Искусственный интеллект продолжает менять ситуацию в химии. В частности, поддерживаемая Y Combinator компания из Кембриджа, Великобритания, ReactWise использует ИИ для ускорения химического производства, что является ключевым шагом в выводе новых лекарств на рынок. После того как перспективное лекарство обнаружено в лаборатории, фармацевтическим компаниям необходимо производить его в большем объеме для проведения клинических испытаний. Именно здесь ReactWise предлагает свою помощь с «ИИ-сопровождением для оптимизации химических процессов», что, по ее словам, ускоряет стандартный процесс проб и ошибок в 30 раз.
«Изготовление лекарств похоже на кулинарию», — сказал соучредитель и генеральный директор Александр Помбергер (на фото слева, с соучредителем и техническим директором Даниэлем Вигом) в интервью TechCrunch. «Нужно найти лучший рецепт, чтобы создать лекарство с высокой чистотой и выходом». Отрасль на протяжении многих лет полагалась на метод проб и ошибок или на опыт сотрудников для такого «развития процесса», сказал он.
Добавление автоматизации в процесс позволяет сократить количество циклов итерации, необходимых для создания надежного рецепта производства лекарства. Стартап считает, что в ближайшем будущем он сможет предоставлять «предсказание одним махом», где ИИ будет способен моментально предсказывать идеальный эксперимент без необходимости в многочисленных итерациях, в ходе которых данные каждого эксперимента используются для дальнейшего уточнения предсказаний.
Сокращение рутины
«Вдохновение для этого проекта пришло из моего опыта работы в области химии и крупной фармацевтики, где я увидел, насколько утомительной и основанной на пробах и ошибках является эта отрасль», — сказал он, добавив, что бизнес консолидирует пять лет академического исследования — его докторская диссертация была сосредоточена на «автоматизации химического синтеза, управляемого роботизированным рабочим процессом и ИИ» — в то, что он называет «простым программным обеспечением».
В основе продукта ReactWise лежат «тысячи» реакций, выполненных стартапом в своих лабораториях, чтобы собрать данные для подачи в предсказания, управляемые ИИ. Помбергер говорит, что стартап использовал метод «высокопроизводительного скрининга» в своей лаборатории, что позволило ему сканировать 300 реакций одновременно, ускоряя процесс сбора всех этих обучающих данных для ИИ.
«В фармацевтике … есть одна или две основные группы реакций, которые используются снова и снова», — сказал он. «Мы создаем тысячи данных по этим наиболее актуальным реакциям, обучаем фундаментальные модели реактивности в нашей лаборатории, и эти модели могут основательно понять химию. Когда клиенту, фармацевтической компании, нужно разработать масштабируемый процесс, они не должны начинать с нуля».
Автоматизация и партнерство
Стартап начал этот процесс захвата типов реакций для обучения ИИ в августе прошлого года, и Помбергер отметил, что он будет завершен к лету. Они работают над сбором 20 000 химических данных, чтобы охватить наиболее важные реакции. «Чтобы получить один единственный данные в традиционном виде, химик обычно тратит от одного до трех дней», — добавил он. «Поэтому нам, правда, дорогого стоит оценка данных. Получать единичные данные очень трудно».
Пока внимание уделяется производственным процессам для «молекулярных лекарств», которые, по словам Помбергера, могут быть использованы в медицине для лечения всех видов заболеваний. Однако он предположил, что эта технология может быть применена и в других дисциплинах, отметив, что компания также работает с двумя производителями материалов в области развития полимерной доставки лекарства.
Автоматизация ReactWise также включает программное обеспечение, которое может взаимодействовать с роботизированным лабораторным оборудованием для повышения точности изготовления лекарств. Однако, чтобы быть ясным, компания сосредоточилась исключительно на продаже программного обеспечения и не занимается изготовлением роботизированного лабораторного оборудования. Скорее, она добавляет еще одну струну в свою укулеле, чтобы предложить управление роботизированным лабораторным оборудованием, если у их клиентов есть такое оборудование под рукой.
Финансовая поддержка и расширение
Основанная в июле 2024 года британская компания имеет 12 пилотных испытаний своего программного обеспечения с фармацевтическими компаниями. Помбергер ожидает первых конвертаций — в полномасштабное развертывание программного обеспечения по подписке — уже в этом году. И хотя они еще не раскрывают имена всех компаний, с которыми работают, в этих испытаниях участвуют некоторые крупные фармацевтические компании.
ReactWise раскрывает все детали своего предпродажного сбора средств, который составляет $3,4 миллиона, сообщил стартап эксклюзивно TechCrunch. Эта сумма включает ранее раскрытую поддержку от YC ($500 000) и грант Innovate U.K. в размере почти 1,2 миллиона фунтов стерлингов (около $1,6 миллиона). Остальная часть финансирования (около $1,5 миллиона) поступает от неназванных венчурных капиталистов и бизнес-ангелов, которые, по словам ReactWise, стремятся продвигать фармацевтическое производство, управляемое ИИ и устойчивостью.
В то время как ReactWise сосредотачивается, в довольно узком смысле, на специфической части цепочки разработки лекарств, ускорение здесь может иметь значительное значение в сокращении времени, необходимого для того, чтобы новые лекарства дошли до пациентов. «Давайте посмотрим на обычную длительность от разработки лекарств до их запуска: от 10 до 12 лет. Разработка процесса занимает от года до 1,5-2 лет. И если мы можем здесь ускорить процессы — сократить их в среднем на 60% — то мы можем представить себе, какое это окажет влияние», — отметил он.
Одновременно другие стартапы применяют ИИ к различным аспектам разработки лекарств, включая идентификацию интересных химических веществ, так что, вероятно, будут составные эффекты, когда больше инноваций в области автоматизации будет вводиться в дело.
Но когда дело касается производства лекарств, в частности, Помбергер утверждает, что ReactWise опережает своих конкурентов. «Мы были первыми, кто действительно взялся за это», — сказал он. Стартап конкурирует с устаревшими программами, использующими статистические подходы, такими как JMP. Он также сказал, что есть несколько других компаний, применяющих ИИ для ускорения производства лекарств, но отметил, что ReactWise имеет доступ к высококачественным набору данных о химических реакциях, что дает ей конкурентное преимущество. «Мы — единственные, кто имеет возможность и в настоящее время генерирует эти высококачественные наборы данных на месте», — сказал он.
«Большинство наших конкурентов предоставляют только программное обеспечение. Клиентам предлагаются инструкции на основе введенных данных. Но с нашей стороны, мы предлагаем эти предварительно обученные модели — и они чрезвычайно мощные, потому что они фундаментально понимают химию. Идея заключается в том, чтобы клиент просто сказал: „Это моя интересующая реакция, нажмите старт, и мы уже предоставляем им рекомендации по процессу с первого же дня, на основе всей подготовительной работы, которую мы проделали в нашей лаборатории. И это то, что никто другой в данный момент не делает».
