Biostate AI збирає $12 млн серії А для навчання ChatGPT молекулярної медицини

Biostate AI, стартап молекулярної діагностики, який поєднує наступне покоління секвенування РНК (RNAseq) з генеративним ІІ, оголосив сьогодні, що він зібрав $12 млн у раунді серії А під керівництвом Accel. У раунді також взяли участь Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures та інвестори Matter Venture Partners, Vision Plus Capital та Catapult Ventures. Відомі ангели, такі як CEO Anthropic Dario Amodei, CTO 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin та CEO Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust, також підтримали компанію.

Нові фонди фінансують амбітійну мету Biostate: зробити біологію передбачуваною та розблокувати персональну медицину у великому масштабі. Як і OpenAI навчили ChatGPT на трильйонах слів, щоб зрозуміти людську мову, Biostate навчає основні моделі на мільярдах профілів експресії РНК, щоб вивчити “молекулярну мову” людської хвороби.

Модель Netflix для молекулярної медицини

Стартап, заснований професорами Массачусетського технологічного інституту та Райса, які стали підприємцями Ashwin Gopinath та David Zhang, бачить новий парадигму для діагностики. Замість того, щоб пропонувати ізольовані послуги секвенування, Biostate використовує самопідтримуючу бізнес-модель, натхненну Netflix (NFLX ): компанія обробляє тисячі зразків РНК за наднизькою ціною, подає ці дані до пропріетарної системи генеративного ІІ та покращує свої моделі з кожним експериментом. Результатом є доброзичний цикл – доступне секвенування підтримує кращі моделі, а кращі моделі забезпечують глибший клінічний аналіз.

“Кожна діагностична система, яку я створив, була про те, щоб наблизити відповідь до пацієнта”, сказав Занг, генеральний директор Biostate AI. “Biostate робить найбільший стрибок, роблячи весь транскриптом доступним”.

Транскриптом – повний набір молекул РНК в клітині – надає моментальні знімки людського здоров’я та хвороби. Однак історично повне секвенування транскриптома було надзвичайно дорогим і важким для інтерпретації. Biostate вирішує обидві проблеми подвійним підходом: радикальне зниження вартості та передові ІІ.

Технічні інновації: BIRT, PERD та генеративний ІІ

У центрі пропозиції Biostate лежать дві патентовані технології: BIRT (інтегрована технологія секвенування РНК Biostate) та PERD (пробабілістична редукція експресії). BIRT – це протокол мультиплексування, який дозволяє одночасне виділення та секвенування РНК з кількох зразків, знижуючи вартість майже у десять разів. PERD, тим часом, застосовує нові алгоритми для фільтрації “батч-ефектів” – варіативності, введеної різницями в умовах лабораторії або обробки зразків, – які часто засліплюють біологічний сигнал у дослідженнях на кількох сайтах.

Ця високостандартизована трубопровід секвенування РНК подається до пропріетарної основної моделі Biostate, Biobase, яка функціонує подібно до моделей GPT у обробці природної мови. Навчена на сотнях тисяч транскриптомних профілів по типам тканин, станам хвороби та видам, Biobase захоплює “граматику біології” – основні закономірності експресії генів, які визначають здоров’я та хворобу.

Як і GPT можна донастроювати для написання есеїв або резюмів юридичних документів, Biobase можна адаптувати для виявлення раннього рецидиву раку, прогнозування реакції на ліки при аутоімунних захворюваннях або стратифікації пацієнтів у кардіологічних дослідженнях. Прогнозування захворювання Biostate, побудоване на основі Biobase, вже показує перспективи у прогнозуванні рецидиву лейкемії та пілотується для множинної склерози з Прискореним проєктом лікування.

“Як ChatGPT змінив розуміння мови, навчаючись на трильйонах слів, ми вчимо молекулярну мову людської хвороби з мільярдів експресій РНК”, сказав Гопінат, технічний директор компанії. “Ми робимо для молекулярної медицини те, що великі мовні моделі зробили для тексту – масштабуємо сирі дані, щоб алгоритми могли нарешті засяяти”.

Будування найбільшої у світі бази даних секвенування РНК

На сьогодні Biostate вже секвенував понад 10 000 зразків для 150+ колабораторів, включаючи Корнелл та інші великі установи. Метою компанії є збільшення цього числа до сотень тисяч зразків щорічно. Це експоненціальне зростання стало можливим завдяки низьковартісному процесу секвенування РНК та оптимізованому трубопроводу інгестії даних OmicsWeb, який стандартизує, маркує та безпечно зберігає транскриптомні дані по юрисдикціям.

Хмарна інфраструктура компанії включає кілька нових інструментів GenAI, таких як:

• OmicsWeb Copilot – інтерфейс природної мови для аналізу даних секвенування РНК без коду.

• QuantaQuill – асистент ІІ, який генерує публікаційні наукові статті, повні з ілюстраціями та цитатами.

• Embedding Surfer – інструмент візуалізації, який розкриває приховані біологічні відносини в даних експресії генів.

З офісами в Х’юстоні, Пало-Альто, Бангалорі та Шанхаї Biostate розширюється глобально, щоб підтримувати зростаючу мережу клінічних та академічних партнерів. Стартап вже обробляє як свіжі, так і десятилітні зразки тканин – допомагаючи лабораторіям витягувати знання з раніше невикористовуваних зразків.

До загального ІІ для всіх захворювань

Кінцева мета Biostate амбітійна: створити загальний ІІ, здатний зрозуміти та спрямовувати лікування по всіх людських захворюваннях. Цей уніфікований підхід протиставляється сьогоднішньому фрагментованому біотехнологічному ландшафту, де кожна умова часто вимагає自己的 діагностичного інструменту та терапевтичного шляху.

“Ми не хочемо розв’язувати діагностичні та терапевтичні завдання окремо для кожного захворювання, ми вважаємо, що сучасний та майбутній ІІ може бути загальним для розуміння та лікування кожної хвороби”, сказав Занг.

Розглядаючи біологію як генеративну систему – де сучасний молекулярний стан визначає майбутні результати – Biostate вважає, що можна передбачити не тільки сучасний стан здоров’я, але й майбутні захворювання та оптимальні втручання.

Що далі?

З більш ніж $20 млн, зібраних на сьогодні, та швидко зростаючою клієнтською базою Biostate прискорює клінічні колаборації в онкології, кардіології та імунології. Наступними орієнтирами компанії є нормативна валідация її прогностичних моделей та комерційна масштабування ІІ-інструментів діагностики.

Як сказав Гопінат: “Ми не просто інтерпретуємо біологію. Ми будемо будувати біологічний аналог великої мовної моделі – тільки цього разу вона буде навчена на людському тілі”.

Якщо Biostate AI успішно реалізує свій проєкт, наступна хвиля персональної медицини не буде тільки реактивною – вона буде передбачуваною, персоналізованою та підтримуваною генеративним ІІ.