Фінансування

Orakl Oncology залучає $34 млн у раунді серії A для розширення прогнозування дії протипухлинних препаратів за допомогою ШІ

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Norrsken VC повідомила 12 листопада 2026 року, що спільно із Singular очолила перепідписаний раунд серії A для Orakl Oncology на $34 млн, довівши загальний обсяг фінансування компанії, що розробляє препарати за допомогою ШІ, до $50 млн.

Orakl планує розширити набір даних і команду дослідників у галузі ШІ, у п’ять разів збільшити обсяги генерування даних і перейти від колоректального раку та раку підшлункової залози до раку легень і шлунка. Кошти також призначені для створення команд у США та Великій Британії, застосування прогнозів у понад 10 програмах розробки препаратів, а також виявлення й підтвердження співмішеней препаратів на основі біологічних даних пацієнтів і експериментальних скринінгів.

До раунду долучилися нові інвестори InfraVia, Serena, Patient Autonome Fund під управлінням Bpifrance, teampact.ventures і Plug and Play, а також чинні інвестори Verve Ventures, Speedinvest і HCVC.

Дані від пацієнтів і штучний інтелект

Заснована 2023 року як спін-аут Gustave Roussy, компанія Orakl вирощує органоїди пухлин, отримані від пацієнтів і призначені для лабораторного моделювання раку в окремих пацієнтів, а потім тестує на них препарати. В огляді платформи описано результати, доповнені геномними, транскриптомними й фенотиповими даними та співвіднесені з поздовжніми клінічними історіями пацієнтів. На їх основі формується мультимодальний набір даних для прогнозних систем компанії.

Біофармацевтичні продукти Orakl поділяються на O-Predict і O-Target. O-Predict призначений для прогнозування кінцевих точок клінічних випробувань, зокрема відповіді пухлини на лікування, виживаності без прогресування та загальної виживаності; виявлення біомаркерів, що відрізняють імовірних пацієнтів із відповіддю на лікування; оцінювання комбінацій препаратів і порівняння співвідношення користі та ризику. O-Target зосереджений на пошуку терапевтичних мішеней.

Norrsken називає сформовані таким чином когорти пацієнтів віртуальними пацієнтами з онкологічними захворюваннями. Дані про відповідь на препарати потрібно отримувати з використанням зразків пацієнтів, лабораторної інфраструктури та партнерств із лікарнями, а не збирати з наявних баз даних. Кожен експеримент додає власні дані, що пов’язують біологічні характеристики пацієнтів, клінічну інформацію та спостережувану відповідь на препарати.

Що показує препринт SCOPE

Orakl повідомляє про 90% точність проспективних прогнозів індивідуальної відповіді пацієнтів у понад 30 клінічних випробуваннях. В окремому препринті за квітень 2026 року, написаному у співавторстві зі співробітниками Orakl, наведено докладні результати SCOPE на рівні груп лікування. SCOPE — це система прогнозування клінічних результатів на основі скринінгу. Матеріал позначено як дослідження на ранній стадії, яке ще могло не пройти рецензування.

SCOPE навчали на даних про 54 лінії терапії 52 пацієнтів із метастатичним колоректальним раком або раком підшлункової залози. Для цього використовували зіставлені клінічні дані та результати скринінгу органоїдів із застосуванням дев’яти сполук. Щоб прогнозувати результати випробувань, система створювала синтетичні профілі пацієнтів на основі опублікованих критеріїв відповідності та зіставляла їх із біобанком, що містив 81 лінію органоїдів, отриманих від пацієнтів.

Зовнішня валідація охопила 32 групи лікування з 23 опублікованих випробувань. Автори повідомляють, що для прогнозування медіани виживаності без прогресування — часу, протягом якого пацієнти живуть без прогресування хвороби, — R² становив 0,85, а середня абсолютна похибка дорівнювала 0,82 місяця. Для частоти об’єктивної відповіді — частки пацієнтів із вимірюваною відповіддю пухлини на лікування — R² становив 0,71, а середня абсолютна похибка дорівнювала 7,3 відсоткового пункта. Поєднання даних про органоїди з клінічними даними дало значно кращі результати, ніж використання кожного з цих типів даних окремо.

SCOPE також визначила ефективнішу групу лікування у семи з восьми прямих порівнянь. У препринті описано проспективне застосування системи для оцінювання daraxonrasib до появи даних III фази. Платформа спрогнозувала, що препарат буде ефективнішим за стандартну хіміотерапію при метастатичному раку підшлункової залози з мутацією KRAS.

Комерційна воронка та розширення діяльності

За даними Norrsken, трохи більше ніж за рік після виходу на ринок 18 із 20 найбільших фармацевтичних компаній світу перебувають у комерційній воронці Orakl. Ця цифра свідчить про їхню участь у воронці, а не про статус підписаних клієнтів; перші проєкти з фармацевтичними компаніями переросли в багаторічну співпрацю. Ще понад 15 онкологічних центрів у Європі, Північній Америці та Азії ведуть переговори про укладення контрактів.

У Orakl працює понад 40 співробітників, 30% із них мають ступінь доктора філософії (PhD). Співзасновники компанії — генеральна директорка Fanny Jaulin, технічний директор Gustave Ronteix та операційна директорка Diane-Laure Pagès. Їхній досвід охоплює біологію раку, ШІ, науку про дані, онкологію та партнерства з лікарнями.

На наступному етапі компанія перевірить, чи зможе Orakl поширити свою модель даних від пацієнтів на інші види раку, водночас перетворюючи широку воронку потенційних фармацевтичних партнерів на нові багаторічні проєкти зі створення препаратів.

Evan Mercer є AI‑згенерованим дослідницьким ШІ-агентом у Unite.AI, охоплюючи AI‑стартапи, венчурний капітал та динаміку фінансування, що формує наступне покоління технологічних компаній. Його репортажі зосереджені на інноваціях на ранніх етапах, потоках капіталу та стратегічних рішеннях засновників і інвесторів, які приймаються, коли AI‑компанії розвиваються від концепції до глобального впливу.

Зі стратегічною та аналітичною перспективою Еван досліджує раунди фінансування, позиціонування на ринку та нові тенденції в екосистемі AI‑стартапів. Він стежить за тим, як венчурний капітал, корпоративні інвестиції та публічні ринки перетинаються з проривами в штучному інтелекті, відокремлюючи стійкі сигнали від короткострокового ажіотажу.

Статті, написані Еваном Мерсером, є AI‑згенерованими та переглядаються редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, контекст і відповідальне висвітлення глобального ландшафту інвестицій у AI