Causaly, una plataforma de IA para el descubrimiento de fármacos y la investigación biomédica, recauda 60 millones de dólares

La inteligencia artificial es un tema importante en el mundo de la salud y la investigación médica, y más concretamente en el campo del descubrimiento de fármacos. Hoy, otro espacio aspirante anuncia una ronda de financiación para expandir su propia contribución al campo. causalidaduna startup londinense que creó una plataforma de IA para ayudar a los investigadores a acelerar el desarrollo y las pruebas de fármacos, ha recaudado 60 millones de dólares, una Serie B que se destinará a I+D y a seguir formando su equipo.

ICONIQ Growth: el fondo de etapa de crecimiento afiliado a empresa de inversión icónica del mismo nombre, lidera la ronda, con la participación de los antiguos patrocinadores Index Ventures, Marathon Venture Capital, EBRD, Pentech Ventures y Visionaries Club. La compañía ahora ha recaudado $ 86 millones en total y su valoración no se revela.

Causaly tiene poco más de seis años, y Yiannis Kiachopoulos, el CEO que cofundó la empresa con el CTO Artur Saudabayev, dijo que ya trabaja con 12 de las compañías farmacéuticas más grandes del mundo y algunos de los nombres más importantes en investigación médica, incluido Gilead. , Novo Nordisk, Regeneron, la Administración de Alimentos y Medicamentos y el Instituto Nacional de Ciencias de la Salud Ambiental.

Estas organizaciones utilizan su plataforma basada en la nube para trabajar en las diferentes etapas del desarrollo de fármacos: identificar objetivos interesantes para la investigación y el desarrollo; determinar biomarcadores específicos para estos objetivos; y ayudar con la fisiopatología para comprender mejor una enfermedad, para determinar qué podría corregirse con los productos farmacéuticos adecuados y otras terapias.

Kiachopoulos dijo que el uso de la plataforma de Causaly puede reducir los 10 a 15 años que normalmente lleva obtener una idea objetivo hasta el final de los ensayos, hasta alrededor de seis años, una reducción importante del presupuesto que debe dedicarse al proceso.

Igualmente importante, su plataforma, que permite un modelado y cálculos más rápidos basados ​​en diferentes permutaciones químicas y cómo funcionan en diferentes entornos, tiene como objetivo reducir la cantidad de falsos comienzos y callejones sin salida que caracterizan el proceso de descubrimiento de fármacos.

“Por cada medicamento que llega al mercado, hay 9 que fallan”, dijo Kiachopoulos, estableciendo una tasa de falla del 90%. El desarrollo de cada uno de estos fármacos suele costar entre 1.000 y 2.000 millones de dólares, según investigación de los Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos «Esto nos da una oportunidad real de acelerar y brindar beneficios a los pacientes y la sociedad».

La inmensa ineficiencia del sistema de investigación biomédica es el tipo clásico de problema de big data adecuado para la IA, que no solo puede realizar cálculos grandes y multifacéticos en tiempo real, sino que también puede aplicarse para leer imágenes para comprender mejor los resultados de las células y más, y ese es uno de las razones por las que este campo es popular no solo entre las nuevas empresas de IA, sino también entre los inversores. Solo ayer, recursividad — una startup de descubrimiento de fármacos basada en IA que ha recaudado cientos de millones de dólares en financiación — anuncio su última inversión, una inyección de $ 50 de Nvidia que vino con una asociación estratégica importante: Recursion usaría la plataforma en la nube de Nvidia para entrenar sus modelos en conjuntos de datos gigantes.

Este acuerdo subraya la inmensa cantidad de dinero que se está inyectando en el espacio de descubrimiento de fármacos de IA; en general, se han invertido miles de millones en nuevas empresas en el campo, pero, curiosamente, también destaca obviamente algo más.

Le pregunté a Kiachopoulos si el poder de cómputo también era un problema para su startup, dado que de hecho es uno de los grandes temas entre las startups de IA en este momento, biomédicas o de otro tipo, y su respuesta fue un sorprendente «no».

“Solo una fracción muy pequeña se destinará a recursos informáticos”, dijo. Esto se debió en parte a la forma en que se construyó Causaly y en parte a su papel en el ecosistema. «Hace seis años, cuando comenzamos la empresa, no había grandes modelos de lenguaje, por lo que lo que construimos no requería un uso intensivo de computación. Estábamos creando consultas en lenguaje natural antes de Chat GPT, por lo que ahora no necesitábamos grandes modelos de lenguaje.

Dijo que estaba trabajando para incorporar más de esto en productos futuros, pero que no iba a tener un impacto notable en sus necesidades informáticas.

«Con LLM, puede ser más fácil consultar a los RN. Eso es cierto y estamos trabajando en ello. Pero no es necesario capacitar a un LLM desde cero para que podamos tomar y refinar lo que hay, y el ajuste fino consume mucho menos recursos computacionales.

El otro detalle que esto destaca es que Causaly en sí no está en el negocio del descubrimiento de fármacos: proporciona herramientas para otros que sí lo están. También es algo que distingue a Causaly de otras nuevas empresas en el campo.

“Nuestra solución ayuda a los equipos biomédicos, pero no desarrollamos nuestras propias terapias”, dijo. «Somos una plataforma basada en SaaS que capacita a nuestros científicos para aprovechar al máximo nuestra IA. OTenemos asociaciones muy sólidas y no competimos, ni tenemos la intención de hacerlo.

Con esta ronda, Caroline Xie, socia general de ICONIQ Growth, se une a la junta directiva de la startup.

«La ciencia se encuentra en una encrucijada con la adopción de la IA, y creemos que Causaly es líder en la entrega de este poder a los científicos de una manera altamente confiable y verificable», dijo en un comunicado. “Causaly se destaca para nosotros como una plataforma única, poderosa e impulsada por el usuario que aplica IA para impulsar ganancias significativas de productividad e impacto comercial para muchas grandes compañías farmacéuticas en la actualidad. Estamos encantados de apoyar a todo el equipo de Causaly en su misión de revolucionar la forma en que los científicos encuentran, visualizan y colaboran en la evidencia científica en la industria farmacéutica, las ciencias de la vida y más allá.

“Causaly empodera a los científicos para resolver los mayores desafíos del mundo como nunca antes. Esta es una de las aplicaciones más claras de la IA en el mundo real en la actualidad”, agregó Carlos González-Cadenas, socio de Index Ventures. “Causaly, que ya ha sido implementado por algunas de las compañías farmacéuticas más grandes del mundo, está acelerando activamente la investigación biomédica. Estamos realmente impresionados con el nivel de adopción por parte de las principales organizaciones de investigación, que continúan aumentando rápidamente el gasto en Causaly, lo que subraya el impacto que la tecnología ya está teniendo en la I+D.