L'intelligence artificielle est un sujet majeur dans le monde de la santé et de la recherche médicale, et plus particulièrement dans le domaine de la découverte de médicaments. Un autre concurrent dans cet espace est Causal Une startup londonienne qui a créé une plateforme d'IA pour aider les chercheurs à accélérer le développement et les tests de médicaments a levé 60 millions de dollars, une série B qui sera consacrée à la R&D et à la poursuite de la constitution de son équipe.
ICONIQ Growth, le fonds de phase de croissance affilié au Capital ICONIQ, mène le cycle, avec la participation des précédents bailleurs de fonds Index Ventures, Marathon Ventures, BERD, Pentech Ventures et Visionaries Club.
Causaly a un peu plus de six ans et Yiannis Kiachopoulos, le PDG qui a cofondé la société avec le directeur technique Artur Saudabayev, a déclaré qu'elle travaillait déjà avec 12 des plus grandes sociétés pharmaceutiques mondiales et certains des plus grands noms de la recherche médicale, dont Gilead, Novo Nordisk, Regeneron, la Food and Drug Administration et l'Institut national des sciences de la santé environnementale.
ces les organisations utilisent sa plateforme basée dans le cloud pour travailler sur les différentes étapes du développement d'un médicament : identifier des cibles intéressantes pour la recherche et le développement ; déterminer les biomarqueurs spécifiques à ces cibles ; et aider à la physiopathologie pour mieux comprendre une maladie afin de déterminer ce qui pourrait être traité avec des produits pharmaceutiques et d'autres thérapies appropriés.
Kiachopoulos a déclaré que l'utilisation de la plate-forme Causaly peut réduire les 10 à 15 ans qu'il faut généralement pour faire passer une idée de la cible à la fin des tests à environ six ans, une réduction significative du budget qui doit être consacré à ce processus.
Tout aussi important, sa plateforme, qui permet une modélisation et des calculs plus rapides basés sur différentes permutations chimiques et leur fonctionnement dans différents environnements, vise à réduire le nombre de faux départs et d'impasses qui caractérisent le processus de découverte de médicaments.
"Pour chaque médicament qui arrive sur le marché, il y en a 9 qui échouent", a déclaré Kiachopoulos, estimant un taux d'échec de 90 %. Le développement de chacun de ces médicaments coûte généralement entre 1.000 2.000 et XNUMX XNUMX millions de dollars, selon l'investigation » du National Institutes of Health des États-Unis. « Cela nous donne une réelle opportunité d’accélérer et d’apporter des bénéfices aux patients et à la société. »
L’immense inefficacité du système de recherche biomédicale constitue le type classique de problème de Big Data adapté à l’IA, qui peut non seulement traiter des calculs volumineux et multiformes en temps réel, mais peut également être appliquée à la lecture d’images pour une meilleure compréhension. les cellules, entre autres aspects, et c’est l’une des raisons pour lesquelles ce domaine est devenu populaire non seulement parmi les startups de l’IA, mais aussi parmi les investisseurs. Par exemple, Récursivité – une startup de découverte de médicaments basée sur l'IA qui a déjà levé des centaines de millions de dollars – dans le cadre d'un dernier investissement annoncé, une autre injection de 50 $ de Nvidia accompagnée d'un partenariat stratégique majeur : Récursivité utiliserait la plateforme cloud de Nvidia pour entraîner ses modèles sur des ensembles de données géants.
Cet accord souligne l’immense somme d’argent injectée dans le domaine de la découverte de médicaments grâce à l’IA ; Au total, des milliards ont été investis dans des startups dans ce domaine.
Il a demandé à Kiachopoulos si la puissance de calcul était également un problème pour sa startup, étant donné qu'il s'agit actuellement d'un des grands sujets parmi les startups d'IA, biomédicale ou autre, et sa réponse a été un "non" surprenant.
« Seule une très petite fraction sera consacrée aux ressources informatiques », a-t-il déclaré. Cela était dû en partie à la façon dont Causaly a été construit et en partie à son rôle dans l'écosystème. « Il y a six ans, lorsque nous avons créé l'entreprise, il n'existait pas de grands modèles de langage, donc ce que nous avons construit n'a pas beaucoup de puissance de calcul. Nous créions des requêtes en langage naturel avant Chat GPT, nous n'avions donc plus besoin de grands modèles de langage.
L'entreprise a déclaré qu'elle s'efforçait d'intégrer cette technologie dans ses futurs produits, mais que cela n'aurait pas d'impact notable sur ses besoins informatiques.
« Avec LLM, il peut être plus facile de consulter les IA. C'est vrai et nous y travaillons. Mais il n'est pas nécessaire de former un LLM à partir de zéro pour que nous puissions prendre et affiner ce qui existe, et le réglage n'implique pas de gaspillage de ressources informatiques.
L’autre détail pertinent est que Causaly lui-même n’est pas actif dans le domaine de la découverte de médicaments : il fournit des outils à d’autres qui le font. C’est aussi quelque chose qui distingue Causaly des autres startups du domaine.
« Notre solution aide les équipes biomédicales, mais nous ne développons pas nos propres thérapies », a-t-il déclaré. « Nous sommes une plateforme SaaS qui permet à nos scientifiques de tirer le meilleur parti de notre IA. Nous avons des alliances très solides et nous ne sommes pas en concurrence, et nous n’avons pas non plus l’intention de le faire.
Avec ce tour de table, Caroline Xie, associée commanditée chez ICONIQ Growth, rejoint l'équipe de direction de la startup.
"La science se trouve à un point d'inflexion entraîné par l'adoption de l'IA, et nous pensons que Causaly est un grand leader dans la fourniture de ce pouvoir aux scientifiques d'une manière hautement fiable et vérifiable", a-t-il déclaré dans un communiqué. « Causaly se démarque comme une plateforme exceptionnellement puissante et orientée utilisateur qui applique l'IA pour générer des avantages significatifs en termes de productivité et d'impact commercial pour de nombreuses grandes sociétés pharmaceutiques actuelles. « Nous sommes ravis de soutenir l’ensemble de l’équipe Causaly dans sa mission visant à révolutionner la manière dont les scientifiques trouvent, visualisent et collaborent sur les preuves scientifiques dans les domaines pharmaceutique, des sciences de la vie et au-delà. »
« Causaly donne aux scientifiques le pouvoir de résoudre les plus grands défis mondiaux comme jamais auparavant. Il s’agit aujourd’hui de l’une des applications réelles les plus claires de l’IA », a ajouté Carlos González-Cadenas, associé chez Index Ventures. « Causaly, déjà mis en œuvre par certaines des plus grandes sociétés pharmaceutiques mondiales, accélère désormais activement la recherche biomédicale. Nous sommes vraiment impressionnés par le niveau d'adoption par les principaux organismes de recherche, qui continuent d'augmenter rapidement leurs dépenses sur Causaly, soulignant l'impact du la technologie est déjà avoir en R&D ».
