AI-இயக்கப்பட்ட மருந்து আবிষ்கரணத்தில் பெரிய பந்தயம்

செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி மருந்து மேம்பாட்டை முடுக்கவிடும் பந்தயம் முதலீட்டாளர்களிடமிருந்து 거대மூலதனத்தை ஈர்த்துள்ளது, அவர்கள் பாரம்பரிய மருந்து மேம்பாட்டு செயல்முறை — ஒரு முனையான மருந்தை আবிষ்கரணத்திலிருந்து ஆமோதனம் வரை கொண்டு வர சராசரி 12 ஆண்டு மற்றும் $2.6 பில்லியன் எடுக்கும் — வேண்டிய ஆட்டோமேশன் மூலம் சுருக்க முடியும் என்று நம்புகிறார்கள். இந்த நிலைமைக்கு AI Biotech Earendil Labs வந்தது, இது சமீபத்தில் $787 மில்லியன் IPO-முந்தைய நிதி சுற்றை மூடியுள்ளது, AI மருந்து আবிষ்கரண இடத்தில் மிகப்பெரிய ஒற்றை உயர்தனுவில் ஒன்றாகும் மற்றும் AI-வடிவமைக்கப்பட்ட சிகிச்சைகளை நோக்கிய நம்பிக்கையுடைய முன்னேற்றம் கொண்ட நிறுவனங்களுக்கான முதலீட்டாளரின் பசி அনুமোதனம்.

நிதி சுற்று, Earendil ஐ உலகின் மிக உচ்ச-மூலதனம் தனிப்பட்ட Biotech களுக்கு இடையில் மதிப்பிடுகிறது, சாத்தியமான முதல் பொதுப் பிரस்তாவுக்கு நிறுவனம் தயாரிப்பாக, மூல பொருள் விவரிக்கிறது, யுனைடெட் ஸ்டேட்ஸ் அல்லது ஹாங்காங்கில், அல்லது சாத்தியமாக இரண்டுமே. குறிப்பிட்ட நேரம் மற்றும் இடம் உறுதিப்படுத்தப்படவில்லை, ஆனால் சுற்றில் IPO-முந்தைய லேபிள் என்பது நிறுவனம் மற்றும் அதன் முதலீட்டாளர்கள் அடுத்த 12 முதல் 18 மাসில் பொது சந்தையின் நிலைமைகள் பட்டியலுக்கு சாதகமாக இருக்கும் என்று நம்புகிறார்கள்.

Earendil என்ன செய்கிறது

Earendil Labs முன்னணி சீனா கல்வி প্রতিষ்ঠানங்கள் மற்றும் மருந்து நிறுவனங்களிலிருந்து ஆய்வு பின்னணையைக் கொண்ட ஆய்வாளர்களால் நிறுவப்பட்டது, ஆரம்ப மேம்பாட்டு வேலை முதன்மையாக சீனாவில் நடத்தப்பட்டது மற்றும் அடுத்தடுத்த உலகளாவிய விரிவாக்கம் யுனைடெட் ஸ்டேட்ஸ் மற்றும் ஐரோப்பாவில். நிறுவனத்தின் முக்கிய தளம் மூலக் கோட்பாட்டு AI மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி புரோட்டின் அமைப்பு, மூலக்கூறு தொடர்பு, மற்றும் மருத்துவ முடிவு தரவுக்களில் பயிற்றிப்பெற்ற, লக்ష்য வகுப்பின் மருந்து வேட்பாளர்களைக் கண்டறிந்து மேம்படுத்த, இவை பாரம்பரிய மருந்து আবிষ்கரணத் திட்டங்களுக்கு வரலாற்று ரீதியாக கடினமாக உள்ளன.

நிறுவனம் புற்றுநோய் மற்றும் நரம்பு-தசை சிதைய நோய் சிகிச்சையை வளர்ப்பதில் குறிப்பாக சক்திவாய்ந்தாக உள்ளது — மருத்துவத்தில் இரண்டு மிகப்பெரிய பூர்த்திசெய்யப்படாத தேவை பகுதிகள் மற்றும் இரண்டு வகுப்புகள், அதில் அடிப்படை உயிரியலின் சிக்கலும் பல பாரம்பரிய மருந்து ஆবிஷ்கரணத் திட்டங்களை தோற்கடித்துள்ளது. Earendil இன் AI தளம், நிறுவனம் கூறுகிறது, இந்த பகுதிகளில் பல மருத்துவ-கட்ட வேட்பாளர்களை உত்பாদித்தது, Phase 1 மற்றும் Phase 2 சோதனைகள் மூலம் முன்னேற்றம் பெறுகிறது, ஒரு குழாய் பிரতிநிதித்வம் செய்கிறது, முதலீட்டாளர்கள் வணிக ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க ஆமோதனங்களை உত்பாதிக்குமாறு பந்தயம் கட்டுகிறார்கள்.

புவி-அரசியல் சிக்கலும்

Earendil இன் சீனா-தொடர்புடைய லேபிள் விபত்தி அல்ல. நிறுவனம் சீனாவில் நிறுவப்பட்டு ஆரம்ப வளர்ச்சி அடைந்தது, மற்றும் அதன் ஆய்வு நடவடிக்கைகள், தரவு சொத்துக்கள், மற்றும் தலைமை குழுவின் குறிப்பிடத்தக்க பகுதி அங்கு அமைந்துள்ளது. இது புவி-அரசியல் சிக்கलின் தொகுப்பை உருவாக்குகிறது, இது Biotech முதலீட்டில் ക্রমளவாக பொருத்தமாக ஆகிவிட்டது, ஏனெனில் அமेரிকா-சீனা সম்পর்கம் பெரிதாக் கீழே விழেছে, மற்றும் நிয়ন்ত்রক மற்றும் சட்ட பরীक্ষா நிபுணகுத்தமான சீனা-தொடர்புடைய நிறுவனங்களின் অনুসন்ধান তীவ்ரமாக ஆ்যবছে।

BIOSECURE Act, இது பல்வேறு வடிவங்களில் நாடாளுமன்ற বিবেচனার கீழ் வ்যள், அமேரிকா संघीय机构 मर நिश्चिত अमेरिकी-संबंधित संस्थांना राष्ट्रीय सुरक्षा चिंता के रूप में सीमांकित चीनी Biotechs के साथ सम्पर्क प्रतिबंधित करेगा. Earendil इन चर्चाओं में विशेष रूप से नाम दिया नहीं गया है, लेकिन चीनी मूल के साथ AI-सक्षम औषध आबिषकरण कंपनियों की श्रेणी एक जो विधिवत निर्माता और नियामक सावधानीपूर्वक देख रहे हैं।

Earendil ने अपने अमेरिकी और चीनी संचालन को अलग करने वाली एक संगठनात्मक संरचना की स्थापना की है, जो डेटा पहुंच और प्रौद्योगिकी हस्तांतरण के बारे में नियामक चिंताओं को संबोधित करने के लिए डिजाइन की गई एक कॉर्पोरेट फायरवॉल बनाता है। क्या यह संरचना चीनी-संबंधित निवेशों पर प्रतिबंध के अधीन संभावित संस्थागत निवेशकों और अमेरिकी नियामकों को संतुष्ट करने के लिए पर्याप्त है, यह एक खुला सवाल है।

व्यापक AI औषध आबिषकरण ल्যांडस्केप

Earendil तेजी से विस्तारित क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करता है जो Isomorphic Labs (Google DeepMind का औषध आबिषकरण spinout), Recursion Pharmaceuticals, Insilico Medicine, Exscientia, और एक बढ़ती संख्या में अच्छी तरह से पूंजीकृत startups भी शामिल करता है। यह सेक्टर AlphaFold की सफलता से महत्वपूर्ण विश्वास वृद्धि की एक boost प्राप्त किया है, DeepMind की प्रोटीन संरचना भविष्यद्वाणी प्रणाली, एक समस्या जो संरचनात्मक जीवविज्ञानी के लिए दशकों में चुनौती दे चुकी है, और अब हर बड़ी दवा कंपनी की खोज कार्यक्रम में शुरुआती चरणों में उपयोग किया जाता है।

वर्तमान पीढ़ी के AI औषध आबिषकरण platforms संरचना पूर्वानुमान से परे जाने की कोशिश कर रहे हैं, इस कठिन समस्या को संबोधित करने के लिए कि कैसे एक अणु एक लक्ष्य के साथ संपर्क करेगा और वांछित चिकित्सक प्रभाव पैदा करेगा कोई asymptomatic Side Effects के बिना — सार में, क्लिनिकल सफलता की भविष्यद्वाणी बस करना अणु संरचना की भविष्यद्वाणी करने की बजाय। यह एक काफी कठिन समस्या है, और क्षेत्र अभी तक एक मुख्य AI-खोजा गया औषध का उत्पादन नहीं किया है जो सफल नियामक अनुमोदन हासिल किया है और scale व्यावसायिक सफलता। Earendil और उसके सहकर्मी शर्त करते हैं — और $787 मिलियन निवेशक भी दांव पर हैं — कि वे उस मील का पत्थर हासिल करने वाले पहले होंगे।

यह लेख endpoints.news द्वारा रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।