바이오스테이트 AI, 분자 의학을 위한 차트지피티 훈련을 위한 1,200만 달러의 시리즈 A 자금 조달

바이오스테이트 AI, 차세대 RNA 시퀀싱(RNAseq)과 생성적 인공지능을 결합한 분자 진단 스타트업은 오늘 1,200만 달러의 시리즈 A 자금을 조달했다고 발표했다. 이 라운드는 애플이 주도했으며, 가인젤스, 마나 벤처스, 인포 에지 벤처스, 그리고 기존 투자자 매터 벤처 파트너스, 비전 플러스 캐피탈, 그리고 카타풀트 벤처스가 참여했다. 또한 안쏘프의 CEO인 다리오 아모데이, 10x 제노믹스의 CTO인 마이크 슈날레빈, 그리고 트위스트 바이오사이언스의 CEO인 에밀리 르프루스트 등 유명한 천사 투자자들이 회사에 투자했다.

새로운 자금은 바이오스테이트의 대담한 목표를 지원한다. 즉, 생물을 예측 가능하게 만들고 정밀 의학을 대규모로 실현하는 것이다. 오픈AI가 인간 언어를 이해하기 위해 수조 개의 단어로 채트지피티를 훈련한 것처럼, 바이오스테이트는 인간 질병의 “분자 언어”를 배우기 위해 수십억 개의 RNA 발현 프로필로 기초 모델을 훈련시킨다.

넷플릭스 모델을 위한 분자 의학

이 스타트업은 MIT와 라이스 대학교의 교수 출신인 애쉬윈 고핀اث와 데이비드 장에 의해 설립되었다. 바이오스테이트는 새로운 진단 패러다임을 상상한다. 즉, 분리된 시퀀싱 서비스를 제공하는 대신, 바이오스테이트는 넷플릭스와 같은 자기 지속적인 비즈니스 모델을 사용한다. 즉, 회사에서 수천 개의 RNA 샘플을 초저렴한 비용으로 처리하고, 그 데이터를 독점적인 생성적 인공지능 시스템에 공급하며, 각 실험에서 모델을 개선한다. 그 결과는 미덕의 순환이다. 즉, 저렴한 시퀀싱이 더 나은 모델을 구동하며, 더 나은 모델이 더 깊은 임상적 통찰력을 제공한다.

“내가 제작한 모든 진단은 환자에게 더 가까이答案을 제공하는 것이었다”라고 장 CEO는 말했다. “바이오스테이트는 전사체를 경제적으로 만들어서 가장 큰 도약을 한다”

전사체는 세포 내의 모든 RNA 분자의 집합으로, 인간의 건강과 질병에 대한 실시간 스냅샷을 제공한다. 그러나 역사적으로 전사체 시퀀싱은 비용이 많이 들고 해석하기 어렵다. 바이오스테이트는 두 가지 접근 방식을 통해 이 두 가지 문제를 해결하고 있다. 즉, 비용을 급격히 줄이고, 가장 앞선 인공지능을 사용한다.

기술 혁신: BIRT, PERD, 그리고 생성적 인공지능

바이오스테이트의 핵심은 두 가지 특허 기술이다. 즉, BIRT(바이오스테이트 통합 RNA 시퀀싱 기술)와 PERD(확률적 발현 감소 해석 기술)이다. BIRT는 다중 샘플에서 동시에 RNA 추출과 시퀀싱을 허용하는 다중화 프로토콜로, 비용을 거의 10배로 줄인다. PERD는 새로운 알고리즘을 적용하여 실험실 조건이나 샘플 처리의 차이로 인한 “배치 효과”를 필터링한다. 이는 종종 다중 사이트 연구에서 생물학적 신호를 흐리게 한다.

이 고도로 표준화된 RNA 시퀀싱 파이프라인은 바이오스테이트의 독점적인 기초 모델인 바이오베이스로 들어간다. 이는 자연어 처리에서 GPT 모델과 유사하게 작동한다. 다양한 조직 유형, 질병 상태, 종에 걸친 수십만 개의 전사체 프로필로 훈련된 바이오베이스는 “생물학의 문법”을 포착한다. 즉, 건강과 질병을 정의하는 유전자 발현의 기본 패턴이다.

GPT가 에세이를 작성하거나 법적 문서를 요약하도록 미세 조정할 수 있는 것처럼, 바이오베이스는 조기 암 재발을 감지하거나, 자가 면역 질병에서 약물 반응을 예측하거나, 심혈관 시험에서 환자를 계층화할 수 있도록 적응할 수 있다. 바이오스테이트의 프로그노시스 AI는 바이오베이스 위에 구축되었으며, 이미 백혈병 재발을 예측하는 데 약속을 보여주고 있으며, 가속화된 치료 프로젝트와 함께 다발성 경화증을 위해 시험 중이다.

“채트지피티가 수조 개의 단어에서 인간 언어를 이해하기 위해 학습한 것처럼, 우리는 인간 질병의 분자 언어를 수십억 개의 RNA 발현에서 학습한다”라고 고핀اث CTO는 말했다. “우리는 분자 의학을 위해 대규모 언어 모델이 텍스트에 대해 한 일을 하는 것이다. 즉, 원시 데이터를 확대하여 알고리즘이 cuối적으로 빛나게 한다”

세계에서 가장 큰 RNA 시퀀싱 데이터셋 구축

현재까지 바이오스테이트는 150개 이상의 협력사,包括 코넬과 다른 주요 기관을 위해 1만 개 이상의 샘플을 시퀀싱했다. 그 목표는 매년 수십만 개의 샘플로 그 숫자를 확대하는 것이다. 이는 저렴한 RNA 시퀀싱 프로세스와 표준화된 데이터摄取 파이프라인인 오믹스웹으로 가능하다. 오믹스웹은 관할 구역 전체에서 전사체 데이터를 표준화, 레이블링, 그리고 안전하게 저장한다.

회사의 클라우드 인프라는 다음과 같은 몇 가지 새로운 GenAI 툴을 포함한다.

• 오믹스웹 코파일럿 – 코드 없이 RNA 시퀀싱 데이터를 분석하기 위한 자연어 인터페이스.

• 쿼타퀼 – 출판 가능한 과학적 논문을 생성하는 AI 어시스턴트. 그림과 인용문이 포함되어 있다.

• 임베딩 서퍼 – 유전자 발현 데이터 내에 숨겨진 생물학적 관계를 드러내는 시각화 도구.

휴스턴, 팔로 알토, 방갈로르, 그리고 상하이에 사무실을 둔 바이오스테이트는 확장하여 임상 및 학술 파트너 네트워크를 지원한다. 이 스타트업은 이미 신선한 샘플과 수십 년 된 조직 샘플을 처리하고 있다. 즉, 이전에 사용할 수 없었던 샘플에서 통찰력을 추출하는 데 도움을 준다.

모든 질병을 위한 일반적인 인공지능

바이오스테이트의 최종 목표는 대담하다. 즉, 모든 인간 질병을 이해하고 치료를 안내할 수 있는 일반적인 인공지능을 생성하는 것이다. 이는 현재의 분산된 바이오 기술 풍경과 대조된다. 즉, 각 상태는 자체 진단 도구와 치료 경로를 필요로 한다.

“우리는 각 질병에 대해 별도의 진단과 치료 문제를 해결하는 대신, 현대적인 미래의 인공지능이 모든 질병을 이해하고 치료하는 데 일반적으로 사용될 수 있다고 믿는다”라고 장은 말했다.

바이오스테이트는 생물을 생성적 시스템으로 간주한다. 즉, 오늘의 분자 상태가 내일의 결과를 결정한다. 따라서 바이오스테이트는 현재의 건강 상태뿐만 아니라 미래의 질병 궤적과 최적의 개입을 예측할 수 있다고 믿는다.

다음은 무엇인가?

현재까지 2,000만 달러 이상을 조달하고 클라이언트 베이스가 급속히 성장하고 있는 바이오스테이트는 종양학, 심혈관 질환, 그리고 면역학에서 임상 협력을 가속화하고 있다. 회사의 다음 목표는 예측 모델의 규제적 검증과 AI 기반 진단 도구의 상업적 확대이다.

바이오스테이트의 고핀اث은 다음과 같이 말했다. “우리는 단순히 생물을 해석하는 것이 아니라, 인간 몸에서 훈련된 대규모 언어 모델의 생물학적 등가물을 구축하고 있다”

바이오스테이트 AI가 성공하면, 정밀 의학의 다음 물결은 반응적이지 않다. 즉, 예측 가능하고, 개인화되고, 생성적 인공지능에 의해 구동된다.