Causaly 籌集 6000 萬美元用於擴充套件其在藥物研發和生物醫學研究領域的貢獻
背景
人工智慧已成為健康和醫學研究領域的重要主題，尤其在藥物發現領域。今天這個領域中的又一個有希望的公司宣布了一輪融資，以擴大其對該領域的貢獻。位於倫敦的新創公司 Causaly 構建了一個人工智慧平臺，幫助研究人員加快藥物開發和測試的速度，已經完成了 6000 萬美元的 B 輪融資，將用於研發和團隊建設。領先這輪融資的是與知名投資公司 ICONIQ 同名的成長階段基金，之前的支援者 Index Ventures、Marathon Venture Capital、EBRD、Pentech Ventures 和 Visionaries Club 也參與其中。這家公司總共籌集了 8600 萬美元，不過並未公開估值。Causaly 已經成立了六年多，CEO Yiannis Kiachopoulos 與 CTO Artur Saudabayev 共同創辦了這家公司。他表示該公司已與全球最大的十二家制藥公司以及醫學研究領域的一些頂尖名企合作，包括吉利德、諾和諾德、零希美、美國食品和藥物監督管理局以及美國國家環境健康研究院。這些組織使用它們的基於雲的平臺在藥物開發的各個階段進行工作：確保研究和開發的有趣目標；確保與這些目標相關的生物標記；幫助理解疾病的病理生理，以確保哪些地方可以透過藥物和其他治療措施來修復。Kiachopoulos 表示使用 Causaly 的平臺可以將研究從目標到試驗結束的時間從通常需要的 10-15 年縮短到約 6 年，這是一次重要的時間和成本節省。同樣重要的是，它的平臺可以減少藥物發現過程中失敗的開始和死胡同的次數。“每有一種藥物上市就有 9 種藥物失敗，”Kiachopoulos 說，這相當於 90%的失敗率。每種失敗的藥物通常需要耗費 10 億到 20 億美元進行研發，根據美國國立衛生研究院的研究結果。“這為我們提供了加速並為患者和社會帶來利益的真實機會。”生物醫學研究系統的嚴重效率低下問題正是大資料問題符合人工智慧的經典特徵，人工智慧不僅可以實時處理大型多面向的計算，還可以應用於影象分析以更好地理解細胞結果等等，這也是為何人工智慧在生物醫學領域中不僅受到初創企業的青睞，也受到投資者青睞的原因之一。昨天，基於人工智慧的藥物發現初創企業 Recursion 宣布了最新的投資，即來自 Nvidia 的 5,000 萬美元，此投資帶來了一個重要的戰略合作夥伴關係：Recursion 將使用 Nvidia 的雲平臺來訓練其在大資料集上的模型。這筆交易凸顯了人工智慧藥物發現領域正在注入巨額資金-總體上，該領域的初創企業已經獲得了數十億的投資，但有趣的是，它還突出了另一個問題。我問 Kiachopoulos 是否計算能力對他的公司也是一個問題，因為這確實是當前人工智慧初創企業的一個重要主題，無論是生物醫學還是其他領域，他的答案出人意料：“不是的。”他說：“只有很少一部分用於計算資源。”這在一定程度上是由於 Causaly 的建立方式，也與其在生態系統中的角色有關。“六年前，當我們創立這家公司時，還沒有大型語言模型，所以我們在 Chat GPT 之前就在構建自然語言查詢技術，所以我們現在不需要大型語言模型。”他確實表示正在努力將更多的技術應用於未來的產品中，但這對計算需要沒有明顯的影響。“有了大型語言模型，查詢人工智慧將更容易。這是真的，我們正在致力於這一方面的工作。但你不需要從頭開始訓練大型語言模型，所以我們可以使用現成的模型進行微調，而微調不需要對計算資源造成太大的負擔。”此外這一點突顯出 Causaly 本身並不從事藥物發現業務：它提供工具給其他從事藥物發現的人。“我們的解決方案幫助生物醫學團隊，但我們並不開發自己的治療方法，”他說，“我們是一個基於 SaaS 的平臺，我們訓練我們的科學家為他們使用人工智慧獲取最大的價值。我們有非常強大的合作夥伴關係，不與其競爭，也沒有計劃這樣做。”這一輪融資中，ICONIQ Growth 的合夥人 Caroline Xie 將加入 Causaly 的董事會。她在宣告中表示：“科學正在透過人工智慧的應用達到轉折點，我們相信 Causaly 在以高度可信且可取證的方式將這種能力提供給科學家方面是一個領導者。Causaly 對我們來說是一個非常強大且以使用者為導向的平臺，能夠為許多大型制藥公司帶來顯著的生產力提升和商業影響。我們非常高興支援整個 Causaly 團隊的使命，即徹底改變科學家在製藥、生命科學以及其他領域中找到、視覺化和共同使用科學證據的方式。”Index Ventures 的合夥人 Carlos Gonzalez-Cadenas 也補充說：“Causaly 賦予科學家們解決全球最大挑戰的力量，這是當今人工智慧的一個最明顯的現實應用案例。已經有一些全球最大的制藥公司開始使用 Causaly，它正在積極加速生物醫學研究的進展。我們對領先的研究機構對 Causaly 的採用程度深感印象深刻，他們繼續大量增加在 Causaly 上的投資，這突顯了技術對研發的影響。”
對 AI 平臺在藥物研發中的應用的思考
這一輪 Causaly 的融資再次突顯了人工智慧在藥物研發和生物醫學研究中的重要性。長期以來，藥物發現一直是昂貴和耗時的過程，許多藥物候選品最終以失敗而告終，耗費了大量的時間和資金。這種低效率的現象需要透過創新的方式來解決。人工智慧能夠處理和分析龐大的資料集，以加速藥物研發過程，減少無關的實驗和試驗。透過提供高速計算和模型訓練，人工智慧可以幫助研究人員更快地找到有潛力的藥物候選品，降低開發成本，並更有效地解決疾病問題。
然而對於人工智慧在藥物研發中的應用，我們也需要進一步思考其道德和哲學層面的問題。例如，當人工智慧能夠加速藥物研發時，是否會忽略解決根本問題的需求，比如改善公共衛生系統和提供基本醫療服務？我們是否應該將更多的資源投入到預防和健康教育，以解決人們生活方式和環境因素帶來的健康問題？此外使用人工智慧的藥物研發方法是否會忽略傳統的試驗和實驗過程中學習和發現的關鍵因素？這些哲學問題需要深入探討，以確保人工智慧在藥物研發中的應用能夠真正造福人類。
評論與建議
Causaly 的融資成功表明其在人工智慧平臺領域的領先地位和市場潛力。這家公司與全球最大的藥物公司和生物醫學研究機構建立了堅實的合作關係，並提供了一個能夠加速藥物研發過程的工具平臺。然而在進一步發展和應用人工智慧平臺的過程中，需要注意平衡技術和道德考量。該公司應該繼續與合作夥伴密切合作，確保其平臺的效果和可靠性，以提供高質量的科學證據和推動藥物研發的進步。
同樣重要的是，政府和監管機構應該密切關注人工智慧在藥物研發中的應用，確保這些技術的使用符合道德和法律的準則。同時該領域需要進一步的研究和討論，以解決與人工智慧在藥物研發中相關的道德和哲學問題。只有透過全面的討論和策略性的指導，我們才能確保這些技術的應用真正造福人類，提高藥物研發的效率和成功率。
對於其他初創企業和投資者而言，人工智慧在藥物研發領域的潛力非常巨大。然而在投資和合作時，他們應該審慎考慮科技公司的使命和價值觀，確保其符合道德和社會責任的原則。
總之人工智慧在藥物研發和生物醫學研究領域的應用具有巨大的潛力，可以加速藥物開發過程並提高成功率。然而我們需要在技術發展的同時思考其道德和哲學層面的問題，以確保其應用能夠真正造福人類並改善全球健康狀況。
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