Od kancelarije OpenAI do dogovora Eli Lilly — kako je Chai Discovery postao jedno od najistaknutijih imena u razvoju AI lijekova | TechCrunch

Otkrivanje lijekova, umjetnost identifikacije novih molekula za razvoj lijekova, je poznato dugotrajan i težak proces. Tradicionalne tehnike, kao što je skrining visoke propusnosti, nude skupi pristup raspršenosti – koji je često neuspješan. Međutim, nova vrsta biotehnoloških kompanija koristi umjetnu inteligenciju i napredne tehnologije podataka u pokušaju da ubrza i pojednostavi procese.

Chai Discovery, AI startup osnovan 2024. godine, jedna je takva kompanija. Za nešto više od 12 mjeseci, mladi suosnivači uspjeli su prikupiti stotine miliona dolara i dobiti podršku nekih od najutjecajnijih investitora u Silicijumskoj dolini, što je čini jednom od najbrže rastućih kompanija u rastućoj industriji. U decembru je kompanija zatvorila svoju seriju B, donoseći dodatnih 130 miliona dolara i procjenu od 1,3 milijarde dolara.

Prošlog petka, Chai je također najavio partnerstvo s Eli Lilly, ugovor u kojem će farmaceutski gigant koristiti softver startupa da pomogne u razvoju novih lijekova. Chaijev algoritam, nazvan Chai-2, dizajniran je za razvoj antitijela – proteina potrebnih za borbu protiv bolesti. Startup je rekao da se nada da će poslužiti kao neka vrsta “kompjuterski potpomognutog dizajna” za molekule.

Ovo je kritičan trenutak za Chaievo posebno područje. Dogovor sa startupom najavljen je neposredno prije nego što je Eli Lilly rekao da će također raditi s NVIDIA-om u partnerstvu od milijardu dolara na stvaranju laboratorije za otkrivanje AI lijekova u San Franciscu. Ova “koinovatorska laboratorija”, kako se zove, kombinovaće velike podatke, računarske resurse i naučnu ekspertizu, a sve u pokušaju da se ubrza razvoj nove medicine.

Industrija nije bez svojih klevetnika. Čini se da neki veterani industrije misle da – s obzirom na to koliko je teško razviti tradicionalne lijekove – ove nove tehnologije vjerojatno neće imati veliki utjecaj. Međutim, čini se da na svakog skeptika ima isto toliko vjernika.

Elena Viboch, izvršna direktorica General Catalyst-a — jednog od glavnih pobornika Chaija — rekla je za TechCrunch da je njena kompanija uvjerena da će kompanije koje prihvate usluge startupa vidjeti rezultate. “Vjerujemo da će biofarmaceutske kompanije koje najbrže stupe u partnerstvo s kompanijama kao što je Chai biti prve koje će isporučiti molekule u kliniku i proizvesti lijekove koji su važni”, rekao je Viboch. “U praksi, to znači partnerstvo 2026. i do kraja 2027. kako bi se prvoklasni lijekovi ušli u klinička ispitivanja.”

Aliza Apple, voditeljica Lilly’s TuneLab programa—koji koristi AI i mašinsko učenje za unapređenje otkrivanja lijekova—takođe je izrazila povjerenje u Chaiin proizvod. “Kombinirajući Chaijeve modele generativnog dizajna s Lillynom dubokom biološkom ekspertizom i zaštićenim podacima, namjeravamo pomjeriti granice načina na koji AI može dizajnirati bolje molekule iz temelja, s krajnjim ciljem pomoći da se ubrza razvoj inovativnih lijekova za pacijente”, rekla je.

Chai je možda osnovan prije manje od dvije godine, ali geneza startupa počela je prije otprilike šest godina, usred razgovora između njegovih suosnivača i izvršnog direktora OpenAI-a Sama Altmana. Jedan od tih osnivača, Josh Meier, ranije je radio za OpenAI 2018. godine u njegovom istraživačkom i inženjerskom timu. Nakon što je napustio kompaniju, Altman je poslao poruku Meierovom starom prijatelju sa koledža, Jacku Dentu, da ga pita za potencijalnu poslovnu priliku. Meier i Dent su se prvobitno upoznali na časovima informatike na Harvardu, ali u to vrijeme Dent je bio Stripe inženjer (druga kompanija koju je Altman prvi podržao). Altman ga je pitao da li misli da bi Meier bio otvoren za rad sa proteomskim startupom – to jest, kompanijom fokusiranom na proučavanje proteina.

Altman mi je „poslao poruku da svi u OpenAI-ju misle o njemu i pitao me da li mislim da bi on bio otvoren za rad s njima na spinoutu proteomike“, rekao je Dent. Dent je rekao Altmanu “naravno”, ali postojala je samo jedna poteškoća: Meier nije smatrao da je tehnologija još “tamo”. Tehnologija umjetne inteligencije koja stoji iza takvih kompanija – koja koristi moćne algoritme – još uvijek je bila rastuće polje i daleko od onoga gdje je trebala biti.

Meier je također bio prilično voljan da se pridruži Facebookovom istraživačkom i inženjerskom timu, što je i učinio. U Facebooku, Meier je pomogao u razvoju ESM1, prvog transformativnog modela proteinskog jezika — važnog prethodnika posla koji Chai trenutno obavlja. Nakon što je Meier proveo na Facebooku, proveo bi tri godine u Absci, drugoj biotehnološkoj kompaniji koja se bavi umjetnom inteligencijom koja se bavi stvaranjem lijekova.

Do 2024., Meier i Dent su se konačno osjećali spremnima da se pozabave proteomičkom kompanijom o kojoj su prvobitno razgovarali s Altmanom. “Josh i ja smo došli do Sama i rekli mu da treba da nastavimo tamo gdje smo stali – i da zajedno započnemo Chai”, rekao je Dent.

OpenAI je na kraju postao jedan od Chaijevih prvih početnih investitora. Meier i Dent su zapravo osnovali Chai – zajedno sa svojim suosnivačima, Matthewom McPartlonom i Jacquesom Boitreaudom – dok su radili u uredima giganta umjetne inteligencije u Mission Districtu San Francisca. “Bili su dovoljno ljubazni da nam daju malo poslovnog prostora”, otkrio je Dent.

Sada, nešto više od godinu dana kasnije, dok Chai uživa u sjaju svog novootkrivenog partnerstva sa Eli Lilly, Dent kaže da je ključ brzog rasta kompanije okupljanje tima izuzetno talentovanih ljudi. „Samo smo spustili glave i pomerili granicu onoga za šta su ovi modeli sposobni“, rekao je Dent. “Svaka linija koda u našoj bazi kodova je izvorna. Ne skidamo LLM s police koji su otvorenog koda [ecosystem] i njihovo fino podešavanje. Ovo su vrlo prilagođene arhitekture.”

Viboch iz General Catalysta rekla je za TechCrunch da osjeća da je Chai spremna za odlazak. “Ne postoje fundamentalne prepreke za primjenu ovih modela u otkrivanju lijekova,” rekla je. „Kompanije će i dalje morati da uzimaju kandidate za lijekove kroz testiranje i klinička ispitivanja, ali vjerujemo da će oni koji usvoje ove tehnologije imati značajne prednosti – ne samo u skraćivanju vremenskih rokova otkrića, već i u otključavanju klasa lijekova koje je kroz povijest bilo teško razviti.”