Potential Sciences vaistų DI mokys fizikos simuliacijomis

Potential Sciences paskelbė gavusi aštuonženklės vertės kapitalo ir skaičiavimo išteklių paketą DI modeliams, kurie chemiją mokysis iš fizikos skaičiavimų. Lapkričio 5 dienos pristatyme bendrovė nurodo pradedanti nuo mažų molekulių vaistų paieškos, o tikslios finansavimo sumos ir vertinimo neatskleidžia.

Bendrovės įkūrimo tekste aiškinama, kad dabartinių chemijos modelių plėtrą riboja nedidelis, brangiai sukauptas ir sėkmingiems bandymams palankus eksperimentinių duomenų rinkinys. Fizika pagrįsti skaičiavimai, jos teigimu, gali papildyti šį įrašą ir nesėkmingais atvejais, kurių mokslinėje literatūroje dažnai trūksta.

Potential Sciences teigia perrašiusi kvantinės chemijos skaičiavimų programinę įrangą grafikos procesoriams ir CCSD(T) metodo sąnaudas sumažinusi šimtą kartų prieš tradicines realizacijas. Tai pačios bendrovės paskelbtas technologinis rezultatas; pristatyme ji žada išsamius naujų užduočių rezultatus pateikti būsimame leidime, o ne pateikia nepriklausomą patvirtinimą.

Investuotoja Nauta Capital nurodo, kad finansavimą telkia Jungtinės Karalystės Sovereign AI fondas ir Twin Path Ventures, dalyvaujant ir kitiems fondams. Tarp privačių investuotojų jos pranešime įvardyti Stripe vienas įkūrėjų Patrick Collison ir buvęs Recursion vadovas bei vienas įkūrėjų Chris Gibson.

Nauta aiškina, kad naujos lėšos bus skirtos tyrėjų komandos plėtrai, duomenų rinkinio didinimui ir pirmųjų atomistinių pamatinių modelių mokymui. Fondo pristatyme nurodoma Kembridže veikianti komanda, turinti mokslininkų Bristolyje ir Tiubingene bei darbo patirties Graphcore, Recursion ir Dayhoff Labs.

Oficialiame Britanijos vyriausybės pranešime patvirtinta, kad Sovereign AI prisideda ne tik investicija, bet ir skaičiavimo pajėgumų prieinamumu per AI Research Resource. Į šią nacionalinę infrastruktūrą įeina Bristolyje veikiantis Isambard-AI superkompiuteris, tačiau konkretaus bendrovei skiriamo skaičiavimo kiekio valdžia viešai nenurodo.

Vyriausybės tekste DI ministras Kanishka Narayan projektą sieja su galimybe tirti ligas, kurių gydymo paieška šiandien ekonomiškai sunkiai pagrindžiama. Institucija šimtą kartų mažesnes skaičiavimų sąnaudas aprašo kaip galimybę, o ne jau įrodytą naujo vaisto kūrimo kainos sumažėjimą.

Savo pristatyme Potential Sciences tikslina, kad pradinis darbas apims molekulių kandidatų optimizavimą, reakcijų prognozavimą ir kovalentinių vaistų projektavimą kartu su laboratorijomis. Tolimesnis planas apima katalizatorius, fermentus ir medžiagas, tačiau šios kryptys pateikiamos kaip ilgesnio laikotarpio vizija, o ne jau pristatyti produktai.

Bendrovė taip pat aiškina, kad jos modeliai turėtų prognozuoti, kaip stipriai molekulė prisijungs prie tikslinio baltymo ir kokius kitus baltymus paveiks. Pastarasis klausimas svarbus galimam šalutiniam poveikiui vertinti, tačiau bendrovės aprašomas skaičiavimas nėra klinikinis įrodymas, kad pasirinkta molekulė pacientui bus saugi.

WIRED kalbintas Rice universiteto chemijos profesorius Peter Wolynes pabrėžia, kad molekulės suprojektavimas nepanaikina brangių saugumo ir veiksmingumo bandymų su gyvais organizmais. Toliau Potential Sciences planuoja skelbti išsamius savo modelių rezultatus ir plėsti duomenis; patvirtintų naujų gydymo priemonių pristatymas šiame pranešime neskelbiamas.