Xem bản thử nghiệm

Sử dụng AI để rút ngắn quá trình tìm ra thuốc mới, công ty Atomwise đã gọi vốn được 45 triệu USD trong Series A

KON , Theo Trí Thức Trẻ

Atomwise là một công ty sử dụng deep learning để rút ngắn quá trình khám phá ra các loại thuốc. Mới đây, họ đã gọi vốn được 45 triệu USD từ vòng Series A. Vòng này được dẫn bởi Monsanto Growth Ventures, Data Collective và B Capital Group, Baidu Ventures, Tencent và Dolby Family Ventures. Những công ty này, cùng với sự trở lại của Y Combinator, Khosla Ventures và DFJ, là những nhà đầu tư cho Atomwise.

Atomwise, được thành lập vào năm 2012, đã huy động được 51 triệu USD tiền tài trợ. Công ty muốn rút ngắn thời gian và giảm số tiền mà các nhà nghiên cứu đang bỏ ra để tìm các hợp chất để chế tạo thuốc. Họ cho biết công ty hiện đã có đến hơn 50 chương trình phát hiện phân tử. Công nghệ của Atomwise cũng đang được sử dụng để phát triển các loại thuốc trừ sâu nông nghiệp an toàn và hiệu quả hơn.

Trong một thông cáo báo chí, partner của Monsanto Growth Ventures, tiến sĩ Kiersten Stead cho biết: "Chúng tôi chọn đầu tư dựa trên các kết quả ấn tượng mà chúng tôi được chứng kiến từ Atomwise."

Phần mềm của Atomwise phân tích các mô prhong phân tử, giúp giảm thời gian mà các nhà nghiên cứu bỏ ra để tổng hợp và thử nghiệm các hợp chất. Công ty cho biết họ đang thử nghiệm hơn 10 triệu hợp chất mỗi ngày. Hệ thống AtomNet của Atomwise sử dụng thuật toán deep learning để phân tích phân tử và dự đoán cách mà chúng hoạt động trong cơ thể con người, bao gồm cả những tính năng trị liệu, gây độc và các phản ứng phụ.

Trong một email, giám đốc điều hành của Atomwise, tiến sĩ Abraham Heifets chia sẻ rằng tầm nhìn của công ty là "trở thành một trong những nhóm nghiên cứu khoa học sinh động và đa dạng nhất thế giới, hoạt động với một quy mô chưa từng thấy. Đây là một vòng Series A lớn và chúng tôi sẽ sử dụng những nguồn lực này để phát triển tổ chức kỹ thuật và kinh doanh của chúng tôi. Chúng tôi thậm chí sẽ có thể mô phỏng hàng trăm triệu hợp chất mỗi này. Mục đích cuối cùng là để đối đầu với những bệnh tật mà đang cần những phương pháp điều trị mới khẩn cấp."

Tối ưu hoá định lượng chì "là một quá trình tốn kém nhất trong lịch sử của ngành dược phẩm," Heifets cho biết, sau khi chia sẻ rằng quá trình này có tỷ lệ thất bại rất cao, khoảng "2/3 các dự án thậm chí còn thất bại trước khi có mặt tại phòng khám, để làm được điều đó cần phải mất 5 năm rưỡi."

Khi Atomwise ra mắt sáu năm trước đây, công nghệ của công ty như thể bước ra từ một cuốn truyện khoa học viễn tưởng vậy. Giờ đây, ngày càng có nhiều công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để phân tích phân tử và khắc phục sự tắc nghẽn trong quá trình khám phá dược phẩm.

Heifets cho biết một trong những thế mạnh của Atomwise là ở số lượng lớn các dự án mà công ty đang thực hiện, và điều đó sẽ cải thiện hệ thống AI của công ty. Các khách hàng của công ty bao gồm 4 trong số 10 công ty dược phẩm lớn nhất Hoa Kỳ, trong đó là Merck, Monsanto, hơn 40 viện nghiên cứu lớn (Harvard, Duke, Stanford, Baylor College, v.v...) và các công ty công nghệ sinh học khác.

Ông cũng nói thêm rằng trọng tâm của Atomwise cũng rất khác biệt.

"Có 2 vấn đề khác biệt với nhau trong quá trình nghiên cứu dược: sinh học và hoá học," ông chia sẻ. "Nếu bạn nghiên cứu sinh học, bạn đang cố quyết định protein nào là dễ nhắm mục tiêu nhất. Nhiều công ty AI nghiên cứu dược đang nghiên cứu để giải quyết vấn đề trong việc nhận dạng mục tiêu này. Một khi bạn đã chọn được một mục tiêu, bạn có thể bắt đầu nghiên cứu các vấn đề hoá học: cách để vận chuyển một phân tử không độc hại để có thể đánh vào protein gây bệnh. Atomwis tập trung vào các vấn đề hoá học này; cụ thể hơn, Atomwise phát minh ra cách sử dụng mạng deep neural để thiết kế cấu trúc dược phẩm."

Tham khảo TechCrunch

Bình luận

NỔI BẬT TRANG CHỦ