<a href="https://www.conntour.com/">Conntour</a>は、General Catalystがリードし、Y Combinator、SV Angel、Liquid 2 Venturesなどが参加したSeedで$7Mを調達した。2024年にイスラエルで設立されたリアルタイム動画インテリジェンス分析のためのAIプラットフォームを開発するConntourは、セキュリティチームが自然言語を用いてカメラを検索できるようにし、あらかじめ設定されたカテゴリや事前にプログラムされたルールに依存することなく、あらゆる物体、人、状況を見つけることを可能にします。例えば、「左腕にタトゥーのある男性」や「果物のプリントがあるバン」といった検索が可能です。動画分析やテクノロジー企業での経験を持つコンピュータビジョンの専門家によって設立されたConntourは、テルアビブのオフィスで14名を雇用しており、PalantirのStartup Fellowshipプログラム第1期にも参加しました。同社のアイデアは、10月7日以降の予備役任務中にIDF(イスラエル国防軍)の現場監視員と協働した経験から生まれました。当時、両創業者はいずれも戦闘予備役部隊に所属していました。「従来の映像監視では、オペレーターは何を探す必要があるのか分かる前に、何を探すかを正確に定義することを強いられます。既存のソリューションは、武器や車種といった事前に定義されたパラメータしか検出できません。しかし、誰かが別の人にバッグを渡している場面や、Nikeのシャツを着た男性を特定する必要がある場合はどうでしょうか。現実のセキュリティはきれいに分類できるものではありません。当社のプラットフォームは、あらゆるカメラネットワークに検索エンジンレベルの知能をもたらし、セキュリティチームが脅威の進行中に対応し、数日ではなく数分でインシデントを調査できるようにします。」とConntourのCEOは述べています。Conntourのプラットフォームは、複雑で文脈に基づくクエリを解釈できるコンピュータビジョンアルゴリズムを適用することで、この制約に対応するよう設計されています。このシステムはリアルタイムで動作し、発生時に潜在的な脅威を検知すると同時に、過去の映像を対象にした検索も可能であり、大量のアーカイブ映像を調査することができます。同社によると、この技術はすでにシンガポールの国家安全保障業務に導入されており、国境管理、重要インフラ、大規模公共施設といった高リスク環境での利用を想定している初期の事例となっています。また同社は、このアプローチによって映像の監視およびレビューにかかる時間と労力を大幅に削減できると主張しています。例えば、1人のオペレーターが同時に数千台のカメラを監視できること、録画された大量の動画を数分で分析できること、誤検知や見逃しの両方を削減できることなどが挙げられています。これらの改善が実運用で実証されれば、手動レビューに多大なコストと時間がかかる大規模監視の経済性を変える可能性があります。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe title="vimeo-player" src="https://player.vimeo.com/video/1178120483?h=52d18c0dfc" width="640" height="360" frameborder="0" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allow="autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share" allowfullscreen=""></iframe></div>

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リアルタイム動画インテリジェンス分析のためのAIプラットフォームを開発する"Conntour"がSeedで$7Mを調達

<a href="https://www.granola.ai/">Granola</a>は、Index Venturesがリードし、Kleiner Perkins、Lightspeed、Spark、NFDGなどが参加したSeries Cで$125Mを調達し、同社の評価額は前回Sereis Bの$250Mから$1.5Bへと拡大しました。同社のこれまでの資金調達総額は$192Mに達しました。会議中にボットで文字起こししてノートを生成するGranolaは、これまで、コンピュータ上で動作し、会議を文字起こししてノートを生成するプロシューマー向けアプリとして提供されてきましたが、現在はエンタープライズ向けスタックに適応する機能の構築を進めています。例えば昨年には、チームメンバーがノート上で共同作業できる機能を追加しました。現在では、Vanta、Gusto、Thumbtack、Asana、Cursor、Lovable、Decagon、Mistral AIといった企業への導入が進んでいるとしています。今回の資金調達の発表に合わせて、GranolaはSpacesと呼ばれる機能も追加しました。これはチーム向けのワークスペースに相当するものです。このワークスペース内ではFoldersを作成することも可能です。Spacesでは誰がどの部分にアクセスできるかを細かく制御できます。ユーザーはSpacesおよびフォルダごとにノートを検索することが可能です。同社は、AIによる会議ノートがコモディティ化しつつあり、多くの企業が同様の機能を提供していることを認識しています。そのため、2月にModel Context Protocol(MCP)サーバーを導入した後、ノートのコンテキストをAIワークフローに統合するための2つの新しいAPIを発表しました。Granolaは現在、個人が自分のノートや共有されたノートにアクセスできるpersonal APIと、管理者がチーム全体のコンテキストを扱えるenterprise APIを提供しています。personal APIはビジネスプランおよびエンタープライズプランのユーザーが利用可能で、enterprise APIはエンタープライズユーザーのみが利用可能です。今回のAPI公開は、a16zのパートナーを含む多くのユーザーが、Granolaがローカルデータベースをロックし、彼らが構築していたオンデバイスAIエージェントのワークフローが壊れたことに不満を示した後に行われました。Granolaの共同創業者であるChris Pedregalは、同社がデータをロックする意図はなかったものの、ローカルキャッシュがAIワークフローに対応する設計ではなかったため、データ保存方法を変更する必要があったと説明しました。この変更によりエージェントのワークフローが壊れたとのことです。当時Pedregalは、ユーザーがデータに一括アクセスできるAPIを提供すると約束しました。また、ローカルAIエージェントと連携する方法も検討すると述べました。同社はまた、MCPサーバーのアップデートにより、ユーザーがフォルダ内のノートや共有されたノートを閲覧できるようになると述べました。同社のアプリはすでにClaude、ChatGPT、Lovable、Figma Make、Replit、Manus、v0、Bolt.new、Duckbill、Dreamerといったツールと連携しており、さらに多くのパートナーとの連携を進めているとしています。会議ノート作成が一般的な機能となる中で、この分野のスタートアップにとっての価値は、ノートや文字起こしをもとにユーザーや企業がアクションを起こせるようにすることにあります。例えば、フォローアップメールの作成、次回会議の日程調整、企業データベースやCRMから知識を引き出してリードの成約に近づけることなどが挙げられます。Read AI、Fireflies、Quillといった企業はすでにこの方向での取り組みを進めています。<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/t-aE7xdT7Cs" title="Meet Granola –&nbsp;the AI notepad for people with back-to-back meetings" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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会議中にボットで文字起こししてノートを生成する"Granola"がSeries Cで$125Mを調達し評価額が$1.5Bに拡大

<a href="https://www.qualifiedhealthai.com/">Qualified Health</a>は、New Enterprise Associatesがリードし、Transformation Capital、GreatPoint Ventures、Anthology、Town Hall Venturesなどが参加したSeries Bで$125Mを調達した。同社のこれまでの資金調達総額は$155Mに達しており、現在の評価額は$500M〜$1Bの間であると経営陣は語っています。2023年に設立された医療システムと連携しAIの評価および導入を支援するQualified Healthは、安全かつ責任あるAI統合を促進しながら、長期的なAI投資に向けた能力構築を可能にするエンタープライズ全体向けAIプラットフォームを医療システムに提供しています。Qualified HealthのCEO兼共同創業者であるJustin Nordenによると、医療システム側では単発のパイロットではなく、エンタープライズ全体にAIを展開できる企業との連携ニーズが高まっています。同社はデータの運用化を通じて、医療システムが真のエンタープライズ規模でAIを導入できるよう、長期的なパートナーとして機能することを目指しています。2026年に入り、医療AI市場は加速しており、医療システムの経営層は価値創出に注力し、大きなROIをもたらすAI導入を模索しているとNordenは指摘しています。公益企業として設立されたQualified Healthは、既存の医療システムパートナーとの関係を深化させるとともに、米国の病院市場におけるプレゼンス拡大を目指しています。今回の資金はプロダクト開発およびエンジニアリングへの投資に充てられる予定です。医療システムがAIのスケール拡大を進める中、Qualified Healthは臨床医の監督、完全な監査性とトレーサビリティ、明確な情報源の帰属、導入後の継続的モニタリングなど、安全性とガバナンスを組み込んだプラットフォームを提供しています。同社は現在40万人のユーザーを支えており、これは米国病院収益の約5%に相当します。Qualified Healthと連携する医療システムでは、初期導入段階からすでに測定可能な成果が出始めています。UTMBでは最初の6カ月で電子カルテおよび非EHRデータを横断した安全なデータ基盤を構築し、複数のアシスタントと自動化ワークフローを導入し、$15M以上のランレート効果を創出しました。Mercyでは経営陣が同プラットフォームを活用し、医療システム全体のワークフローを再設計しています。医療システムがAI導入を進める中、分断されたデータの統合や、強固なガバナンスを維持しながら臨床および業務フローにAIを組み込むことが課題となっています。Qualified Healthは今後のスケール拡大に伴いIPOも視野に入れていますが、具体的な時期は明らかにしていません。長期的には医療システムにとって恒久的かつ独立したパートナーとなることを目指しています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="862" src="https://www.youtube.com/embed/CgxoQD_2pXA" title="Qualified Health CEO on How AI Is Shaping Health Searches (#440)" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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医療システムと連携しAIの評価および導入を支援する"Qualified Health"がSeries Bで$125Mを調達

Biolojic Designは、AIと計算設計を用いて抗体を多機能かつプログラム可能な医薬へ変えるバイオテクノロジー企業として、Teva Pharmaceutical Industriesとの提携プログラムから追加のマイルストン支払いを受領したと発表しました。対象となったのはTEV ‘325（旧BD9）で、IL-13とTSLPを標的とするmultibodyです。この候補は前臨床マイルストンを達成しており、TevaはTH2駆動型炎症性疾患であるasthmaやatopic dermatitis向けに、TEV ‘325の開発および商業化に関する独占ライセンスを保有しています。&nbsp;Biolojic DesignのFounder兼CEOであるYanay Ofranは、TEV ‘325が前臨床開発を進展させていることに期待を示し、Tevaによる臨床試験開始は2027年を目標としていると述べています。Tevaは2025年5月時点でBD9のIND-enabling studies開始を公表しており、その後2026年1月時点のパイプライン資料ではTEV-’325を前臨床段階の資産として掲載していました。今回の前臨床マイルストン達成は、その流れの中で次の開発段階へ向けた進展として位置づけられます。TEV ‘325はmultibodyと呼ばれる新しい抗体形式で、天然のヒトIgGが持つ開発しやすさや安全性を維持しながら、複数の複雑な機能を実行できるよう設計されています。Biolojic Designの説明では、この候補の各アームはIL-13またはTSLPのいずれにも結合でき、自己免疫や炎症性疾患の異なる病期で発現頻度が変化する二つのサイトカインに柔軟に対応できる構造になっています。これにより、固定的な結合特性しか持たない従来抗体や一般的なbispecific抗体に比べ、患者ごとの病態変化に応じて適応的に働く可能性があるとされています。今回の案件は、Biolojic DesignのAI創薬基盤にとっても象徴的です。Ofranは、TEV ‘325が自己免疫疾患向けで開発中の同社初のmultibodyであり、今後順調に進めば、同社プラットフォームから臨床入りする2本目のmultibodyであり、3本目のAI設計分子になる可能性があると説明しています。Biolojic Designは、自社のプラットフォームがすでに臨床入りした最初のAI設計抗体を生み出していると紹介しており、今回の進展は同社がAI設計抗体分野で先行していることを示す材料となっています。契約面では、TevaがTEV ‘325の開発、製造、グローバル商業化に関する独占権を持ち、Biolojic Designは前臨床、臨床、規制、商業化の各マイルストン達成に応じた支払いとロイヤルティを受け取る仕組みです。この提携は2023年12月に発表されており、当時からBD9はatopic dermatitisおよびasthma向けのTH2駆動型炎症疾患の治療候補として位置づけられていました。今回の前臨床マイルストン達成は、その提携が具体的な進捗を伴って前に進んでいることを示しています。&nbsp;TEV ‘325の意義は、単に二つの標的を同時に抑えることにとどまりません。TH2炎症は患者ごと、また病期ごとに支配的なサイトカイン環境が異なるため、固定型の抗体では十分に対応しきれない可能性があります。Biolojic Designは、このmultibody形式によって病態に応じた結合挙動を実現し、より広い患者層や既存治療で十分に反応しない患者への改善余地を狙っています。AIによる設計を通じて、従来技術では長年解決しにくかった臨床上の課題に挑んでいる点が、この資産の特徴です。&nbsp;Biolojic Designについて Biolojic Designは、AIと計算設計を用いて抗体を知能的な医薬へ変換するバイオテクノロジー企業です。同社プラットフォームは、ヒト抗体を多機能かつプログラム可能なスイッチへ変え、agonism、antagonism、conditional bindingなどの機能を持たせることで、より高い機能性と作用精度を目指しています。パイプラインはautoimmune diseasesとoncologyに重点を置いており、自社開発に加えて複数の大手バイオ医薬企業との提携も進めています。&nbsp;

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自己免疫疾患に適応する多機能抗体を設計するAI抗体創薬のBiolojic Design、Teva提携下のTEV325で前臨床マイルストンを達成

<a href="https://moda.app/">Moda</a>は、General Catalystがリードし、Pear VC、著名企業の創業者や経営陣が参加したSeedで$7.5Mを調達した。すべてのプロフェッショナルにブランドに整合したデザインエージェントを提供するAIプラットフォームのModaのAIエージェントは、企業のブランドおよびビジュアル言語を深く理解し、レイヤー付きの完全に編集可能なキャンバス上でプロフェッショナル品質のデザインを作成します。静的な画像生成ツールとは異なり、Modaはプレゼンテーション、ソーシャル投稿、広告、ドキュメントを完全に編集可能な形で生成し、ブランドを学習しながらデザインごとに改善します。AIツールによって画像生成は容易になりましたが、出力は汎用的であり、直接編集できず、ブランドの認識もありません。AIがあらゆるチャネルに生成コンテンツをあふれさせる中で、ブランド品質こそが企業が際立つ最も明確な方法となっています。より良いツールへの需要は非常に大きいです。Modaは異なるアプローチを取っています。テンプレートを適用したり静的な画像を生成するのではなく、各企業にそのビジュアル言語を学習するAIエージェントを提供します。このシステムは、ウェブサイト、Google Drive、過去のスライドデッキ、既存のアセットをインデックス化し、ブランドを理解します。Modaで作成されたすべてのデザインはその記憶にフィードバックされ、システムが企業のビジュアル言語の理解を継続的に洗練できるようになります。Modaのエージェントはレイアウト、タイポグラフィ、カラーといったグラフィックデザインの原則を理解し、優れたセンスを内蔵しています。ユーザーはデザインの変更やコンテンツの直接修正をエージェントに依頼できます。デザインはGoogle SlidesやPowerPointとインポートおよびエクスポートが可能であり、学習コストなしでチームのワークフローに即座に組み込まれます。Fermat、Speak、Mintlifyといった急成長スタートアップはすでにModaを利用しており、営業、マーケティング、オペレーションにわたる数百のチームでも活用されています。Modaは本日moda.appでローンチされ、すでに数千人のベータユーザーが、投資家向けデッキ、マーケティング資料、社内プレゼンテーションの作成にModaを利用しています。Modaは本日moda.appで利用可能です。同社はニューヨークSoHoのオフィスで採用を行っています。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/OagEOOjVDiI" title="Moda: AI Designs, fully editable" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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企業ブランドを深く理解した編集可能なデザインを作成するAIプラットフォームの"Moda"がSeedで$7.5Mを調達

<a href="https://www.adonis.io/">Adonis</a>は、Quadrille Capitalがリードし、General Catalyst、Bling Capitalが参加したSeries Cで$40Mを調達し、2022年の創業以来の資金調達総額は$95M超となりました。医療機関向けの収益サイクル管理(RCM:Revnue Cycle Management)向けの主要なAIオーケストレーションプラットフォームのAdonisは、高度な自動化、データサイエンス、AIを活用し、AI Agentsによる事前検知、最適な対応提案、解決の実行を通じて、RCMチームが脆弱性を検知し、ワークフローを最適化し、信頼性と拡張性のある財務成果を生み出すためのインフラを提供します。従来のRCMプロセスは非効率性により、医療提供者に最大15%以上の潜在収益損失をもたらすことがあります。問題の早期特定、最適な解決策の提案、自動実行を通じて、Adonisはシームレスで将来対応可能なRCMアプローチを実現し、チームがより迅速かつ賢く、自律的に行動できるよう支援するエージェント型AIを先導しています。Adonisは、2025年で売上が4倍以上に成長し、ネットリテンションが130%を超えるという節目の年を達成しました。この継続的な成長は、医療提供者の収益業務が直面する構造的課題に対応する技術に対する投資家の信頼の高まりを反映しています。One Big Beautiful Billの可決を含む最近の政策変更により、MedicaidおよびACA補助金が再編され、無保険および自己負担患者の増加と同時に、償還要件の複雑化が進んでいます。否認率が上昇し、保険者のポリシーが進化し続ける中で、収益サイクルチームは、変化する政策、多様化するプラン設計、変動する患者カバレッジによって支払い確保がこれまで以上に困難になる、ますます複雑な償還環境の管理に対する圧力が高まっています。RCM向けの主要なAIオーケストレーションプラットフォームとして、AdonisはIntelligenceおよびAI Agent製品の組み合わせを展開し、収益サイクルの問題を事前に監視・検知し、最適化された対応を提案し、請求の解決までを自律的に進めます。これにより医療機関は保険者との競争条件を均衡させ、収益を安定化・増加させ、スタッフの業務負担を軽減することが可能になります。今回のSeries Cは、収益サイクルパフォーマンスが医療における戦略的優先事項となっていることへの認識の高まりを示しています。医療システムは、従来のツールやプロセスでは対応できなかった予測可能性と説明責任を求めています。Adonisは、数百万件の請求から学習するAIツールにより、回収率の向上、コストのかかる再作業の削減、過重なチーム負担の軽減を実現し、現代のRCM課題に対する実用的なソリューションを提供します。人間をループに含める設計により、CIOやCFOはAIを安心して導入するために必要なガバナンスと説明責任を確保できます。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="903" height="508" src="https://www.youtube.com/embed/sN1L-KQ2pQ0" title="Adonis Overview Video" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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医療機関向けのRCM向けの主要なAIオーケストレーションプラットフォームの"Adonis"がSeries Cで$40Mを調達

Vehoは、ECブランド向けの現代的な配送パートナーとして、Fast Companyが発表した「2026年 世界で最も革新的な企業」の物流部門に選出されました。Vehoは、購入後の顧客体験全体を通じてブランドがエンドツーエンドで主導権を持てる配送ネットワークを構築したことが評価され、今回の受賞につながりました。VehoのCo-founder兼CEOであるItamar Zurは、今回の評価は、配送は単なるコモディティではないという同社の考えを裏付けるものだと述べています。配送は顧客体験、ロイヤルティ、再購入率に大きな影響を与える顧客接点の一つであり、ブランドはその体験を自ら管理できるべきだというのが同社の立場です。&nbsp;この受賞は、Vehoにとって大きな成長の年を背景にしたものでもあります。同社は配送ネットワークを前年比50％拡大し、68市場へ展開しました。これにより、米国人口の46％にリーチできる体制を整え、Phoenix、Las Vegas、Southern California、New York Cityといった地域で新たなカバレッジを大きく広げました。また、新規クライアント導入数は3倍に増え、取扱荷物量も2倍になっており、配送体験を自社でコントロールしたいブランドからの需要の高まりがうかがえます。ECブランドが配送を戦略的な差別化要因として捉えるようになる中で、Vehoは2025年に顧客基盤を70％拡大しました。現在はSephora、HelloFresh、EssilorLuxottica、Macy’sといった信頼性の高いブランドと提携しています。さらにVehoは、配送のあり方そのものを再定義する存在として、米国内で初めてRivrロボットを活用したラストマイル配送ネットワークを立ち上げた企業にもなりました。&nbsp;Fast Companyの「World’s Most Innovative Companies」は、毎年注目される代表的な企画の一つであり、世界中の企業の中から、業界の前進を生み出している企業が選ばれます。Fast Companyの編集長であるBrendan Vaughanは、今年選ばれた企業は変化に適応するだけでなく、自ら変化を生み出していると述べています。大胆な発想と測定可能な成果を組み合わせ、実社会で価値を生む形へと落とし込んでいる点が評価されています。Vehoは、配送を単なるコストセンターではなく、顧客体験とブランド価値を生み出すドライバーへ変えることを目指しています。今回の受賞は、物流を顧客接点として再定義し、ECブランドに配送体験のコントロールを取り戻させる同社の戦略が、業界の中で強い存在感を持ち始めていることを示しています。&nbsp;Vehoについて Vehoは、EC事業者とその顧客のニーズに特化して設計された次世代小包配送プラットフォームです。相互接続された配送ネットワークと独自の次世代テクノロジーを通じて、米国で最も顧客中心の小包配送プラットフォームを目指しています。60市場、1億2,800万人をカバーする配送網を基盤に、柔軟性と高い可視性を提供し、Macy’s、Lululemon、Sephora、HelloFreshなどのブランドが配送をコストセンターから価値創出源へ変えることを支援しています。&nbsp;

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EC配送体験の主導権を企業に戻す次世代物流テクノロジーのVeho、Fast Company「2026年 世界で最も革新的な企業」に選出

Maze Therapeuticsは、腎疾患および代謝疾患向けの小分子精密医薬を開発する臨床段階のバイオ医薬企業として、APOL1-mediated kidney disease（AMKD）を対象とする経口APOL1阻害薬MZE829のPhase 2 HORIZON試験で良好なトップライン結果を発表しました。MZE829は、APOL1を二重機序で阻害する小分子候補で、今回の結果は広範なAMKD患者群における初の臨床的なproof-of-conceptを示すものだと同社は位置づけています。発表によると、MZE829の投与を受けた広範なAMKD患者では、12週時点で尿中アルブミン/クレアチニン比（uACR）で評価した蛋白尿が平均35.6％減少しました。また、評価対象患者の50％が30％を超えるuACR低下を達成しました。Maze Therapeuticsは、この結果を臨床的に意味のある改善とみており、今後もHORIZON試験の組み入れを継続し、MZE829をピボタル試験へ進める方針です。&nbsp;HORIZON試験は、APOL1高リスク遺伝子型を持つ広範なAMKD患者を対象にしたPhase 2のオープンラベル・バスケット試験です。対象には、糖尿病を伴う患者と伴わない患者の両方が含まれ、さらに重度のfocal segmental glomerulosclerosis（FSGS）を持つ非糖尿病患者も組み入れられました。主要評価項目は安全性と忍容性で、副次評価項目には薬物動態とuACRによる蛋白尿低下が含まれています。患者はMZE829投与前に少なくとも8週間、慢性腎疾患に対する既存治療を安定的に受けている必要があり、その背景治療にはSGLT2阻害薬やGLP-1受容体作動薬も含まれていました。今回のトップライン解析では15人が安全性解析に組み入れられ、そのうち12人が有効性評価の対象となりました。登録患者の多くはベースライン時点でサブネフローゼ範囲にあり、10人はuACRが300から1,000 mg/gの範囲でした。全登録患者のうち8人は糖尿病を伴わないAMKDで、そのうち5人は生検でFSGSが確認されていました。残る7人は糖尿病を伴うAMKDでした。&nbsp;サブグループ別では、FSGS患者で平均61.8％のuACR低下がみられ、糖尿病を伴わないAMKD患者では平均48.6％の低下が確認されました。糖尿病を伴うAMKD患者では、プロトコルに沿って評価可能だった5人のうち2人が30％以上のuACR低下を達成しました。全体として蛋白尿の低下は12週間の治療期間を通じて観察されており、MZE829の効果が時間経過の中でも一貫して現れたことが示されました。安全性面では、MZE829は評価したすべての用量で良好に忍容されました。重篤な有害事象や重度の治療関連有害事象は報告されていません。安全性評価対象15人の中で最も多かった治療関連有害事象は、頭痛と下痢がそれぞれ2件でした。また、12週訪問の直前に軽度の悪心により1人が早期中止となりました。&nbsp;Maze TherapeuticsのR&amp;D President兼Chief Medical OfficerであるHarold Bernsteinは、MZE829はpodocyteにおけるpore formationとchannel functionの両方を独自に阻害するよう設計されており、AMKDの根本原因を狙う経口精密医薬だと説明しています。また、同社独自のCompassプラットフォームから得られた遺伝学データも踏まえると、この二重機序アプローチはAMKD患者における大きなアンメットニーズに応えられる可能性があると述べています。Mazeは今後、規制当局や主要な科学的リーダーと協議し、AMKD患者向けピボタルプログラムの方向性を詰めていく考えです。King’s College Hospitalのconsultant nephrologistであり、HORIZON steering committee memberでもあるKate Bramhamは、AMKDは米国だけでも100万人超に影響する可能性がある大きなアンメットメディカルニーズを持つ慢性腎疾患の一群だと指摘しています。APOL1リスク変異を持つ患者は、非APOL1の慢性腎疾患患者より平均で10年早く透析に至るとされ、既存治療を受けても末期腎不全へ急速に進行することが知られています。同氏は、30％のuACR低下は末期腎不全への進行を約10年遅らせることと強く相関する、臨床的に意味のある基準として広く認識されていると述べています。今回の結果を受け、Maze TherapeuticsはMZE829を同社パイプラインの中心資産として一段と前に進める構えです。市場では糖尿病患者群でのばらつきなどを巡る議論も出ていますが、平均35.6％のuACR低下やFSGSでの強い反応は、MZE829が差別化された候補となり得る可能性を示したとして注目されています。&nbsp;Maze Therapeuticsについて Maze Therapeuticsは、ヒト遺伝学の力を活用して、腎疾患および代謝疾患向けの新規小分子精密医薬を開発する臨床段階のバイオ医薬企業です。Compassプラットフォームを基盤に、遺伝学的に検証された標的を見いだし、first-in-classまたはbest-in-classの可能性を持つ小分子プログラムの創出と開発を進めています。主力パイプラインには、AMKD向けPhase 2開発中のMZE829と、PKUおよびCKDを対象にPhase 2入りを目指すSLC6A19阻害薬MZE782があります。Maze TherapeuticsはSouth San Franciscoに本社を置いています。&nbsp;

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腎疾患に対する経口精密医薬を開発するBioTechのMaze Therapeutics、Phase 2 HORIZON試験で有望な結果を発表

Fivetranは、データ移動分野のグローバルリーダーとして、オープンソースのデータ変換フレームワークであるSQLMeshをLinux Foundationへ寄贈すると発表しました。これにより、Benzinga、CloudKitchens、Harness、Infinite Lambda、Jump AI、Minervaが初期メンバーとして参加し、現代のデータスタックの一部としてSQLMeshをコミュニティ主導で開発、維持していく体制が構築されます。FivetranのChief Product OfficerであるAnjan Kundavaramは、データ基盤の中核コンポーネントはオープンであるほど機能しやすいと述べています。分析やAIのワークロードが複雑化する中で、企業は最適な技術を選び、コストを管理し、将来にわたりアーキテクチャを柔軟に変化させられることが重要になっています。そのためFivetranは、データ変換レイヤーも、より広いOpen Data Infrastructureの考え方の中で、オープンな協業を通じて進化すべきだと位置づけています。&nbsp;SQLMeshは、データチームがSQLベースのデータ変換を定義し、テストし、バージョン管理し、本番展開するためのフレームワークです。信頼性確保と自動化の機能を標準で備えており、複雑なデータ環境の中でも、変換処理を透明で再現可能かつ管理しやすいものにします。企業が分析基盤やAIシステムを構築する際、こうしたフレームワークはデータ変換の品質と運用性を支える重要な役割を果たします。Fivetranは今回の取り組みを、Open Data Infrastructureという考え方の推進の一環として説明しています。これは標準ベースのデータ基盤アプローチであり、企業がデータ、コスト、アーキテクチャの柔軟性に対する主導権を持ちながら、現在最適なツールを選び、将来の技術変化やAIワークロードの進展にも対応できるようにするものです。SQLMeshをLinux Foundationに移管することで、Fivetranはオープンガバナンスを支え、データ変換技術の開発により広いコミュニティ参加を促そうとしています。&nbsp;SQLMeshはもともとTobiko Dataのチームによって開発されたもので、Tobiko Dataは2025年にFivetranに買収されました。このフレームワークは、複雑なSQLベース変換を、テスト、バージョン管理、自動化を組み込みながら管理できるように設計されています。公開以来、データ変換をより信頼性高く、制御しやすい形で開発、運用したいデータチームに採用されてきました。今後、SQLMeshプロジェクトはLinux Foundationのもとで、オープンコミュニティモデルに基づいて運営されます。ソースコードとドキュメントは引き続きGitHub上で公開され、開発者や企業は継続的な改善に参加できます。今回の寄贈は、単なるコード移管ではなく、データ変換基盤を企業単独ではなく業界全体で育てていく方向を示す動きといえます。&nbsp;Fivetranについて Fivetranは、AI時代のためのデータ基盤を提供する企業です。Fivetranのプラットフォームは、企業内のあらゆるシステムからデータを移動、管理、変換し、クラウド、エンジン、ツールをまたいで利用可能な、安全で信頼性の高い基盤へ統合します。これにより、分析、オペレーション、AIを、信頼できるデータの上で実行できるようにします。LVMH、Pfizer、Verizon、OpenAIを含む多くの企業が、データを競争優位へ変える基盤としてFivetranを利用しています。&nbsp;

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オープンデータ基盤の進化を支えるデータ変換フレームワークのFivetran、SQLMeshをLinux Foundationへ寄贈

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