Компания Network Bio успешно привлекла 50 миллионов долларов в рамках финансирования для масштабирования своей биотехнологической и искусственного интеллекта платформы. В раунд инвестировали Section 32, Thiel Bio, Founders Fund и Breyer Capital, а также приняли участие Blue Venture Fund и JSL Health Capital.
Эта компания, базирующаяся в Бостоне, занимается разработкой моделей ИИ, которые способны изучать биологические принципы, общие для различных заболеваний. Ее платформа объединяет обширные человеческие биологические наборы данных со специализированной архитектурой ИИ. Средства, полученные в результате этого раунда, Network Bio планирует использовать для расширения своей платформы наук о жизни.
Основной фокус компании будет направлен на создание моделей, специфичных для конкретных заболеваний, которые строятся на основе данных тканей, крови, молекулярных и клинических исследований. Такой подход призван улучшить способность исследователей интерпретировать сложные биологические сигналы, поскольку компания полагает, что полученные знания могут способствовать внедрению более персонализированных методов лечения.
Network Bio создала исследовательскую сеть с академическими биобанками. Среди партнеров — Mass General Brigham, Университет Пенсильвании и Университет Колорадо Аншуц. Эти партнерства обеспечивают доступ к биологическим данным, полученным от пациентов. Данные могут включать образцы тканей, образцы крови и молекулярную информацию, а долгосрочные клинические результаты добавляют еще один уровень информации, позволяя ученым анализировать биологические изменения параллельно с прогрессированием болезни и исходами пациентов.
Компания утверждает, что ее архитектура ИИ разработана специально для биологических исследований. Система призвана учитывать технические различия между различными наборами данных и стремится создавать интерпретируемые представления о биологии заболеваний. Это поможет исследователям понять, почему модели определяют те или иные биологические сигналы. Компания разрабатывает модели, способные передавать знания между разными заболеваниями и тканями, что отличается от создания отдельных вычислительных систем для каждой отдельной патологии.
CEO и соучредитель Network Bio Асад Али Ахмад заявил, что платформа компании спроектирована для анализа биологических сигналов в большом масштабе. Он считает, что эти сигналы могут выявить закономерности заболеваний, которые традиционные методы могут упустить. Компания уже провела исследования в нескольких областях заболеваний, включая исследования, касающиеся респираторных, яичниковых и костных заболеваний.
Кроме того, Network Bio заключила соглашение о совместной разработке и лицензировании, стоимость которого превышает 30 миллионов долларов с неназванной компанией из списка Fortune 100 в сфере здравоохранения. Компания рассматривает этот коммерческий интерес как доказательство спроса на ее технологию. Тем не менее, для определения конечного медицинского влияния остается важным проведение более широкой клинической валидации. Платформа Network Bio потенциально может поддерживать приложения персонализированной медицины, такие как исследование заболеваний, диагностика и стратификация пациентов.
Стратегия компании сосредоточена на выявлении биологических принципов, которые могут быть применены к различным состояниям. Цель состоит в разработке моделей, которые становятся все более компетентными по мере решения дополнительных биологических вопросов. Такой подход может оказаться особенно ценным при работе со сложными заболеваниями, поскольку многие состояния включают пересекающиеся биологические пути в разных тканях и системах. Network Bio заявляет, что ее платформа предназначена для фиксации этих связей, комбинируя свою сеть академических биобанков с ИИ, созданным специально для биологических наборов данных.
Новое финансирование предоставит компании ресурсы для расширения этой инфраструктуры, а также поддержит дальнейшие исследования и разработки в рамках ее платформы наук о жизни. Теперь перед компанией стоит задача доказать, что ее модели могут обобщаться на независимых наборах данных.