Künstliche Intelligenz ist ein großes Thema in der Welt des Gesundheitswesens und der medizinischen Forschung, insbesondere im Bereich der Arzneimittelentwicklung. Heute kündigt ein weiterer Hoffnungsträger in diesem Bereich eine Finanzierungsrunde an, um seinen eigenen Beitrag auf diesem Gebiet zu erweitern. Kausalein Londoner Startup, das eine KI-Plattform aufgebaut hat, um Forschern dabei zu helfen, die Entwicklung und Prüfung von Medikamenten zu beschleunigen, hat 60 Millionen US-Dollar eingesammelt, eine Serie B, die in Forschung und Entwicklung und in den weiteren Aufbau seines Teams fließen wird.
ICONIQ Growth – der Wachstumsphasenfonds, der mit dem verbunden ist ikonische Investmentfirma mit dem gleichen Namen – führt die Runde an, an der sich auch die früheren Geldgeber Index Ventures, Marathon Venture Capital, EBRD, Pentech Ventures und Visionaries Club beteiligen. Das Unternehmen hat mittlerweile insgesamt 86 Millionen US-Dollar eingesammelt, die Bewertung wird nicht bekannt gegeben.
Causaly ist etwas mehr als sechs Jahre alt und Yiannis Kiachopoulos, der CEO, der das Unternehmen zusammen mit CTO Artur Saudabayev gegründet hat, sagte, dass es bereits mit zwölf der weltweit größten Pharmaunternehmen und einigen der größten Namen in der medizinischen Forschung zusammenarbeitet, darunter Gilead , Novo Nordisk, Regeneron, die Food and Drug Administration und das National Institute of Environmental Health Sciences.
Diese Organisationen nutzen ihre cloudbasierte Plattform, um in den verschiedenen Phasen der Arzneimittelentwicklung zu arbeiten: Identifizierung interessanter Ziele für Forschung und Entwicklung; Bestimmung von Biomarkern, die für diese Ziele spezifisch sind; und Unterstützung der Pathophysiologie, um eine Krankheit besser zu verstehen, um zu bestimmen, was mit den richtigen Arzneimitteln und anderen Therapeutika behoben werden kann.
Kiachopoulos sagte, dass die Nutzung der Causaly-Plattform die 10 bis 15 Jahre, die es normalerweise dauert, eine Idee vom Ziel bis zum Ende der Versuche zu bringen, auf etwa sechs Jahre verkürzen kann – eine erhebliche Reduzierung des Budgets, für das aufgewendet werden muss der Prozess.
Ebenso wichtig ist, dass die Plattform – die eine schnellere Modellierung und Berechnungen auf der Grundlage unterschiedlicher chemischer Permutationen und deren Wirkungsweise in verschiedenen Umgebungen ermöglicht – darauf abzielt, die Anzahl der Fehlstarts und Sackgassen zu reduzieren, die den Prozess der Arzneimittelentwicklung charakterisieren.
„Für jedes Medikament, das es auf den Markt schafft, gibt es neun, die versagt haben“, sagte Kiachopoulos und rechnete mit einer Versagensquote von 90 % aus. Laut Angaben kostet die Entwicklung jedes dieser Medikamente typischerweise zwischen 1 und 2 Milliarden US-Dollar Forschung von den National Institutes of Health in den USA „Dies gibt uns eine echte Chance, schneller voranzukommen und Patienten- und Gesellschaftsvorteile zu bieten.“
Die immense Ineffizienz im biomedizinischen Forschungssystem ist die klassische Art von Big-Data-Problem, das für KI geeignet ist – die nicht nur große, vielschichtige Berechnungen in Echtzeit durchführen, sondern auch zum Lesen von Bildern angewendet werden kann, um Ergebnisse an Zellen und mehr besser zu verstehen – und das ist es Ein Grund, warum es nicht nur bei KI-Startups, sondern auch bei Investoren ein beliebtes Feld ist. Gerade gestern, Rekursion – ein KI-basiertes Startup für die Arzneimittelforschung, das Hunderte Millionen Dollar an Finanzmitteln eingesammelt hat – angekündigt seine jüngste Investition, eine 50-Dollar-Spritze von Nvidia, die mit einer wichtigen strategischen Partnerschaft einherging: Recursion würde die Cloud-Plattform von Nvidia nutzen, um seine Modelle auf riesigen Datensätzen zu trainieren.
Dieser Deal unterstreicht die immensen Geldsummen, die in den Bereich der KI-Arzneimittelforschung gepumpt werden – insgesamt wurden Milliarden in Start-ups auf diesem Gebiet gesteckt –, aber interessanterweise unterstreicht er auch etwas anderes.
Ich fragte Kiachopoulos, ob Rechenleistung auch für sein Startup ein Problem sei, da dies derzeit tatsächlich eines der großen Themen unter KI-Startups ist, sei es in der Biomedizin oder anderswo, und seine Antwort war ein überraschendes „Nein“.
„Nur ein sehr kleiner Teil wird in Rechenressourcen fließen“, sagte er. Dies lag zum Teil an der Art und Weise, wie Causaly gebaut wurde, und zum Teil an seiner Rolle im Ökosystem. „Vor sechs Jahren, als wir das Unternehmen gründeten, gab es keine großen Sprachmodelle, daher ist das, was wir entwickelt haben, nicht rechenleistungshungrig. Wir haben vor Chat GPT Abfragen in natürlicher Sprache entwickelt und brauchten daher jetzt keine großen Sprachmodelle mehr.“
Er sagte zwar, dass man daran arbeite, mehr davon in zukünftige Produkte zu integrieren, dass dies jedoch keine spürbaren Auswirkungen auf den Rechenbedarf haben werde.
„Mit LLM kann es einfacher werden, KIs abzufragen. Das stimmt und daran arbeiten wir. Aber man muss ein LLM nicht von Grund auf trainieren, damit wir das Vorhandene nutzen und feinabstimmen können, und die Feinabstimmung belastet die Rechenressourcen viel weniger.“
Das andere Detail, das dadurch hervorgehoben wird, ist, dass Causaly selbst nicht in der Arzneimittelforschung tätig ist: Es stellt Werkzeuge für andere bereit, die dies tun. Dies ist auch etwas, was Causaly von anderen Startups in der Branche unterscheidet.
„Unsere Lösung hilft biomedizinischen Teams, aber wir entwickeln keine eigenen Therapeutika“, sagte er. „Wir sind eine SaaS-basierte Plattform, die unsere Wissenschaftler darin schult, das Beste aus unserer KI herauszuholen. WWir haben sehr starke Partnerschaften und konkurrieren nicht, und wir haben auch nicht vor, dies zu tun.“
Mit dieser Runde tritt Caroline Xie, General Partnerin bei ICONIQ Growth, dem Vorstand des Startups bei.
„Die Wissenschaften befinden sich an einem Wendepunkt, der durch die Einführung der KI vorangetrieben wird, und wir glauben, dass Causaly führend darin ist, Wissenschaftlern diese Macht auf äußerst vertrauenswürdige und überprüfbare Weise zur Verfügung zu stellen“, sagte sie in einer Erklärung. „Causaly zeichnet sich für uns als einzigartig leistungsstarke und benutzerorientierte Plattform aus, die KI einsetzt, um heute für viele große Pharmaunternehmen erhebliche Produktivitätssteigerungen und kommerzielle Auswirkungen zu erzielen. Wir freuen uns, das gesamte Causaly-Team bei seiner Mission zu unterstützen, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Wissenschaftler wissenschaftliche Erkenntnisse in den Bereichen Pharma, Biowissenschaften und darüber hinaus finden, visualisieren und zusammenarbeiten.“
„Causaly gibt Wissenschaftlern die Möglichkeit, die größten Herausforderungen der Welt wie nie zuvor zu lösen. Es ist heute eine der klarsten realen Anwendungen von KI“, fügte Carlos Gonzalez-Cadenas, Partner bei Index Ventures, hinzu. „Causaly wurde bereits von einigen der größten Pharmaunternehmen der Welt eingeführt und beschleunigt jetzt aktiv die biomedizinische Forschung. Wir waren wirklich beeindruckt von der Akzeptanz durch führende Forschungsorganisationen, die ihre Ausgaben für Causaly weiterhin rasch steigern, was die Auswirkungen der Technologie bereits jetzt auf Forschung und Entwicklung unterstreicht.“