バイオテクノロジーLLM向けの「何でも揃うストア」Converge Bioが550万ドルのシード資金を調達

AIはバイオテクノロジーと製薬研究のあらゆる分野に浸透しつつあります。しかし、他の業界と同様に、AIの導入は必ずしも思い通りには容易ではありません。Converge Bioは、企業が生物学に特化した法学修士課程（LLM）を実際に機能させるためのツールを開発しました。データの「エンリッチメント」から回答の解説まで、AIはAIの活用を促進します。同社は、製品の拡大を目指し、シードラウンドで550万ドルを調達しました。

「モデルはあくまでモデルです。それだけでは不十分です」と、CEO兼共同創業者のダヴ・ガーツ氏は述べた。「企業が実際にそのモデルを自社の研究開発プロセスで活用できるよう、パイプラインを構築する必要があります。市場は非常に細分化されていますが、製薬会社とバイオテクノロジー企業は、この技術を統合的に、一箇所で利用したいと考えています。私たちは、まさにそのような存在になりたいのです。」

創薬分野の機械学習エンジニアでなければ、これは馴染みのない問題かもしれません。しかし、基本的には、書籍やインターネットではなく、DNA、タンパク質構造、ゲノミクスの膨大なデータベースで訓練された、強力な基礎モデル、つまり大規模な言語モデルが存在します。

これらは強力で汎用性の高いモデルですが、ChatGPTやCursorなどの製品で使用されているLLMと同様に、人々が実際に日常的に使用できる形に仕上げるには多大な労力が必要です。特に、微生物学や免疫学といった専門分野では、この作業は困難を極めます。数十億ものタンパク質配列で学習させた「生の」LLMを、研究室の技術者が通常の研究で使用できるものに仕上げるのは、容易なことではありません。

ゲルツ氏は例として抗体研究を挙げました。抗体特異的な生物学を専門とする法学修士課程は存在しますが、非常に一般的な内容です。Converge Bioは、企業独自の知的財産を用いて安全に実施できる一連の改善プログラムを提供しています。

まず「データエンリッチメント」と呼ばれる手法で、抗原-抗体相互作用やタンパク質-タンパク質相互作用といった重要な関連データを抗体LLMに取り込みます。そして、より具体的な知識を蓄積することで、チームが標的としている特定の抗原、そして場合によっては独自の培養皿内データに基づいて、LLMを微調整することが可能になります。

「これでアプリケーションが完成しました。入力は配列、出力は結合親和性です」とガーツ氏は述べた。さらに、このプラットフォームはもう一つの重要なレイヤー、説明可能性を提供する。研究者は出力を詳細に分析することで、「この配列はこれよりもうまく機能する」というだけでなく、アミノ酸や塩基対レベルまで、配列のどの部分がより効果的に機能するのかを特定できる。

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最後に、説明可能性も同様に、より良い結果をもたらす新しい配列を生成します。ゲルツ氏は、説明可能性が顧客の間で人気を集めていることに驚いていると述べています。これは当然のことです。なぜなら、専門家は自身の専門知識（例えばタンパク質相互作用）を、バイオインフォマティクスと機械学習という新しく、より難解な領域に適用できるからです。

Convergeは、多くのオープンソースや無料の基礎モデルを活用しているが、独自のモデル開発にも取り組んでいる。ガーツ氏によると、説明可能性の部分については既に独自のプロセスを備えているという。また、データエンリッチメントの「カリキュラム」も完全に自社開発であり、決して簡単なプロセスではない。同氏は、トレーニング手法は、最も成功しているAI企業が厳重に守っている数少ない秘密の一つだと指摘した。

これは彼らが築こうとしている防壁の一部であり、ゲルツ氏が述べたように「これはおそらくバイオテクノロジー分野における過去50年間で最大のチャンスだ」という事実も加わる。

しかし、多くの、おそらくほとんどのバイオテクノロジー企業は、自社の分野で LLM 関連の作業を行うための専用ソリューションを持っておらず、ジェネラリストソリューションが適用されないニッチ分野を積極的に追求しています。

「バイオテクノロジー分野におけるGenAIのあらゆるニーズに対応するストアを目指し、それを基盤として、時間をかけてより多くのサービスを提供することを目指しています」とガーツ氏は述べた。「製薬業界やバイオ業界では、信頼できるベンダーと一度関係を築くと、抗体設計やワクチン設計など、他のユースケースでもそのベンダーを活用したいと考える傾向があります。だからこそ、このポジショニングは、現在の市場において最適な選択肢だと考えています。」

投資家たちもこれに同意しているようで、TLV Partners が主導するシードラウンドに 550 万ドルを投資した。

同社は、この段階でのスタートアップ企業がよく行うように、調達した資金を雇用と顧客獲得に充てる予定だが、抗体設計に関する科学論文の発表（もちろん自社システムを使用）や「適切な基礎モデル」の育成にも取り組む予定だ。

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