당신이 가지고있는 생물 결정차세대 RNA 시퀀싱 (RNASEQ)을 결합한 분자 진단 스타트 업 생성 AI오늘 발표하면서 시리즈 A 펀딩 라운드에서 1,200 만 달러를 모금했다고 가속. 라운드는 또한 참여를 보았다 Gaingels,,, 마나 벤처,,, 정보 벤처그리고 반환 투자자 물질 벤처 파트너,,, 비전 플러스 캐피탈그리고 투석기 벤처. Anthropic CEO Dario Amodei, 10X Genomics CTO Mike Schnall-Levin 및 Twist Bioscience CEO 인 Emily Leproust와 같은 유명한 천사들 도이 회사를지지했습니다.
새로운 자금 지원은 생물 결정의 야심 찬 목표 : 생물학을 예측할 수있게하고 정밀 의학을 규모로 잠금 해제하는 것입니다. Biostate는 인간 언어를 이해하기 위해 수조 개의 단어에 대해 Openai가 훈련 된 chatgpt와 마찬가지로 인간 질병의“분자 언어”를 배우기 위해 수십억 개의 RNA 발현 프로파일에 대한 기초 모델을 훈련하고 있습니다.
분자 의학을위한 Netflix 모델
MIT와 Rice 교수가 전환하는 기업가가 설립 한 신생 기업 Ashwin Gopinath 그리고 데이비드 장진단에 대한 새로운 패러다임을 구상합니다. Biostate는 고립 된 시퀀싱 서비스를 제공하는 대신 Netflix에서 영감을 얻은 자체 유지 비즈니스 모델을 사용합니다.이 회사는 초 저렴한 비용으로 수천 개의 RNA 샘플을 처리하고 해당 데이터를 독점적 인 생성 AI 시스템으로 공급하고 모든 실험으로 모델을 개선합니다. 결과는 선덕적인 순환이기도합니다. 조종 가능한 시퀀싱은 더 나은 모델을 넓으며 더 나은 모델은 더 깊은 임상 통찰력을 제공합니다.
“내가 구축 한 모든 진단은 답을 환자에게 더 가깝게 옮기는 것입니다.” 말했다 장Biostate AI의 CEO. “Biostate는 전체 전 사체를 저렴하게 만들어서 가장 큰 도약을합니다.”
세포의 RNA 분자의 완전한 세트 인 Transcriptome은 인간 건강과 질병의 실시간 스냅 샷을 제공합니다. 그러나 역사적으로, 전체 트랜스 스크립림 시퀀싱은 엄청나게 비싸고 해석하기가 어렵다. Biostate는 이중 접근 방식의 모든 문제를 해결하고 있습니다 : 급진적 비용 절감 및 최첨단 AI.
기술 혁신 : Birt, Perd 및 Generative AI
Biostate의 오퍼링의 핵심에는 Birt (Biostate Integrated RNaseq Technology)와 PERD (확률 적 발현 감소 Deconvolution)의 특허 기술이 있습니다. BIRT는 다중 샘플로부터 동시 RNA 추출 및 시퀀싱을 허용하는 다중화 프로토콜로, 거의 10 배의 비용을 줄입니다. 한편, PERD는 새로운 알고리즘을 적용하여 실험실 조건 또는 샘플 취급의 차이에 의해 도입 된 “배치 효과”를 필터링하여 다중 사이트 연구에서 생물학적 신호를 가리는 경우가 종종 있습니다.
이 고도로 표준화 된 RNaseq 파이프 라인은 Biostate의 독점 기초 모델로 공급됩니다. 바이오베이스자연어 처리에서 GPT 모델과 매우 유사합니다. 조직 유형, 질병 상태 및 종에 걸쳐 수십만 개의 전 사체 프로파일에 대해 훈련 된 Biobase는 건강과 질병을 정의하는 유전자 발현의 근본적인 패턴 인“생물학의 문법”을 포착합니다.
GPT가 에세이를 작성하거나 법적 문서를 요약하도록 미세 조정할 수있는 것처럼, 바이오베이스는 초기 암 재발을 감지하거나자가 면역 질환에서 약물 반응을 예측하거나 심혈관 시험에서 환자를 층화하도록 적응할 수 있습니다. 생물 결정 예후 ai바이오베이스 위에 지어진 백혈병 재발을 예측할 수있는 약속을 보여 주었으며 가속화 된 치료 프로젝트와 함께 다발성 경화증을 조종하고 있습니다.
“Chatgpt가 수조 단어로부터 학습함으로써 언어 이해를 변화시키는 것처럼, 우리는 수십억 개의 RNA 표현에서 인간 질병의 분자 언어를 배우고 있습니다.” 말했다 고피 나트회사의 CTO. “우리는 대형 언어 모델이 텍스트를 위해 한 일을 분자 의학으로하고 있습니다. 알고리즘이 마침내 빛날 수 있도록 원시 데이터를 확보합니다.”
세계 최대의 RNaseQ 데이터 세트 구축
현재까지 Biostate는 Cornell 및 기타 주요 기관을 포함한 150 개 이상의 공동 작업자에 대해 이미 10,000 개가 넘는 샘플을 시퀀싱했습니다. 그 목표는 매년 수십만 개의 샘플로 확장하는 것입니다. 이러한 지수 성장은 저렴한 RNASEQ 프로세스와 간소화 된 데이터 수집 파이프 라인 인 OmicsWeb에 의해 가능해집니다.
회사의 클라우드 인프라에는 다음과 같은 몇 가지 새로운 Genai 도구가 포함됩니다.
-
Omicsweb Copilot -코드없이 RNaseQ 데이터를 분석하기위한 자연 언어 인터페이스.
-
Quantaquill -인물과 인용으로 완성 된 출판 준비 과학 원고를 생성하는 AI 조수.
-
삽입 서퍼 – 유전자 발현 데이터 내에서 숨겨진 생물학적 관계를 발견하는 시각화 도구.
휴스턴, 팔로 알토, 방갈로르 및 상하이에 사무소가있는 Biostate는 점점 더 많은 임상 및 학업 파트너 네트워크를 지원하기 위해 전 세계적으로 확장하고 있습니다. 신생 기업은 이미 신선하고 수십 년 전의 조직 샘플을 처리하고 있습니다. 실험실은 이전에 사용할 수없는 표본에서 통찰력을 추출합니다.
모든 질병에 대한 일반 목적 AI를 향해
Biostate의 최종 게임은 대담합니다. 모두 인간 질병. 이 통일 접근법은 오늘날의 조각난 생명 공학 환경과 대조적으로 나타납니다. 여기서 각 조건에는 종종 자체 미사 진단 도구 및 치료 경로가 필요합니다.
“진단과 치료제를 각 질병에 대해 별도의 미용 문제로 해결하기보다는 현대와 미래 AI가 모든 질병을 이해하고 치료하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.” 말했다 장.
생물학을 오늘날의 분자 상태에서 내일의 결과를 결정하는 생식 시스템으로 취급함으로써 바이오 스테이트는 그것이 현재의 건강 상태뿐만 아니라 미래의 질병 궤적과 최적의 개입을 예측할 수 있다고 생각합니다.
다음은 무엇입니까?
현재까지 2 천만 달러 이상이 모금되고 빠르게 성장하는 고객 기반으로 Biostate는 종양학, 심혈관 질환 및 면역학의 임상 협력을 가속화하고 있습니다. 이 회사의 다음 이정표에는 예측 모델의 규제 검증과 AI 중심 진단 도구의 상업적 스케일링이 포함됩니다.
처럼 고피 나트 그것을 넣어 : “우리는 단순히 생물학을 해석하는 것이 아닙니다. 우리는 큰 언어 모델의 생물학적 동등성을 구축하고 있습니다. 이번에는 인체에 대한 훈련을 받았습니다.”
만약에 당신이 가지고있는 생물 결정 성공적으로, 정밀 의학의 다음 물결은 반응성 일뿐 만 아니라 예측, 개인화 및 생성 AI에 의해 구동 될 수 있습니다.
게시물 Biostate AI는 분자 의학의 chatgpt를 훈련시키기 위해 $ 12m 시리즈 A를 모금합니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.