Biostate AI huy động được 12 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A để đào tạo ChatGPT của Y học Phân tử

Biostate AI, một công ty khởi nghiệp chẩn đoán phân tử kết hợp trình tự RNA thế hệ tiếp theo (RNAseq) với trí tuệ nhân tạo sinh, hôm nay đã宣 bố rằng họ đã huy động được 12 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A do Accel dẫn đầu. Vòng tài trợ này cũng chứng kiến sự tham gia của Gaingels, Mana Ventures, InfoEdge Ventures, và các nhà đầu tư hiện tại Matter Venture Partners, Vision Plus Capital, và Catapult Ventures. Các thiên thần đầu tư nổi tiếng như CEO của Anthropic Dario Amodei, CTO của 10x Genomics (TXG ) Mike Schnall-Levin, và CEO của Twist Bioscience (TWST ) Emily Leproust cũng đã hỗ trợ công ty.

Vòng tài trợ mới này sẽ thúc đẩy mục tiêu đầy tham vọng của Biostate: làm cho sinh học trở nên có thể dự đoán và mở khóa y học chính xác trên quy mô lớn. Giống như cách OpenAI đào tạo ChatGPT trên hàng nghìn tỷ từ để hiểu ngôn ngữ của con người, Biostate đang đào tạo các mô hình nền tảng trên hàng tỷ hồ sơ biểu hiện RNA để học “ngôn ngữ phân tử” của bệnh ở người.

Mô hình Netflix cho Y học Phân tử

Công ty khởi nghiệp này, được thành lập bởi các giáo sư MIT và Rice trở thành doanh nhân Ashwin Gopinath và David Zhang, đã hình dung ra một mô hình mới cho chẩn đoán. Thay vì cung cấp dịch vụ trình tự riêng lẻ, Biostate sử dụng một mô hình kinh doanh tự duy trì lấy cảm hứng từ Netflix (NFLX ): công ty xử lý hàng nghìn mẫu RNA với chi phí cực thấp, cho dữ liệu vào hệ thống trí tuệ nhân tạo sinh độc quyền và cải thiện mô hình với mỗi thí nghiệm. Kết quả là một chu kỳ tích cực – trình tự giá rẻ cho phép mô hình tốt hơn, và mô hình tốt hơn mang lại thông tin lâm sàng sâu sắc hơn.

“Mỗi chẩn đoán tôi đã xây dựng đều nhằm đưa câu trả lời gần hơn với bệnh nhân,” nói Zhang, CEO của Biostate AI. “Biostate thực hiện bước nhảy lớn nhất bằng cách làm cho toàn bộ transcriptome trở nên hợp lý.

Transcriptome – tập hợp đầy đủ các phân tử RNA trong một tế bào – cung cấp ảnh chụp nhanh thời gian thực về sức khỏe và bệnh tật của con người. Tuy nhiên, lịch sử cho thấy, việc trình tự toàn bộ transcriptome đã bị hạn chế bởi chi phí cao và khó giải thích. Biostate đang giải quyết cả hai vấn đề này bằng cách tiếp cận kép: giảm chi phí một cách cực đoan và trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

Sáng kiến Kỹ thuật: BIRT, PERD và Trí tuệ Nhân tạo Sinh

Tại trung tâm của dịch vụ Biostate là hai công nghệ được cấp bằng sáng chế: BIRT (Công nghệ Trình tự RNA Tích hợp Biostate) và PERD (Giảm Thiểu Xác suất Biểu hiện). BIRT là một giao thức multiplex cho phép trích xuất và trình tự RNA đồng thời từ nhiều mẫu, giảm chi phí gần như mười lần. PERD, trong khi đó, áp dụng các thuật toán mới để lọc ra “hiệu ứng batch” – sự biến thiên được giới thiệu bởi sự khác biệt trong điều kiện phòng thí nghiệm hoặc xử lý mẫu – thường che giấu tín hiệu sinh học trong các nghiên cứu đa địa điểm.

Quy trình RNAseq tiêu chuẩn hóa cao này sẽ đưa vào mô hình nền tảng độc quyền của Biostate, Biobase, hoạt động tương tự như các mô hình GPT trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Được đào tạo trên hàng trăm nghìn hồ sơ biểu hiện transcriptomic trên các loại mô, trạng thái bệnh và loài, Biobase nắm bắt được “ngữ pháp của sinh học” – các mẫu cơ bản của biểu hiện gen định nghĩa sức khỏe và bệnh tật.

Giống như GPT có thể được tinh chỉnh để viết bài hoặc tóm tắt tài liệu pháp lý, Biobase có thể được điều chỉnh để phát hiện tái phát sớm của ung thư, dự đoán phản ứng thuốc trong bệnh tự miễn hoặc phân tầng bệnh nhân trong các thử nghiệm tim mạch. Prognosis AI của Biostate, được xây dựng trên Biobase, đã cho thấy tiềm năng trong việc dự đoán tái phát bệnh bạch cầu và đang được thử nghiệm cho bệnh đa xơ cứng với Dự án Chữa bệnh Gia tốc.

“Giống như ChatGPT đã thay đổi sự hiểu biết ngôn ngữ bằng cách học từ hàng nghìn tỷ từ, chúng tôi đang học ngôn ngữ phân tử của bệnh ở người từ hàng tỷ biểu hiện RNA,” nói Gopinath, CTO của công ty. “Chúng tôi đang làm cho y học phân tử những gì mô hình ngôn ngữ lớn đã làm cho văn bản – mở rộng dữ liệu thô để các thuật toán cuối cùng có thể tỏa sáng.”

Xây dựng Bộ dữ liệu RNAseq Lớn nhất Thế giới

Cho đến nay, Biostate đã trình tự hơn 10.000 mẫu cho hơn 150 cộng tác viên, bao gồm Cornell và các tổ chức lớn khác. Mục tiêu của họ là mở rộng số lượng mẫu lên hàng trăm nghìn mỗi năm. Sự tăng trưởng này được tạo điều kiện bởi quy trình RNAseq giá thấp và đường ống nhập dữ liệu được tối ưu hóa, OmicsWeb, tiêu chuẩn hóa, gắn nhãn và lưu trữ dữ liệu transcriptomic một cách an toàn trên các khu vực pháp lý.

Cơ sở hạ tầng đám mây của công ty bao gồm một số công cụ GenAI mới, chẳng hạn như:

• OmicsWeb Copilot – Một giao diện ngôn ngữ tự nhiên để phân tích dữ liệu RNAseq mà không cần mã.

• QuantaQuill – Một trợ lý AI tạo ra các bản thảo khoa học sẵn sàng xuất bản, hoàn chỉnh với hình ảnh và trích dẫn.

• Embedding Surfer – Một công cụ trực quan hóa giúp khám phá các mối quan hệ sinh học ẩn trong dữ liệu biểu hiện gen.

Với văn phòng tại Houston, Palo Alto, Bangalore và Thượng Hải, Biostate đang mở rộng toàn cầu để hỗ trợ mạng lưới ngày càng tăng của các đối tác lâm sàng và học thuật. Công ty khởi nghiệp này đã xử lý cả mẫu mô tươi và mẫu cũ hàng thập kỷ – giúp các phòng thí nghiệm chiết xuất thông tin từ các mẫu trước đây không thể sử dụng.

Hướng tới Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát cho Tất cả Bệnh

Mục tiêu cuối cùng của Biostate là táo bạo: tạo ra một trí tuệ nhân tạo tổng quát có khả năng hiểu và hướng dẫn điều trị trên tất cả bệnh ở người. Cách tiếp cận thống nhất này trái ngược với phong cảnh sinh học phân mảnh hiện nay, nơi mỗi tình trạng thường yêu cầu một công cụ chẩn đoán và đường điều trị riêng biệt.

“Thay vì giải quyết chẩn đoán và điều trị như những vấn đề riêng biệt, bị cô lập cho mỗi bệnh, chúng tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo hiện đại và tương lai có thể là tổng quát để hiểu và giúp chữa khỏi mọi bệnh,” nói Zhang.

Bằng cách xem sinh học như một hệ thống sinh, nơi trạng thái phân tử ngày nay quyết định kết quả ngày mai – Biostate tin rằng họ có thể dự đoán không chỉ trạng thái sức khỏe hiện tại mà còn dự đoán các quỹ đạo bệnh và can thiệp tối ưu trong tương lai.

Tiếp theo là gì?

Với hơn 20 triệu đô la được huy động cho đến nay và một cơ sở khách hàng đang phát triển nhanh chóng, Biostate đang đẩy nhanh các hợp tác lâm sàng trong lĩnh vực ung thư, bệnh tim mạch và miễn dịch. Các cột mốc tiếp theo của công ty bao gồm việc xác nhận quy định của các mô hình dự đoán và mở rộng thương mại các công cụ chẩn đoán được thúc đẩy bởi AI.

Như Gopinath đã nói: “Chúng tôi không chỉ giải thích sinh học. Chúng tôi đang xây dựng tương đương sinh học của Mô hình Ngôn ngữ Lớn – chỉ lần này, nó được đào tạo trên cơ thể con người.”

Nếu Biostate AI thành công, làn sóng tiếp theo của y học chính xác có thể không chỉ phản ứng – nó sẽ dự đoán, cá nhân hóa và được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo sinh.