Biostate AI pozyskał 12 milionów dolarów w rundzie finansowania serii A, aby opracować ChatGPT dla medycyny molekularnej

Biostate AI, startup zajmujący się diagnostyką molekularną, łączący następną generację sekwencjonowania RNA (RNAseq) z generatywnym AI, ogłosił dzisiaj, że pozyskał 12 milionów dolarów w rundzie finansowania serii A, którą prowadzi Accel. W rundzie uczestniczyły również Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures oraz inwestorzy powracający, tacy jak Matter Venture Partners, Vision Plus Capital oraz Catapult Ventures. Wśród inwestorów indywidualnych znaleźli się także znani aniołowie biznesu, tacy jak CEO Anthropic Dario Amodei, CTO 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin oraz CEO Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust.

Nowe finansowanie umożliwia Biostate realizację jego ambitnego celu: uczynienie biologii przewidywalną i odblokowanie medycyny precyzyjnej na dużą skalę. Podobnie jak OpenAI trenował ChatGPT na trylionach słów, aby zrozumieć język ludzki, Biostate trenuje modele podstawowe na miliardach profili ekspresji RNA, aby nauczyć się “molekularnego języka” choroby ludzkiej.

Model Netflixa dla medycyny molekularnej

Startup, założony przez profesorów MIT i Rice, Ashwina Gopinatha i Davida Zhang, wyobraża sobie nowy paradygmat dla diagnostyki. Zamiast oferowania izolowanych usług sekwencjonowania, Biostate wykorzystuje samopodtrzymujący się model biznesowy inspirowany Netflikiem: firma przetwarza tysiące próbek RNA przy ultra-niskich kosztach, wprowadza te dane do własnego systemu generatywnego AI i ulepsza swoje modele przy każdym eksperymencie. Wynikiem jest wzniosły cykl – przystępne sekwencjonowanie napędza lepsze modele, a lepsze modele dostarczają głębszych klinicznych spostrzeżeń. (NFLX )

„Każdy diagnostyk, który zbudowałem, miał na celu przesunięcie odpowiedzi bliżej pacjenta,” powiedział Zhang, CEO Biostate AI. „Biostate robi największy krok, czyniąc cały transkryptom przystępnym.”

Transkryptom – kompletny zestaw cząsteczek RNA w komórce – dostarcza migawkę stanu zdrowia i choroby człowieka. Historycznie, pełne sekwencjonowanie transkryptomu było zbyt drogie i trudne do interpretacji. Biostate rozwiązuje oba problemy, stosując podwójne podejście: radykalną redukcję kosztów i najnowocześniejsze AI.

Innowacje techniczne: BIRT, PERD i generatywne AI

W centrum oferty Biostate znajdują się dwie opatentowane technologie: BIRT (Biostate Integrated RNAseq Technology) i PERD (Probabilistic Expression Reduction Deconvolution). BIRT to protokół multiplexowy, który umożliwia jednoczesną ekstrakcję i sekwencjonowanie RNA z wielu próbek, redukując koszty o prawie dziesięć razy. PERD zastosowuje nowe algorytmy do filtrowania “efektów partii” – zmienności wprowadzanej przez różnice w warunkach laboratoryjnych lub obsłudze próbek – które często zaciemniają sygnał biologiczny w badaniach wielostronnych.

Ten wysoce standaryzowany potok RNAseq wprowadzany jest do własnego modelu podstawowego Biostate, Biobase, który działa podobnie do modeli GPT w przetwarzaniu języka naturalnego. Uczony na setkach tysięcy profili transkryptomicznych w różnych typach tkanek, stanach chorobowych i gatunkach, Biobase ujmuje “gramatykę biologii” – podstawowe wzorce ekspresji genów, które definiują zdrowie i chorobę.

Podobnie jak GPT może być dostosowany do pisania esejów lub podsumowywania dokumentów prawnych, Biobase może być adaptowany do wykrywania wczesnej recydyny raka, przewidywania odpowiedzi na leki w chorobach autoimmunologicznych lub stratyfikacji pacjentów w badaniach sercowo-naczyniowych. Prognosis AI Biostate, zbudowany na podstawie Biobase, już pokazuje obietnice w prognozowaniu nawrotu białaczki i jest testowany dla stwardnienia rozsianego z Accelerated Cure Project.

„Podobnie jak ChatGPT przekształcił zrozumienie języka, ucząc się z trylionów słów, uczymy się molekularnego języka choroby ludzkiej z miliardów ekspresji RNA,” powiedział Gopinath, CTO Biostate. „Robimy to, co duże modele językowe zrobiły dla tekstu – skalujemy surowe dane, aby algorytmy mogły wreszcie błyszczeć.”

Budowanie największej na świecie bazy danych RNAseq

Do tej pory Biostate zsekwencjonował już ponad 10 000 próbek dla ponad 150 współpracowników, w tym Cornell i innych dużych instytucji. Celem jest zwiększenie tej liczby do setek tysięcy próbek rocznie. Ten wykładniczy wzrost jest możliwy dzięki niskim kosztom procesu RNAseq i scentralizowanemu potokowi danych, OmicsWeb, który standaryzuje, etykietuje i bezpiecznie przechowuje dane transkryptomiczne w różnych jurysdykcjach.

Chmura Biostate obejmuje kilka nowych narzędzi GenAI, takich jak:

• OmicsWeb Copilot – Interfejs w języku naturalnym do analizy danych RNAseq bez kodu.

• QuantaQuill – Asystent AI, który generuje gotowe do publikacji artykuły naukowe, wraz z rysunkami i cytowaniami.

• Embedding Surfer – Narzędzie wizualizacyjne, które ujawnia ukryte biologiczne relacje w danych ekspresji genów.

Biostate, z biurami w Houston, Palo Alto, Bangalore i Szanghaju, rozszerza się na całym świecie, aby wspierać rosnącą sieć partnerów klinicznych i akademickich. Startup już przetwarza zarówno świeże, jak i kilkudziesięcioletnie próbki tkanek – pomagając laboratoriom wyciągać spostrzeżenia z wcześniej nieprzydatnych próbek.

W kierunku ogólnego AI dla wszystkich chorób

Biostate ma ambitny cel: stworzyć ogólnego AI, który może zrozumieć i prowadzić leczenie we wszystkich chorobach ludzkich. To ujednolicone podejście stoi w kontracie do dzisiejszego fragmentowanego krajobrazu biotechnologicznego, gdzie każda choroba często wymaga własnego zbiornika diagnostycznego i ścieżki terapeutycznej.

„Zamiast rozwiązywać diagnostykę i terapię jako oddzielne, zbiornikowe problemy dla każdej choroby, uważamy, że nowoczesne i przyszłe AI mogą być ogólnego przeznaczenia, aby zrozumieć i pomóc wyleczyć każdą chorobę,” powiedział Zhang.

Traktując biologię jako system generatywny – gdzie dzisiejszy stan molekularny determinuje jutrzejsze wyniki – Biostate uważa, że może przewidzieć nie tylko obecny stan zdrowia, ale także przyszłe trajektorie choroby i optymalne interwencje.

Co dalej?

Z ponad 20 milionami dolarów pozyskanymi do tej pory i szybko rosnącą bazą klientów, Biostate przyspiesza współpracę kliniczną w onkologii, chorobach sercowo-naczyniowych i immunologii. Następne kamienie milowe firmy obejmują walidację regulacyjną jej modeli predykcyjnych i komercyjne skalowanie narzędzi diagnostycznych napędzanych przez AI.

Jak Gopinath mówi: „Nie tylko interpretujemy biologię. Budujemy biologiczny odpowiednik dużego modelu językowego – tym razem trenowanego na ludzkim ciele.”

Jeśli Biostate AI odniesie sukces, następna fala medycyny precyzyjnej może nie być tylko reaktywna – będzie predykcyjna, personalizowana i napędzana przez generatywne AI.