創薬のための次世代人間学習型プラットフォームを開発する"Vivodyne"がSeedで$38Mを調達

Vivodyneは、Khosla Venturesがリードし、Kairos Ventures、CS Ventures、MBX Capital、Bison Venturesが参加したSeedで$38Mを調達した。

創薬のための次世代人間学習型プラットフォームを開発するVivodyneのAIスタックは、新規治療標的を特定し、実験室で成長させたヒト臓器組織で直接テストすることにより、新薬に対する患者の反応を予測します。Vivodyneは、20種類以上のヒト臓器組織を生物工学的に作製し、本来のヒトの生理学と機能を模倣することで、新しい治療法の効果を正確に捉え、細胞、組織、臓器、全身のスケールで患者の転帰を予測してします。

医薬品開発における主なボトルネックのひとつは、現実的でスケーラブルかつ再現性のあるヒト予測データを収集できないことです。Vivodyneの創薬のための革新的なアプローチは、薬剤が臨床試験でテストされる前に、患者レベルのヒトの結果を生み出します。同社のプラットフォームは、ロボットによる自動化により、一度に1万以上のヒト組織を培養、投与、分析することができ、創薬のための次世代人間学習型AIを支える膨大なヒトデータセットの作成を可能にします。

重要なことは、ヒトデータを作成する彼らのプラットフォームの能力によって、AI主導の創薬における重要な障害である、AIトレーニングのための大規模で高品質なヒトデータセットが入手できないこと、そしてこの空白を埋めるために単純な細胞培養に過度に依存していることが克服されることです。

「治療薬が臨床試験に入る前に予測可能なヒトデータの生成を可能にする当社のAIプラットフォームの開発を加速させるこの資金調達ラウンドをKhosla Venturesがリードしてくれることに感激しています。オルガノイドと臓器オン・チップの原理を組み合わせることで、私たちは新しいクラスの本物そっくりの実験室で培養されたヒト臓器を創り出しました。私たちは、このような実験室で培養されたヒトの被験体を使って、ヒトの病気に対する新しい治療法を発見し、開発します。その結果、臨床試験で得られるデータよりも膨大な量の複雑なヒトのデータが得られ、私たちはこのデータに基づいてマルチモーダルモデルを訓練し、新薬の安全性と有効性を予測・改善します。このブレークスルーは、医薬品開発におけるAIの予測精度を高めるだけでなく、AIが生成した医薬品の成功率を大幅に向上させ、この分野における新たな基準を確立することを約束します。」とVivodyneのCEO兼共同創業者は説明しています。

治療薬開発の次のフロンティアは、薬が臨床試験に入る前に、より確実な前臨床試験を達成することにかかっています。バイオ製薬企業は、長年の研究と多額の資金投入が臨床試験結果の予測不可能性に直面したとき、極めて重要な課題に直面します。これはバイオテクノロジー最大の課題であり、Vivodyneの重要な焦点です。Vivodyneのプラットフォームは、動物実験よりはるかに早く、大規模で、ヒトの予測可能性をもって、早期発見から承認後まで、貴重なヒトデータの収集を可能にします。当初からヒトデータを収集することで、新規ターゲットを同定・検証し、臨床試験前のリスクを大幅に軽減することができます。承認された治療薬については、新たな適応症の発見や患者ケアの向上を通じて、その影響力を拡大しています。

Vivodyneは、そのAIプラットフォームを使って、低分子から、抗体や抗体薬物複合体を含む生物製剤、mRNAを含む脂質ナノ粒子、細胞療法に至るまで、多くの種類の薬剤を設計・改良してきました。同社は現在、大手製薬会社上位10社の大半と共同研究を行っており、共同設立者の研究は、Science、Nature Methods、Nature Medicineをはじめ、Vivodyne設立に至るまで、影響力の高い数多くの出版物に掲載されています。