進歩を製品へと落とし込み、それを支える運用システムを構築してきた経験を生かす。

共同創業者兼COOのDJ Patilは、米国初の政府最高データサイエンティストを務め、Devoted Healthの創業時の幹部でもあった。共同創業者兼最高科学責任者のSol Reisbergは、Terremoto Biosciencesで医薬品化学分野のリーダー職を歴任した。共同創業者兼CTOのMano Paluriは、Meta Superintelligence Labsの副社長を務め、FAIRの創設メンバーでもあった。

この顔ぶれは、今後の課題を反映している。AIシステムを構築し、科学研究の運営を担い、顧客が利用できる化学製品を提供することだ。Warpによると、創業初期のチームには、Genesis、Skild AI、1Xでの経験を持つロボティクス人材に加え、GenentechとLawrence Livermore National Labsで培った科学分野の専門知識を持つ人材もいる。

納品した化合物に応じて課金

Warpの価格設定の仕組みは、資金調達の話にもう一つの側面を加えている。同社のウェブサイトによると、Warpは納品した化合物1つごとに料金を請求し、価格は顧客と協議のうえで決定する。化合物を製造できなかった場合、顧客に料金は発生しない。Warpはこの方式を、常勤換算の人員配置を基準とするCRO契約と対比している。

このモデルでは、収益が完了した業務に結び付く。自動化によって化合物を確実に製造するための労力が減れば、Warpは自社の採算性を高めると同時に、顧客にとっても支出と成果の結び付きがより明確になる可能性がある。同社は、海外委託並みの価格で、国内での協業と管理を実現するサービスとして位置付けている。ただし、一般向けの価格表や、他社とのコスト比較結果は公表していない。

Warpによると、現在、少数のデザインパートナーと協業している。顧客側の化学者とWarpのチームが毎週連携しており、この取り組みを通じて、スタートアップである同社は、実際の研究ニーズに照らしながらサービスやシステムを改善できる。

2億1,500万ドルを支えに乗り越える実行上の課題

今回の資金調達により、Warpはソフトウェアだけでなく、物理的な生産能力も構築しなければならない事業を進めるための大きな支援を得た。同社の目標は、化学サービスを学習するシステムへと発展させることにある。化合物を納品し、実験データを収集し、モデルを改善し、その改善を次の業務の効率化に生かすという流れだ。

今回の発表では、実測された納期短縮の成果やモデルのベンチマーク結果、完全自律型のラボがすでに稼働していることを示す証拠は提示されていない。これらは、チームや資金を整えることとは別の達成目標だ。実際に問われるのは、Warpが顧客に約束している品質、スピード、採算性を、繰り返し実現できるかどうかである。

現時点で、同社が下した最も重要な決断は、どこから事業を始めるかだ。顧客主導の化学研究プログラムから着手することで、WarpはAIに関する構想を、継続的に存在する科学上のニーズに結び付けている。化合物を1つ納品するたびに収益を得る機会が生まれ、次の化合物を生み出すためのラボシステムを改善できる。