日曜日, 7月 14, 2024
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【AIが薬剤開発を変革】Causalyが6億ドルの資金調達を達成!

人工知能は、健康や医療研究の世界で非常に注目されており、特に薬剤探索の分野では重要なテーマとなっています。その中で、今日、この領域における貢献を拡大するための資金調達を発表する新興企業がもう1社登場しました。ロンドンのスタートアップ企業であるCausalyは、研究者が医薬品の開発とテストを加速するためのAIプラットフォームを構築しており、本日、資金調達ラウンドのシリーズBで6000万ドルを調達しました。この資金は、研究開発とチームの拡充に使用される予定です。

ラウンドを主導するのはICONIQ Growthであり、これはICONIQ Capitalと関連する成長ステージのファンドです。また、これに先立ち、前回のバッカーであるIndex Ventures、Marathon Venture Capital、EBRD、Pentech Ventures、Visionaries Clubも参加しています。Causalyはこれまでに合計9300万ドルを調達し、評価額は非公開です。

Causalyは設立からわずか6年以上経過しており、CEOのYiannis Kiachopoulosは、CTOのArtur Saudabayevと共同で会社を設立したと述べています。Causalyは世界最大の製薬会社の中にはGilead、Novo Nordisk、Regeneron、食品医薬品局、国立環境科学研究所を含む12社と、医療研究の名だたる大手企業と既に協力関係を築いています。

これらの機関は、Causalyのクラウドベースのプラットフォームを使用して、医薬品の開発段階のさまざまな過程で作業しています。具体的には、研究開発の対象となる興味深い標的の特定、それらの標的に特異的なバイオマーカーの決定、病気をより良く理解し、適切な医薬品やその他の治療法で修正できる内容についての病態生理学の支援です。

Kiachopoulosによれば、Causalyのプラットフォームの使用により、通常10〜15年かかるとされるアイデアから試験の終了までの期間を数年程度短縮することができるとのことです。これは、プロセスに割り当てる必要のある予算を大幅に削減するものです。

さらに重要なのは、Causalyのプラットフォームが異なる環境での異なる化学組み合わせに基づいた迅速なモデリングと計算を可能にするため、薬物探索プロセスの失敗や行き詰まりの回数を減らすことを目指しているという点です。

Kiachopoulosは、「市場に出るまでに失敗する薬剤は9つあります」と述べており、失敗率は90%になると説明しています。これらの薬剤の開発には通常10億ドルから20億ドルの費用がかかると、米国国立衛生研究所の研究によって明らかにされています。「これは私たちに本当にチャンスを与え、患者や社会への利益を提供する機会となります」とKiachopoulosは述べています。

バイオメディカル研究システムの効率の低さは、AIに適したビッグデータの問題であり、AIはリアルタイムで大規模かつ多様な計算を処理するだけでなく、細胞などの結果を理解するために画像を読むことにも適用されるため、AIのスタートアップだけでなく投資家にも人気のある分野です。たとえば、昨日、数億ドルの資金を調達したAIベースの薬剤探索スタートアップであるRecursionが、Nvidiaからの重要な戦略的パートナーシップとともに、Nvidiaのクラウドプラットフォームを使用して巨大なデータセットでモデルをトレーニングすると発表しました。

この取引は、AI薬剤探索分野に投資が注がれていることを示すだけでなく、他の何かをも強調しています。

私はKiachopoulosに、現在AIスタートアップの間で、バイオメディカル分野であれ、その他分野であれ、コンピューティングパワーが課題になっているかどうか尋ねましたが、彼の意外な回答は「いいえ」というものでした。

彼は「計算リソースにはごく一部しか必要ありません」と述べています。これは、Causalyの構築方法とエコシステム内での役割のためのものです。「私たちが会社を立ち上げた6年前には、大型言語モデルは存在しませんでしたので、私たちが構築したものは、コンピューティングパワーを多く必要としませんでした。私たちはChat GPTよりも前に自然言語検索を構築していたため、大型言語モデルは必要ありませんでした」と述べています。

彼は、今後の製品にこれをさらに取り入れる予定であることを示唆していますが、それが彼らのコンピューティングニーズに目に見える影響を与えることはないと述べました。

「LLMを使用すると、AIの検索が容易になります。それは真実であり、私たちはそれに取り組んでいます。ただし、LLMをゼロからトレーニングする必要はないため、既存のものを調整していくことで、コンピューティングリソースへの負担はずっと少なくなります」と述べました。

また、このことから明らかになるのは、Causaly自体が薬剤探索のビジネスには関与していないということです。Causalyは、他の人々にツールを提供しており、この点がこの分野の他のスタートアップとCausalyを区別するものです。

彼は「私たちのソリューションはバイオメディカルチームを支援

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