現代の臨床開発に必要な構造化データとAIインフラストラクチャを提供する"Faro"がSeries Bで$37.3Mを調達

Faro AIは、Merck Global Health Innovation FundとS32が共同リードし、General Catalyst、Northpond Ventures、Polaris Partners、PTX Capital、Zetta、Ankona Capitalなどが参加したSeries Bで$37.3Mを調達しました。

現代の臨床開発に必要な構造化データとAIインフラストラクチャを提供するFaroは、同社独自のオントロジーとデータモデルで、複雑な科学、医療、規制、オペレーション上の概念を、ソフトウェアやAIエージェントが推論し、行動に移すことのできる構造化された意図へと変換します。

世界最大手の製薬会社10社のうち6社に利用されているFaroは、開発チームによる臨床試験の設計と実行、臨床文書の生成、リスクや不整合の特定、開発ライフサイクル全体にわたる複雑化するワークフローの自動化を可能にします。文書だけに依存するのではなく、AIシステムに臨床開発についての構造化された理解を与えることで、Faroは製薬会社やバイオテクノロジー企業による品質向上、手戻りの削減、開発プログラムの効率的な推進を支援しています。

今回の資金調達は、製薬会社やバイオテクノロジー企業が臨床開発における複雑なワークフローを自動化するためにAIエージェントの活用を拡大する中、Faroの次の成長段階を支えるものです。Faroは調達資金を活用して、エージェント型AIの機能を拡充するとともに、開発組織全体にAIエージェントを導入する顧客との取り組みを加速します。これにより、医薬品をヒト初回投与試験から承認まで進めるために必要なプロセスの品質と効率の向上を支援します。

臨床開発は、科学、医療、規制、オペレーションに関する高度に相互接続された一連の意思決定によって成り立っています。これらのプロセスを自動化するには、その内容を記述した文書に大規模言語モデルを適用するだけでは不十分です。AIシステムには、臨床試験がどのように設計・実施されるかを決定する概念、関係性、制約、意図について構造化された理解が必要です。

Faroは、こうした複雑かつ相互接続された概念を、構造化され機械で読み取り可能な意図へと変換する独自の臨床開発データモデルを構築しています。この基盤により、AIエージェントは臨床開発プロセス全体を横断して推論し、開発チームに必要なコンテキストと監督を維持しながらワークフローを自動化できます。プロトコルやその他の臨床文書もこの基盤から生成できますが、文書は基盤となるモデルがサポートできる数多くのアウトプットやワークフローの一つにすぎません。

Merck Global Health Innovation FundのPrincipalであるMike Morganは、「時間を短縮し、品質を向上させることで、エージェント型AIはバイオ医薬品業界における臨床開発の進め方を変革する可能性があります。Faroは、臨床開発の一連のプロセスにおいて、ますます複雑化するワークフローにAIを信頼性高く適用する重要な機会を生み出す基盤プラットフォームを構築しています」と述べています。

Faroの共同創業者兼CEOであるScott Chethamは、「今回の資金調達により、顧客からすでに求められている取り組みを加速するためのリソースを確保できます。臨床開発には、バイオ医薬品業界の中でも特に複雑で相互接続されたワークフローが存在します。当社の顧客は、単にコンテンツを生成するためではなく、開発の意図を理解し、これらのプロセスを横断して推論し、プログラムを前進させるために必要な作業をより多く自動化するためにAIエージェントを活用したいと考えています。Faroのオントロジーとデータモデルは、AIエージェントがそれを確実に実行するために必要な基盤を提供します」と述べています。

Chethamはさらに、「私たちはまず、臨床試験の構造化モデルを構築することから始めました。これは、プロトコルがその後に続く非常に多くの開発活動の中心に位置しているためです。この基盤が成長するにつれて、機会も拡大してきました。今回の資金調達により、ますます複雑化する臨床開発ワークフロー全体で機能するエージェントの開発を加速し、時間をかけてこの基盤をバイオ医薬品業界の他の領域にも拡張できるようになります」と述べています。