Biostate AI, Moleküler Tıp için ChatGPT’yi Eğiten 12 Milyon Dolarlık A Serisi Fonksiyonunu Açıkladı

Biostate AI, moleküler tanı startup’ı, next-generation RNA dizileme (RNAseq) ile generative AI‘ı birleştiren, bugün 12 milyon dolarlık A Serisi fonksiyonunu Accel liderliğinde açıkladı. Tur da Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures ve önceki yatırımcılar Matter Venture Partners, Vision Plus Capital ve Catapult Ventures katıldı. Yüksek profilli melek yatırımcılar gibi Anthropic CEO Dario Amodei, 10x Genomics (TXG ) CTO Mike Schnall-Levin ve Twist Bioscience (TWST ) CEO Emily Leproust da şirketi destekledi.

Yeni fon, Biostate’in iddialı hedefini desteklemektedir: biyoloji öngörülebilir ve ölçekteki precision tıbbını açığa çıkarmak. OpenAI’nin ChatGPT’yi insan dilini anlamak için trilyonlarca kelimeye eğittiği gibi, Biostate de temel modelleri milyarlarca RNA ifade profiline eğitiyor ve insan hastalığının “moleküler dilini” öğreniyor.

Moleküler Tıp için Netflix Modeli

Şirket, MIT ve Rice profesörleri olan Ashwin Gopinath ve David Zhang tarafından kuruldu ve yeni bir tanı modeli hayal ediyor. İzole edilmiş dizileme hizmetleri sunmak yerine, Biostate bir Netflix (NFLX ) esinlenen self-sustaining iş modeli kullanıyor: şirket binlerce RNA örneğini ultra düşük maliyetle işliyor, bu verileri özel generative AI sistemine besliyor ve her deneyde modellerini geliştiriyor. Sonuç, bir virtuous cycle – ucuz dizileme daha iyi modelleri sağlıyor ve daha iyi modeller daha derin klinik içgörüyü sunuyor.

“Her tanı aracı, hastaya daha yakın bir cevap sunmak için tasarlandı,” dedi Zhang, Biostate AI CEO’su. “Biostate, tüm transkriptomu ucuz hale getirerek en büyük adımı atıyor.”

Transkriptom – bir hücredeki tüm RNA moleküllerinin tam seti – insan sağlığı ve hastalığının gerçek zamanlı görüntülerini sağlar. Ancak tarihsel olarak, tam-transkriptom dizilemesi pahalı ve yorumlaması zor olmuştur. Biostate, bu iki sorunu da radikal maliyet azaltması ve ileri AI ile çözmektedir.

Teknik İnovasyonlar: BIRT, PERD ve Generative AI

Biostate’in teklif ettiği şeyin merkezinde iki patentli teknoloji vardır: BIRT (Biostate Integrated RNAseq Technology) ve PERD (Probabilistic Expression Reduction Deconvolution). BIRT, aynı anda birden fazla örneklemden RNA ekstraksiyonu ve dizilemesini sağlayan bir multiplexing protokolüdür ve maliyeti लगभग on kat azaltır. PERD, ise “batch effects” – laboratuvar koşulları veya örnek işleme farklılıkları nedeniyle oluşan varyasyon – filterlemek için yeni algoritmalar uygular ve bu da çoklu site çalışmaları için biyolojik sinyali gizler.

Bu yüksek standartlı RNAseq pipeline, Biostate’in özel foundation modeli Biobase‘e beslenir, ki bu da doğal dil işlemede GPT modellerine benzer şekilde çalışır. Biobase, yüz binlerce transkriptomik profil üzerinden eğitilir ve “biyolojinin grameri” – sağlık ve hastalığın temel desenlerini tanımlayan gen ifade desenlerini yakalar.

GPT’nin denemeler yazmak veya yasal belgeleri özetlemek için fine-tune edilebileceği gibi, Biobase de erken kanser nüksünü tespit etmek, otoimmün hastalıklarda ilaç yanıtını öngörlemek veya kardiyovasküler denemelerde hastaları stratify etmek için uyarlanabilir. Biostate’in Prognosis AI‘ı, Biobase üzerine inşa edilmiştir ve already lösemi nüksünü öngörmede umut vaat etmektedir ve Accelerated Cure Project ile birlikte multiple skleroz için pilot olarak kullanılıyor.

“ChatGPT’nin dil anlama yeteneğini milyarlarca kelimeden öğrenmesi gibi, biz de insan hastalığının moleküler dilini milyarlarca RNA ifadesinden öğreniyoruz,” dedi Gopinath, şirketin CTO’su. “Moleküler tıpta metin için yapılan şeyi yapıyoruz – ham veriyi ölçeklendiriyoruz ki algoritmalar nihayet parlasın.”

Dünyanın En Büyük RNAseq Veritabanını Oluşturmak

Bugüne kadar, Biostate 10.000’den fazla örneği 150’den fazla işbirlikçi için dizilemiştir, bunların arasında Cornell ve diğer büyük kurumlar da vardır. Hedefi, bu sayıyı yıllık olarak yüz binlerce örneğe çıkarmaktır. Bu eksponansiyel büyüme, düşük maliyetli RNAseq süreci ve standardize edilmiş veri alımı pipeline’ı OmicsWeb sayesinde mümkündür, bu da transkriptomik verilerini yargı alanları arasında standardize eder, etiketler ve güvenli bir şekilde depolar.

Şirketin bulut altyapısı, beberapa yeni GenAI araçlarını içerir, seperti:

• OmicsWeb Copilot – Kod olmadan RNAseq verilerini analiz etmek için doğal dil arayüzü.

• QuantaQuill – Yayın için hazırlanmış bilimsel makaleler oluşturan AI asistanı, şekiller ve atıflar dahil.

• Embedding Surfer – Gen ifade verilerinin içinde gizli biyolojik ilişkileri ortaya çıkaran görselleştirme aracı.

Houston, Palo Alto, Bangalore ve Shanghai’da ofisleri bulunan Biostate, küresel olarak genişliyor ve artan klinik ve akademik ortaklar ağını destekliyor. Şirket, taze ve on yıllarca eski doku örneklerini işliyor ve laboratuvarlara daha önce kullanılmayan örneklerden içgörüler çıkarmalarına yardımcı oluyor.

Tüm Hastalıklar için Genel Amaçlı AI

Biostate’in nihai hedefi iddialıdır: tüm insan hastalıklarını anlamak ve tedavi etmek için genel amaçlı bir AI oluşturmak. Bu birleştirici yaklaşım, her durum için riêng tanı aracı ve terapötik yol gerektiren bugünkü parçalı biyoteknoloji manzarasına karşılık geliyor.

“Her hastalığın tanısını ve tedavisini ayrı, parçalı sorunlar olarak çözmek yerine, modern ve gelecekteki AI’nin her hastalığı anlamak ve tedavi etmek için genel amaçlı olabileceğine inanıyoruz,” dedi Zhang.

Biostate, biyolojiyi bir generatif sistem olarak ele alıyor – bugünün moleküler durumu, yarının sonuçlarını belirliyor – ve bu nedenle bugünkü sağlık durumunu, gelecekteki hastalık yollarını ve optimal müdahaleleri öngörülebileceğine inanıyor.

Sonraki Adımlar

20 milyonun üzerinde fon toplandı ve müşteri tabanı hızla büyüyor, Biostate klinik işbirliklerini onkoloji, kardiyovasküler hastalık ve immünoloji alanlarında hızlandırıyor. Şirketin sonraki kilometre taşları, öngörücü modellerinin düzenleyici validasyonu ve AI destekli tanı araçlarının ticari ölçeklendirilmesini içeriyor.

Gopinath şöyle diyor: “Sadece biyolojiyi yorumlamıyoruz, büyük dil modelinin biyolojik eşdeğerini inşa ediyoruz – bu kez, insan vücuduna eğitilmiş.”

Eğer Biostate AI başarılı olursa, precision tıbbının bir sonraki dalgası sadece reaktif olmayacak – öngörülü, kişiselleştirilmiş ve generative AI tarafından güçlendirilmiş olacak.