Warp Sciences, yapay zekâ destekli kimya laboratuvarları için 215 milyon dolarla gizlilik döneminden çıkıyor

Umut vadeden bir molekül tasarlamak, ilaç araştırmalarının yalnızca başlangıcıdır. Birilerinin yine de bu molekülü üretmesi, test etmesi ve sonuçları daha iyi bir sonraki deneye dönüştürmesi gerekir. Warp Sciences, yapay zekânın bir sonraki büyük avantajını sağlayabileceği alanın bu fiziksel darboğaz olduğuna inanıyor.

Warp Sciences, deneyimli kimyagerleri, yapay zekâyı ve robot teknolojilerini bir araya getiren, ABD merkezli bir kimya sözleşmeli araştırma kuruluşu (CRO) kurmak üzere 215 milyon dolarlık finansmanla gizlilik döneminden çıktı. OpenAI’ın eski Ürün Direktörü Kevin Weil’in liderliğindeki şirket, biyoteknoloji ve ilaç şirketlerine araştırma bileşikleri sağlamayı ve aynı zamanda gerçekleştirdikleri deneylerden öğrenen laboratuvarlar kurmayı planlıyor.

Finansman turuna Lightspeed liderlik etti; IVP, Mayfield, Lux, Premji Invest ve Menlo Ventures da dâhil olmak üzere başka yatırımcılar da tura katıldı. Melek yatırımcılar arasında Brian Armstrong, Mike Krieger, Dylan Field ile OpenAI’dan Mark Chen ve Sarah Friar yer alıyor.

Yapay zekâ etrafında şekillenen bir kimya hizmetleri şirketi

Warp işe, öncü bileşik optimizasyonu için analog senteziyle başlıyor: Araştırmacıların ilaç adayına doğru ilerlerken karşılaştırma yapabilmesi için moleküllerin farklı varyantlarını üretiyor. Bu, bir yapay zekâ modelinin kendi başına ilaç icat edeceği vaadinden ziyade, somut bir teslimatı olan gerçek bir hizmet.

Müşteri hizmetleri sayfasına göre Warp, klinik öncesi küçük molekül programlarına odaklanıyor ve miligramdan çoklu gram ölçeğine kadar bileşikler üretiyor. Şirket, tipik çalışmalarını beş ila 15 sentez adımı gerektiren, ileri düzeyde geliştirilmiş moleküller olarak tanımlıyor. Bu kapsam, Warp’ı araştırma ekiplerinin programlarını iyileştirmek için ihtiyaç duyduğu bileşik üretme ve değerlendirme döngüsünün içine yerleştiriyor.

Warp, araştırma gündeminin kime ait olduğu konusunda da net bir ayrım yapıyor. Hangi moleküllerin peşinden gideceklerine müşteriler karar veriyor ve ilaç geliştirme programlarının kontrolünü ellerinde tutuyor. Warp’ın kendine ait bir ilaç geliştirme hattı yok. Şirket, ekiplerin kullandığı kimya ve deney altyapısını sağlıyor.

Bu, ticari açıdan önem taşıyor. Bir CRO’nun kullanılabilir bileşikler teslim etmesi, kaliteyi koruması ve müşterilerinin bilim insanlarıyla etkili biçimde iş birliği yapması gerekir. Bu gereklilikler, Warp’ın otomasyon çalışmalarını hemen sınayacak operasyonel ölçütler sunuyor: Hizmetin verimliliğini ve güvenilirliğini artırıp artırmadığı.

Laboratuvar sonuçlarından daha iyi modellere

Uzun vadeli teknoloji vizyonunun merkezinde, deneylerle makine öğrenimi arasında bir geri bildirim döngüsü bulunuyor. Fiziksel deneyler, neyin işe yaradığına ilişkin kanıtlar sunuyor. Yapay zekâ sistemleri bu kanıtlardan öğreniyor, sonraki deneylere yön vermeye yardımcı oluyor ve laboratuvar çalışmalarının giderek daha fazla otomatikleştirilmesini destekliyor. Daha yetkin laboratuvarlar da böylece daha yararlı kanıtlar üretebiliyor.

Kurucuların manifestosunda Warp, hem başarılı deneyleri hem de başarısızlıkları kaydetmeyi planladığını belirtiyor. Müşteriler için yürüttüğü çalışmaların yanı sıra, modelleri için veri üretmek üzere özel deney kampanyaları düzenlemeyi hedefliyor. İş akışının daha büyük bir bölümü otomatikleştirilirken laboratuvarlara deneyimli kimyagerler liderlik edecek.

Başarısızlıkları da kaydetmek bu yaklaşımın önemli bir parçası. Bir deneyin istenen sonucu vermediğini bilmek, bir yöntemin sınırlarını belirlemeye ve bir sonraki adımda neyin denenmesi gerektiğine karar vermeye yardımcı olabilir. Bu bilginin bir modeli geliştirebilmesi için, verimsiz bir fikri uygulama sırasında yaşanan bir sorundan ayırt etmeye yetecek deneysel bağlamla kaydedilmesi gerekir.

Robot teknolojileri bu döngünün fiziksel ayağını oluştururken yazılım; planlama, uygulama ve kaydedilen sonuçları birbirine bağlıyor. Bu sistemleri laboratuvarla birlikte kurmak, Warp’a otomasyonu kimyagerlerin gerçekten yaptığı işlere göre tasarlama olanağı veriyor. Önerilen avantaj, laboratuvardaki bekleme sırasını değiştirmeden molekül tasarımını hızlandırmaktan değil, deney sürecinin tamamını iyileştirmekten kaynaklanıyor.

Warp’ın daha geniş kapsamlı hedefi, bilim insanlarının fiziksel dünya üzerine akıl yürütmesine ve bilgilendirici deneyler tasarlamasına yardımcı olabilecek bilimsel yapay zekâ geliştirmek. Şirketin duyurduğu ticari başlangıç noktası ise daha dar kapsamlı: Araştırma bileşikleri teslim etmek ve bunları üretmek için gereken işleri aşamalı olarak otomatikleştirmek.

Kimya, yapay zekâ ve operasyonları buluşturan dört kurucu

Kevin Weil, şirketin kurucu ortağı ve CEO’su; en son OpenAI’da Ürün Direktörü ve Bilimden Sorumlu Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı. Bu deneyimiyle, yapay zekâdaki gelişmeleri ürünlere ve bu ürünleri destekleyen operasyonel sistemlere dönüştürme konusunda uzmanlık getiriyor.

Kurucu ortak ve Operasyon Direktörü DJ Patil, ABD’nin ilk Baş Veri Bilimcisi ve Devoted Health’in kurucu yöneticilerinden biriydi. Kurucu ortak ve Bilimsel İşler Direktörü Sol Reisberg, daha önce Terremoto Biosciences’ta tıbbi kimya alanında liderlik görevlerinde bulundu. Kurucu ortak ve Teknoloji Direktörü Mano Paluri, Meta Superintelligence Labs’te başkan yardımcısıydı ve FAIR’ın kurucu üyeleri arasında yer aldı.

Bu bileşim, önlerindeki işi yansıtıyor: Yapay zekâ sistemleri kurmak, bilimsel operasyonları yürütmek ve müşterilerin kullanabileceği kimya hizmetleri sunmak. Warp, ilk ekibinde Genesis, Skild AI ve 1X’ten robotik deneyiminin yanı sıra Genentech ve Lawrence Livermore National Labs’ten bilimsel uzmanlığın da bulunduğunu belirtiyor.

Teslim edilen bileşikler için ücretlendirme

Warp’ın fiyatlandırma yaklaşımı, finansman öyküsüne yeni bir boyut katıyor. Şirketin internet sitesine göre ücret, teslim edilen bileşik başına alınıyor ve fiyat müşteriyle görüşülerek belirleniyor. Bir bileşik üretilmezse müşteri bunun için ödeme yapmıyor. Warp, bu düzenlemeyi tam zamanlı eşdeğer personel sayısına dayalı CRO sözleşmeleriyle karşılaştırıyor.

Bu model, geliri tamamlanan işlere bağlıyor. Otomasyon bir bileşiği güvenilir biçimde üretmek için gereken çabayı azaltırsa Warp, müşterilerin harcamalarıyla elde ettikleri çıktılar arasında daha doğrudan bir bağ kurarken kendi ekonomisini de iyileştirebilir. Şirket, hizmetini yurt dışı fiyatlarıyla yurt içinde işbirliği ve kontrol sunacak şekilde konumlandırıyor; ancak genel bir fiyat listesi veya karşılaştırmalı maliyet sonuçları yayımlamış değil.

Warp, şu anda az sayıda tasarım ortağıyla çalıştığını söylüyor. Bu işbirlikleri, müşteri kimyagerleriyle Warp ekibi arasında haftalık çalışmaları içeriyor ve girişime, hizmetini ve sistemlerini aktif araştırma ihtiyaçlarına göre geliştirme olanağı sağlıyor.

215 Milyon Dolarlık Yatırımın Ardındaki Uygulama Zorluğu

Bu finansman, yazılımın yanı sıra fiziksel kapasite de oluşturması gereken bir işletmeye önemli bir destek sağlıyor. Şirketin fırsatı, kimya hizmetlerini öğrenen bir sisteme dönüştürmek: bileşikleri teslim etmek, deneysel kanıtları toplamak, modelleri iyileştirmek ve sonraki işleri daha verimli hâle getirmek için bu iyileştirmelerden yararlanmak.

Duyuruda ölçülmüş teslim süresi iyileşmeleri, model kıyaslama sonuçları veya tamamen otonom bir laboratuvarın hâlihazırda çalıştığına dair kanıt sunulmuyor. Bunlar, ekibin kurulmasından ve sermayenin toplanmasından ayrı aşamalardır. Gerçek sınama, Warp’ın müşterilerine vadettiği kaliteyi, hızı ve ekonomik avantajı tekrar tekrar sunup sunamayacağı olacak.

Şimdilik şirketin en önemli tercihi, işe nereden başlayacağı. Warp, müşterilerin yön verdiği kimya programlarıyla yola çıkarak yapay zekâ hedeflerini sürekli karşılaşılan bir bilimsel ihtiyaca bağlıyor. Teslim edilen her bileşik, gelir elde etme ve bir sonraki bileşiğin üretimini destekleyecek laboratuvar sistemini iyileştirme fırsatı sunuyor.