A Biostate AI levanta $12M em série A para treinar o ChatGPT da medicina molecular

Biostate AI, uma startup de diagnósticos moleculares que combina a sequenciação de RNA de próxima geração (RNAseq) com inteligência artificial gerativa, anunciou hoje que levantou $12 milhões em uma rodada de financiamento em série A liderada por Accel. A rodada também contou com a participação de Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures e investidores retornados Matter Venture Partners, Vision Plus Capital e Catapult Ventures. Anjos de alto perfil, como o CEO da Anthropic Dario Amodei, o CTO da 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin e a CEO da Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust, também apoiaram a empresa.

O novo financiamento impulsiona o objetivo ambicioso da Biostate: tornar a biologia previsível e desbloquear a medicina de precisão em escala. Assim como a OpenAI treinou o ChatGPT em trilhões de palavras para entender a linguagem humana, a Biostate está treinando modelos de base em bilhões de perfis de expressão de RNA para aprender a “linguagem molecular” da doença humana.

Um modelo Netflix para a medicina molecular

A startup, fundada por professores do MIT e do Rice que se tornaram empreendedores Ashwin Gopinath e David Zhang, vislumbra um novo paradigma para diagnósticos. Em vez de oferecer serviços de sequenciação isolados, a Biostate usa um modelo de negócios auto-sustentável inspirado no Netflix (NFLX ): a empresa processa milhares de amostras de RNA a um custo ultra-baixo, alimenta esses dados em um sistema de inteligência artificial gerativa proprietário e melhora seus modelos a cada experimento. O resultado é um ciclo virtuoso – a sequenciação acessível impulsiona modelos melhores, e modelos melhores fornecem uma visão clínica mais profunda.

“Todo diagnóstico que eu construí foi sobre aproximar a resposta do paciente,” disse Zhang, CEO da Biostate AI. “A Biostate dá o maior salto até agora, tornando o transcriptoma inteiro acessível.”

O transcriptoma – o conjunto completo de moléculas de RNA em uma célula – fornece fotos instantâneas em tempo real da saúde e da doença humanas. No entanto, historicamente, a sequenciação do transcriptoma completo foi proibitivamente cara e difícil de interpretar. A Biostate está abordando ambos os problemas com uma abordagem dupla: redução radical de custos e inteligência artificial de ponta.

Inovações técnicas: BIRT, PERD e inteligência artificial gerativa

No núcleo da oferta da Biostate estão duas tecnologias patentes: BIRT (Tecnologia de RNAseq Integrada da Biostate) e PERD (Desconvolução de Redução de Expressão Probabilística). O BIRT é um protocolo de multiplexação que permite a extração e sequenciação de RNA simultâneas de várias amostras, reduzindo o custo quase dez vezes. O PERD, por outro lado, aplica algoritmos novos para filtrar “efeitos de lote” – variabilidade introduzida por diferenças em condições de laboratório ou manipulação de amostras – que frequentemente obscurece o sinal biológico em estudos multi-sítios.

Esse pipeline de RNAseq altamente padronizado alimenta o modelo de base proprietário da Biostate, Biobase, que funciona muito como os modelos GPT no processamento de linguagem natural. Treinado em centenas de milhares de perfis transcriptômicos em todo o tipo de tecido, estado de doença e espécie, o Biobase captura a “gramática da biologia” – os padrões subjacentes de expressão gênica que definem saúde e doença.

Assim como o GPT pode ser ajustado para escrever ensaios ou resumir documentos legais, o Biobase pode ser adaptado para detectar a recorrência precoce de câncer, prever a resposta a medicamentos em doenças autoimunes ou estratificar pacientes em ensaios cardiovasculares. O Prognosis AI da Biostate, construído em cima do Biobase, já mostra promessa na previsão da recorrência da leucemia e está sendo pilotado para esclerose múltipla com o Accelerated Cure Project.

“Assim como o ChatGPT transformou a compreensão da linguagem aprendendo com trilhões de palavras, estamos aprendendo a linguagem molecular da doença humana com bilhões de expressões de RNA,” disse Gopinath, o CTO da empresa. “Estamos fazendo para a medicina molecular o que os grandes modelos de linguagem fizeram para o texto – escalando os dados brutos para que os algoritmos finalmente brilhem.”

Construindo o maior conjunto de dados de RNAseq do mundo

Até o momento, a Biostate já sequenciou mais de 10.000 amostras para 150+ colaboradores, incluindo Cornell e outras instituições importantes. Seu objetivo é escalar esse número para centenas de milhares de amostras anualmente. Esse crescimento exponencial é possível graças ao seu processo de RNAseq de baixo custo e pipeline de ingestão de dados simplificado, OmicsWeb, que padroniza, rotula e armazena dados transcriptômicos de forma segura em várias jurisdições.

A infraestrutura em nuvem da empresa inclui várias ferramentas GenAI novas, como:

• OmicsWeb Copilot – Uma interface de linguagem natural para analisar dados de RNAseq sem código.

• QuantaQuill – Um assistente de IA que gera manuscritos científicos prontos para publicação, completos com figuras e citações.

• Embedding Surfer – Uma ferramenta de visualização que descobre relacionamentos biológicos ocultos dentro dos dados de expressão gênica.

Com escritórios em Houston, Palo Alto, Bangalore e Xangai, a Biostate está expandindo globalmente para apoiar uma rede crescente de parceiros clínicos e acadêmicos. A startup já está processando tanto amostras de tecido frescas quanto décadas antigas – ajudando laboratórios a extrair insights de espécimes anteriormente inutilizáveis.

Em direção a uma inteligência artificial de propósito geral para todas as doenças

O objetivo final da Biostate é ousado: criar uma inteligência artificial de propósito geral capaz de entender e orientar o tratamento em todas as doenças humanas. Essa abordagem unificadora contrasta com o atual paisagem fragmentado da biotecnologia, onde cada condição frequentemente requer sua própria ferramenta de diagnóstico isolada e caminho terapêutico.

“Em vez de resolver os diagnósticos e terapias como problemas separados e isolados para cada doença, acreditamos que a inteligência artificial moderna e futura pode ser de propósito geral para entender e ajudar a curar cada doença,” disse Zhang.

Ao tratar a biologia como um sistema gerativo – onde o estado molecular de hoje determina os resultados de amanhã – a Biostate acredita que pode prever não apenas o status de saúde atual, mas também as trajetórias de doenças futuras e intervenções ótimas.

O que vem a seguir?

Com mais de $20 milhões levantados até o momento e uma base de clientes em rápida expansão, a Biostate está acelerando colaborações clínicas em oncologia, doenças cardiovasculares e imunologia. Os próximos marcos da empresa incluem a validação regulatória de seus modelos preditivos e a escalada comercial de suas ferramentas de diagnóstico impulsionadas por IA.

Como Gopinath coloca: “Não estamos apenas interpretando a biologia. Estamos construindo o equivalente biológico do Large Language Model – apenas desta vez, é treinado no corpo humano.”

Se a Biostate AI tiver sucesso, a próxima onda de medicina de precisão pode não ser apenas reativa – será preditiva, personalizada e impulsionada por inteligência artificial gerativa.