Biostate AI привлекла $12 млн в рамках раунда серии А для обучения ChatGPT молекулярной медицины

Biostate AI, стартап в области молекулярной диагностики, сочетающий в себе технологию следующего поколения секвенирования РНК (RNAseq) с генеративным ИИ, объявил сегодня о привлечении $12 млн в рамках раунда финансирования серии А под руководством Accel. В раунде также приняли участие Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures, а также возвращающиеся инвесторы Matter Venture Partners, Vision Plus Capital и Catapult Ventures. Высокопрофильные ангелы-инвесторы, такие как CEO Anthropic Dario Amodei, CTO 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin и CEO Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust, также поддержали компанию.

Новые инвестиции питают амбициозную цель Biostate: сделать биологию предсказуемой и разблокировать медицину точности в масштабе. Как и OpenAI обучила ChatGPT на триллионах слов, чтобы понять человеческий язык, Biostate обучает базовые модели на миллиардах профилей экспрессии РНК, чтобы изучить “молекулярный язык” человеческих заболеваний.

Модель Netflix для молекулярной медицины

Стартап, основанный профессорами MIT и Rice, ставшими предпринимателями Ashwin Gopinath и David Zhang, представляет новую парадигму для диагностики. Вместо того, чтобы предлагать изолированные услуги секвенирования, Biostate использует самоподдерживающуюся бизнес-модель, вдохновленную Netflix (NFLX ): компания обрабатывает тысячи образцов РНК при сверхнизкой стоимости, подает эти данные в проприетарную систему генеративного ИИ и улучшает свои модели с каждым экспериментом. Результатом является добродетельный цикл – доступное секвенирование обеспечивает лучшие модели, а лучшие модели обеспечивают более глубокие клинические прозрения.

«Каждая диагностика, которую я построил, была о том, чтобы приблизить ответ к пациенту», сказал Занг, генеральный директор Biostate AI. «Biostate делает самый большой шаг, сделав весь транскриптом доступным».

Транскриптом – полный набор молекул РНК в клетке – обеспечивает моментальные снимки человеческого здоровья и заболеваний. Однако исторически полное секвенирование транскриптома было чрезвычайно дорогим и трудным для интерпретации. Biostate решает обе проблемы с помощью двойного подхода: радикального снижения стоимости и передового ИИ.

Технические инновации: BIRT, PERD и генеративный ИИ

В основе предложения Biostate лежат две запатентованные технологии: BIRT (Biostate Integrated RNAseq Technology) и PERD (Probabilistic Expression Reduction Deconvolution). BIRT – это протокол мультиплексирования, который позволяет одновременное выделение и секвенирование РНК из нескольких образцов, снижая стоимость почти в десять раз. PERD, между тем, применяет новые алгоритмы для фильтрации “партионных эффектов” – изменчивости, введенной различиями в условиях лаборатории или обработки образцов, – которые часто затеняют биологический сигнал в многосайтовых исследованиях.

Этот высокостандартизированный пайплайн RNAseq подается в проприетарную базовую модель Biostate, Biobase, которая функционирует подобно моделям GPT в обработке естественного языка. Обученная на сотнях тысяч профилей транскриптома по типам тканей, состояниям заболеваний и видам, Biobase захватывает “грамматику биологии” – основные закономерности экспрессии генов, которые определяют здоровье и заболевания.

Как и GPT может быть дообучена для написания эссе или суммирования юридических документов, Biobase может быть адаптирована для обнаружения раннего рецидива рака, прогнозирования реакции на лекарства при аутоиммунных заболеваниях или стратификации пациентов в кардиоваскулярных испытаниях. Prognosis AI Biostate, построенная на основе Biobase, уже показывает перспективы в прогнозировании рецидива лейкемии и проходит пилотное тестирование для рассеянного склероза с Accelerated Cure Project.

«Как ChatGPT преобразила понимание языка, изучая триллионы слов, мы изучаем молекулярный язык человеческих заболеваний из миллиардов выражений РНК», сказал Гопинат, технический директор компании. «Мы делаем для молекулярной медицины то, что сделали большие языковые модели для текста – масштабируем сырые данные, чтобы алгоритмы наконец засияли».

Создание крупнейшей базы данных RNAseq в мире

На данный момент Biostate уже секвенировала более 10 000 образцов для 150+ сотрудников, включая Корнелл и другие крупные учреждения. Ее цель – масштабировать это число до сотен тысяч образцов ежегодно. Этот экспоненциальный рост становится возможным благодаря ее низкозатратному процессу секвенирования РНК и оптимизированному пайплайну ингестии данных OmicsWeb, который стандартизирует, маркирует и безопасно хранит транскриптомные данные по юрисдикциям.

Облачная инфраструктура компании включает несколько новых инструментов GenAI, таких как:

• OmicsWeb Copilot – интерфейс на основе естественного языка для анализа данных RNAseq без кода.

• QuantaQuill – помощник ИИ, который генерирует научные рукописи, готовые к публикации, полные с фигурами и цитатами.

• Embedding Surfer – инструмент визуализации, который раскрывает скрытые биологические отношения внутри данных экспрессии генов.

С офисами в Хьюстоне, Пало-Альто, Бангалоре и Шанхае Biostate расширяет свою глобальную деятельность для поддержки растущей сети клинических и академических партнеров. Стартап уже обрабатывает как свежие, так и десятилетние образцы тканей – помогая лабораториям извлекать информацию из ранее непригодных для использования образцов.

К общепользовательскому ИИ для всех заболеваний

Конечная цель Biostate смелая: создать общепользовательский ИИ, способный понимать и направлять лечение во всех человеческих заболеваниях. Этот унифицированный подход противостоит сегодняшнему фрагментированному биотехнологическому ландшафту, где каждое состояние часто требует своего собственного изолированного диагностического инструмента и терапевтического пути.

«Вместо того, чтобы решать задачи диагностики и терапии как отдельные, изолированные проблемы для каждого заболевания, мы считаем, что современный и будущий ИИ может быть общепользовательским для понимания и помощи в лечении каждого заболевания», сказал Занг.

Рассматривая биологию как генеративную систему – где сегодняшнее молекулярное состояние определяет завтрашние результаты – Biostate считает, что она может предсказать не только текущее состояние здоровья, но и будущие траектории заболеваний и оптимальные вмешательства.

Что дальше?

С более чем $20 млн, привлеченных на данный момент, и быстро растущей клиентской базой Biostate ускоряет клинические сотрудничества в области онкологии, сердечно-сосудистых заболеваний и иммунологии. Следующие вехи компании включают нормативную валидацию ее прогностических моделей и коммерческую масштабировку своих инструментов диагностики на основе ИИ.

Как говорит Гопинат: «Мы не просто интерпретируем биологию. Мы строим биологический аналог Большой Языковой Модели – только на этот раз она обучена на человеческом теле».

Если Biostate AI преуспеет, следующая волна медицины точности может не только быть реактивной – она будет прогностической, персонализированной и основанной на генеративном ИИ.