Biostate AI atrage 12 milioane de dolari într-o rundă de finanțare Seria A pentru a antrena ChatGPT-ul medicinei moleculare

Biostate AI, o companie de diagnosticare moleculară care combină secvențierea de următoare generație RNA (RNAseq) cu inteligență artificială generativă, a anunțat astăzi că a strâns 12 milioane de dolari într-o rundă de finanțare Seria A condusă de Accel. Runda a văzut, de asemenea, participarea lui Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures și a investitorilor care se întorc Matter Venture Partners, Vision Plus Capital și Catapult Ventures. Îngeri de rang înalt, cum ar fi CEO-ul Anthropic Dario Amodei, CTO-ul 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin și CEO-ul Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust, au sprijinit, de asemenea, compania.

Noul finanțare alimentează obiectivul ambițios al Biostate: de a face biologia previzibilă și de a debloca medicina de precizie la scară largă. La fel cum OpenAI a antrenat ChatGPT pe trilioane de cuvinte pentru a înțelege limba umană, Biostate antrenează modele de bază pe miliarde de profiluri de expresie RNA pentru a învăța “limbajul molecular” al bolilor umane.

Un model Netflix pentru medicina moleculară

Compania, fondată de profesorii MIT și Rice, care au devenit antreprenori Ashwin Gopinath și David Zhang, își imaginează un nou paradigma pentru diagnosticare. În loc să ofere servicii de secvențiere izolate, Biostate utilizează un model de afaceri autosesizant, inspirat de Netflix (NFLX ): compania procesează mii de probe RNA la costuri extrem de reduse, hrănește aceste date într-un sistem de inteligență artificială generativă proprietar și îmbunătățește modelele sale cu fiecare experiment. Rezultatul este un ciclu virtuos – secvențierea accesibilă alimentează modele mai bune, iar modelele mai bune oferă o perspectivă clinică mai profundă.

„Fiecare diagnostic pe care l-am construit a fost despre a aduce răspunsul mai aproape de pacient,” a spus Zhang, CEO al Biostate AI. „Biostate face cel mai mare salt până acum, făcând întregul transcriptom accesibil.”

Transcriptomul – setul complet de molecule de RNA dintr-o celulă – oferă imagini instantanee ale sănătății și bolii umane. Cu toate acestea, istoric, secvențierea completă a transcriptomului a fost prohibitiv de scumpă și dificil de interpretat. Biostate abordează ambele probleme cu o abordare duală: reducerea radicală a costurilor și inteligența artificială de ultimă generație.

Inovații tehnice: BIRT, PERD și Inteligență Artificială Generativă

La nucleul ofertei Biostate se află două tehnologii brevetate: BIRT (Tehnologia Integrată de Secvențiere RNA a Biostate) și PERD (Deconvoluția Reducerii Probabilistice a Expresiei). BIRT este un protocol de multiplexare care permite extragerea și secvențierea simultană a RNA din multiple probe, reducând costul aproape de zece ori. PERD, în schimb, aplică algoritmi noi pentru a filtra “efectele de lot” – variabilitatea introdusă de diferențele în condițiile de laborator sau manipularea probelor – care adesea ascunde semnalul biologic în studii multisite.

Acest flux de lucru standardizat de secvențiere RNA se alimentează în modelul de bază proprietar al Biostate, Biobase, care funcționează în mod similar cu modelele GPT din procesarea limbajului natural. Antrenat pe sute de mii de profiluri transcriptomice din diferite tipuri de țesut, stări de boală și specii, Biobase captează “gramatica biologiei” – modelele subiacente de expresie genică care definesc sănătatea și boala.

La fel cum GPT poate fi reglat pentru a scrie eseuri sau a rezuma documente juridice, Biobase poate fi adaptat pentru a detecta recidiva cancerului timpuriu, a prezice răspunsul la medicamente în bolile autoimune sau a stratifica pacienții în studii cardiovasculare. Prognosis AI a Biostate, construit pe baza Biobase, arată deja promisiune în prognozarea recidivei leucemiei și este pilotat pentru scleroză multiplă cu Accelerated Cure Project.

„La fel cum ChatGPT a transformat înțelegerea limbajului prin învățarea de la trilioane de cuvinte, noi învățăm limbajul molecular al bolilor umane din miliarde de expresii RNA,” a spus Gopinath, CTO al companiei. „Facem pentru medicina moleculară ceea ce modelele de limbaj mare au făcut pentru text – scalarea datelor brute astfel încât algoritmii să poată străluci în cele din urmă.”

Construirea celui mai mare set de date RNAseq din lume

Până în prezent, Biostate a secvențiat deja peste 10.000 de probe pentru peste 150 de colaboratori, inclusiv Cornell și alte instituții majore. Obiectivul său este de a scala această cifră la sute de mii de probe pe an. Această creștere exponențială este posibilă datorită procesului său de secvențiere RNA la cost redus și a fluxului de date standardizat, OmicsWeb, care standardizează, etichetează și stochează în siguranță datele transcriptomice din diferite jurisdicții.

Infrastructura cloud a companiei include mai multe unelte GenAI noi, cum ar fi:

• OmicsWeb Copilot – O interfață de limbaj natural pentru analizarea datelor RNAseq fără cod.

• QuantaQuill – Un asistent AI care generează manuscrise științifice publicabile, complete cu figuri și citări.

• Embedding Surfer – Un instrument de vizualizare care descoperă relații biologice ascunse în datele de expresie genică.

Cu birouri în Houston, Palo Alto, Bangalore și Shanghai, Biostate se extinde la nivel global pentru a sprijini o rețea în creștere de parteneri clinici și academici. Compania procesează atât probe proaspete, cât și probe vechi de zeci de ani, ajutând laboratoarele să extragă informații din probe anterior inutilizabile.

Spre Inteligență Artificială General-Purposă pentru toate Bolile

Jocul de sfârșit al Biostate este îndrăzneț: de a crea o inteligență artificială general-purposă capabilă să înțeleagă și să ghideze tratamentul pentru toate bolile umane. Această abordare unificată stă în contrast cu peisajul biotehnologic fragmentat de astăzi, unde fiecare condiție necesită adesea un instrument de diagnostic și o cale terapeutică proprie.

„În loc să rezolvăm diagnosticarea și terapia ca probleme separate și izolate pentru fiecare boală, credem că inteligența artificială modernă și viitoare poate fi general-purposă pentru a înțelege și a ajuta la vindecarea fiecărei boli,” a spus Zhang.

Prin tratarea biologiei ca un sistem generativ – în care starea moleculară de astăzi determină rezultatele de mâine – Biostate crede că poate prezice nu numai starea de sănătate actuală, ci și traiectoriile bolilor viitoare și intervențiile optime.

Ce Urmează?

Cu peste 20 de milioane de dolari strânși până în prezent și o bază de clienți în creștere rapidă, Biostate accelerează colaborările clinice în oncologie, boli cardiovasculare și imunologie. Următoarele repere ale companiei includ validarea regulamentară a modelelor sale predictive și comercializarea instrumentelor sale de diagnostic bazate pe inteligență artificială.

Așa cum spune Gopinath: „Nu doar interpretăm biologia. Construim echivalentul biologic al Modelului de Limbaj Mare – doar că de data aceasta este antrenat pe corpul uman.”

Dacă Biostate AI reușește, următoarea undă a medicinei de precizie nu va fi doar reactivă – va fi predictivă, personalizată și alimentată de inteligență artificială generativă.