AIを活用したバイオテクノロジーの加速は急速に標準的な手法となりつつあり、AI技術の迅速な導入を支援するサービスを提供する企業は、大きな需要と新たな投資を獲得しています。タンパク質設計に特化したCradleもその一つで、ラボとチームの構築のため7,300万ドルを調達しました。
クレイドルは、バイオテクノロジー分野における言語モデルの活用を模索する企業の波の中で、2022年に登場しました。同社の創業者兼CEOであるステフ・ファン・グリーケン氏は、アミノ酸と塩基の配列を「異星のプログラミング言語」と表現しましたが、AIモデルはある程度までは解析可能です。
同社のアプローチは、タンパク質のような巨大生体分子（医療や産業で無数の用途に利用されている）の試験を加速させることでした。望ましい特性に影響を与える配列を発見し、推奨することで、その特性を向上しようと試みました。例えば、有用なタンパク質があるものの、耐熱性を高めたい場合、このモデルは高温で分解しやすい配列を探し出し、それ以外の機能に影響を与えない代替案を提案します。
2023年に2,400万ドルのAラウンドを調達した後、クレイドルはバイオテクノロジーおよび製薬分野の顧客へのサービス提供に尽力してきました。ヴァン・グリーケン氏によると、企業は主に、目的の分子を得るために必要な実験回数を減らすことで得られる加速とコスト削減を重視しています。
「特定の病気に対する抗体治療薬や洗剤用の酵素などの製品を開発している企業は通常、タンパク質の有効性、安全性、製造可能性を向上させるために何十回もの実験を繰り返します」と彼はTechCrunchへのメールで述べた。
こうした実験ラウンドには数万ドルから数十万ドルの費用がかかり、かなりの時間もかかります。推測や運ももちろん重要です。綿密な研究と直感が結果に貢献するとはいえ、この分野にはどうしても予測不可能な要素が多く存在し、それを軽減するあらゆる方法が歓迎されます。
また、ロイヤルティ、収益分配、IP の問題を心配する必要がないため、同社のシンプルな SaaS ビジネス モデルが人気を博していることにも言及しました。
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ヴァン・グリーケン氏は、競争相手は2つのグループに分かれていると指摘した。1つは医薬品やプロセスの共同開発で緊密なパートナーシップを築いている企業、もう1つはクレイドルのようにソフトウェアサービスのみを提供している企業だ。「医薬品の発見と開発におけるAIは最終的にはコモディティ化し、あらゆるチームがアクセスできるべきだと考えています」と同氏は述べた。
しかし、クレイドルはソフトウェアを作っているとはいえ、やはりバイオテクノロジー企業です。
「アムステルダムには研究所があり、そこで様々な種類のタンパク質のA/Bテストを行うとともに、『基礎データセット』を開発しています。このデータセットは、モデルがタンパク質の特性を学習し、すべての顧客にメリットをもたらすようにするものです」とヴァン・グリーケン氏は述べた。そして、彼ら自身もこれらのデータセットを使って定期的にモデルのトレーニングと微調整を行う必要がある。
IVPが主導し、Index VenturesとKindred Capitalが参加した7,300万ドルの資金調達ラウンドは、ウェットラボの構築と全社的な雇用に充てられる予定だ。
「私たちの現在の目標は、クレイドルのソフトウェアを100万人の科学者の手に届けることです」とヴァン・グリーケン氏はプレスリリースで述べた。
デヴィン・コールドウェイはシアトルを拠点とする作家兼写真家です。
彼の個人ウェブサイトは coldewey.cc です。
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