Künstliche Intelligenz ist ein großes Thema in der Welt des Gesundheitswesens und der medizinischen Forschung, insbesondere im Bereich der Arzneimittelentwicklung. Ein weiterer Anwärter in diesem Bereich ist Kausal Ein Londoner Startup, das eine KI-Plattform geschaffen hat, um Forschern dabei zu helfen, die Entwicklung und Prüfung von Medikamenten zu beschleunigen, hat 60 Millionen US-Dollar gesammelt, eine Serie B, die in Forschung und Entwicklung und den weiteren Aufbau seines Teams fließen wird.
ICONIQ Growth, der dem angeschlossene Wachstumsphasenfonds ICONIQ-Kapital, führt die Runde an, mit Beteiligung der früheren Geldgeber Index Ventures, Marathon Ventures, EBRD, Pentech Ventures und Visionaries Club.
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 seine plattformbasierte Plattform in der Cloud, um an den verschiedenen Phasen der Arzneimittelentwicklung zu arbeiten: Identifizierung interessanter Ziele für Forschung und Entwicklung; Biomarker bestimmen, die für diese Ziele spezifisch sind; und helfen bei der Pathophysiologie, um eine Krankheit besser zu verstehen und zu bestimmen, was mit geeigneten Arzneimitteln und anderen Therapien behandelt werden könnte.
Kiachopoulos sagte, dass der Einsatz der Causaly-Plattform die 10 bis 15 Jahre, die es normalerweise dauert, um eine Idee vom Ziel bis zum Ende der Tests zu bringen, auf etwa sechs Jahre verkürzen kann, was eine erhebliche Reduzierung des Budgets bedeutet, das für diesen Prozess aufgewendet werden muss.
Ebenso wichtig ist, dass die Plattform, die eine schnellere Modellierung und Berechnung auf der Grundlage unterschiedlicher chemischer Permutationen und ihrer Wirkungsweise in unterschiedlichen Umgebungen ermöglicht, darauf abzielt, die Anzahl der Fehlstarts und Sackgassen zu reduzieren, die den Prozess der Arzneimittelentwicklung charakterisieren.
„Für jedes Medikament, das auf den Markt kommt, gibt es neun, die versagen“, sagte Kiachopoulos und schätzte die Versagerquote auf 9 %. Die Entwicklung jedes dieser Medikamente kostet demnach in der Regel zwischen 90 und 1.000 Millionen Dollar die Ermittlung von den US-amerikanischen National Institutes of Health. „Dies gibt uns eine echte Chance, schneller voranzukommen und Patienten und der Gesellschaft Vorteile zu bieten.“
Die immense Ineffizienz im biomedizinischen Forschungssystem ist das klassische Big-Data-Problem, das für KI geeignet ist, die nicht nur große, vielschichtige Berechnungen in Echtzeit verarbeiten, sondern zum besseren Verständnis auch auf das Lesen von Bildern angewendet werden kann. Die Ergebnisse in Zellen unter anderem, und das ist einer der Gründe, warum es nicht nur bei KI-Startups, sondern auch bei Investoren ein beliebtes Feld ist. Zum Beispiel, Rekursion – ein KI-basiertes Start-up für die Arzneimittelforschung, das bereits Hunderte Millionen Dollar eingesammelt hat – in einer jüngsten Investition angekündigt, eine weitere 50-Dollar-Spende von Nvidia, die mit einer großen strategischen Partnerschaft einherging: Rekursion würde die Cloud-Plattform von Nvidia nutzen, um seine Modelle anhand riesiger Datensätze zu trainieren.
Dieser Deal unterstreicht die enorme Menge an Geld, die mithilfe von KI in die Arzneimittelforschung gepumpt wird. Insgesamt wurden Milliardenbeträge in Startups in diesem Bereich investiert.
Als er Kiachopoulos fragte, ob Rechenleistung auch ein Thema für sein Startup sei, da dies derzeit eines der großen Themen unter KI-Startups sei, sei es im biomedizinischen oder sonstigen Bereich, antwortete er überraschend mit „Nein“.
„Nur ein sehr kleiner Teil wird für Rechenressourcen aufgewendet“, 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 verfügt das, was wir gebaut haben, nicht über viel Rechenleistung. Wir haben vor Chat GPT Abfragen in natürlicher Sprache erstellt, sodass wir jetzt keine großen Sprachmodelle mehr brauchten.“
Das Unternehmen arbeite daran, diese Technologie in künftige Produkte zu integrieren, doch werde dies keine nennenswerten Auswirkungen auf den Rechenbedarf des Unternehmens haben.
„Mit LLM kann es einfacher sein, KIs zu konsultieren. Es ist wahr und wir arbeiten daran. Aber Sie müssen ein LLM nicht von Grund auf trainieren, damit wir das, was vorhanden ist, übernehmen und verfeinern können, und die Feinabstimmung bedeutet keine Verschwendung von Rechenressourcen.“
Das andere relevante Detail ist, dass Causaly selbst nicht in der Arzneimittelforschung tätig ist: Es stellt Tools für andere bereit, die es tun. Dies ist auch etwas, was Causaly von anderen Startups in der Branche unterscheidet.
„Unsere Lösung hilft biomedizinischen Teams, aber wir entwickeln keine eigenen Therapien“, sagte er. „Wir sind eine SaaS-basierte Plattform, die es unseren Wissenschaftlern ermöglicht, das Beste aus unserer KI herauszuholen. Wir haben sehr solide Allianzen und konkurrieren nicht und haben auch nicht vor, dies zu tun.“
Mit dieser Runde tritt Caroline Xie, Komplementärin bei ICONIQ Growth, dem Managementteam des Startups bei.
„Die Wissenschaft befindet sich an einem Wendepunkt, der durch die Einführung der KI vorangetrieben wird, und wir glauben, dass Causaly eine große Führungsrolle dabei spielt, Wissenschaftlern diese Macht auf höchst zuverlässige und überprüfbare Weise zur Verfügung zu stellen“, sagte er in einer Erklärung. „Causaly zeichnet sich für uns als außergewöhnlich leistungsstarke, benutzerorientierte Plattform aus, die KI einsetzt, um für viele der heute führenden Pharmaunternehmen erhebliche Produktivitäts- und Geschäftsvorteile zu erzielen. „Wir freuen uns, das gesamte Causaly-Team bei seiner Mission zu unterstützen, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Wissenschaftler wissenschaftliche Beweise in der Pharmazie, den Biowissenschaften und darüber hinaus finden, visualisieren und daran 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 González-Cadenas, Partner bei Index Ventures, hinzu. „Causaly, das bereits von einigen der größten Pharmaunternehmen der Welt umgesetzt wurde, beschleunigt nun aktiv die biomedizinische Forschung. Wir sind wirklich beeindruckt von der Akzeptanz durch führende Forschungsorganisationen, die ihre Ausgaben für Causaly weiterhin rasch steigern, was die Auswirkungen unterstreicht Technologie ist bereits in Forschung und Entwicklung haben“.
