Deep Intelligent Pharma привлекла еще 60 миллионов долларов финансирования, выводя ИИ за рамки доклинических исследований на уровень комплексной, автономной аналитики клинических испытаний.
Компания Deep Intelligent Pharma (DIP), являющаяся единорогом в области разработки лекарств с использованием ИИ, недавно завершила новый раунд финансирования на сумму 60 миллионов долларов США. Среди новых инвесторов раунда — Trustbridge Capital, Jinyi Capital и Cathay Capital, в то время как существующие акционеры CDH Benevolent Fund и New Ding Capital продолжили увеличивать свои доли. Index Capital вновь выступил эксклюзивным финансовым консультантом. Собранные средства будут в основном направлены на модернизацию основной технологической платформы DIP.
Примечательно, что в декабре прошлого года DIP объявила о привлечении 50 миллионов долларов США в рамках раунда серии D. Всего за два месяца компания собрала более 100 миллионов долларов США.
В настоящее время, ограниченные техническими возможностями, большинство фармацевтических компаний по-прежнему применяют ИИ в основном на доклинической стадии разработки лекарств. В отличие от этого, DIP предоставляет глобальным фармацевтическим компаниям комплексное интеллектуальное решение, охватывающее доклинические исследования, подачу заявок в регулирующие органы, клинические испытания и постмаркетинговые исследования. По данным DIP, в ходе предыдущих совместных проектов протоколы клинических испытаний, сгенерированные с помощью ИИ и разработанные проприетарным «ИИ-мозгом» компании, продемонстрировали рекорд «нулевых правок», успешно пройдя регуляторную экспертизу с первой попытки.
Исторически сложилось так, что фармацевтическая промышленность была более склонна платить за активы в разработке с четкой и предсказуемой ценностью, проявляя осторожность по отношению к самостоятельным технологическим платформам. Продолжающийся успех DIP в привлечении средств может быть обусловлен ее прорывами на уровне фундаментальной технологической архитектуры.
Во-первых, вместо того чтобы фокусироваться на замещении отдельных функций ИИ в процессе разработки лекарств, DIP предлагает концепцию «несостоятельности одиночного электронного нейрона». Основываясь на глубоких знаниях в области нейронаук, компания обучает ИИ, превращая его в «автономную команду цифровых ученых с предметной когнитивной способностью». С помощью децентрализованного, саморазвивающегося «бионического мозга» DIP создала кластер автономных ИИ-агентов, способных с высокой точностью и эффективностью выполнять весь рабочий процесс клинических испытаний.
На практике традиционная разработка клинических исследований включает множество сложных этапов, таких как подача заявок в регулирующие органы, дизайн испытаний, клинические операции и управление данными. DIP реконструирует эту сложность в «бионический мозг», состоящий из десятков тысяч высокоточных атомарных агентов. К ним относятся Агенты Протоколов, ответственные за высокоуровневый дизайн, Статистические Агенты для продвинутого количественного анализа и Регуляторные Агенты, обеспечивающие соответствие нормативным требованиям, и другие.
В ходе реальных задач клинической разработки бионический мозг функционирует посредством непрерывных циклов гипотез — проверки — рефлексии — коррекции для гранулярных задач, достигая производительности, сопоставимой с лучшими человеческими экспертами. DIP сообщает, что ее система достигает более 99% точности в медицинской терминологии, при этом агенты динамически взаимодействуют через адаптивные сетевые соединения.
Например, Агент Планирования и Агент Валидации совместно выполняют проприетарную «двунаправленную проверку планирования и исполнения», перекрестно проверяя дизайн и исполнение для устранения логических ошибок у источника и обеспечения научной строгости и практической осуществимости.
Еще одной отличительной особенностью платформы DIP является ее способность эмулировать когнитивные процессы человека при выполнении задач, что позволяет осуществлять саморефлексию, обучение и непрерывное совершенствование.
Основываясь на дизайне, вдохновленном нейронауками, система может автоматически запускать механизмы «рефлексии», включая анализ первопричин (различение пробелов в знаниях и логических ошибок), отслеживаемость (выявление конкретных агентов или узлов принятия решений) и самопереписывание (автономная модификация, дифференциация или реконструкция агентов). Другими словами, по мере увеличения использования система постоянно корректирует и оптимизирует себя.
Для устранения рисков галлюцинаций ИИ в критически важных медицинских сценариях DIP также создала четырехслойную систему защиты, охватывающую обучение, инференс, перекрестную проверку и постобработку. Данные компании показывают, что этот подход повысил производительность ИИ до 99,9% точности промышленного уровня, эффективно смягчая проблемы галлюцинаций.
Опираясь на свою текущую технологическую платформу, DIP также запустила новую функцию под названием Protocol Rehearsal. Перед набором реальных пациентов система проводит «виртуальное клиническое испытание», используя ИИ для моделирования потенциальных исходов реальных испытаний. Это позволяет точно прогнозировать скорость набора, риски отсева и узкие места в ресурсах. Такой подход может ускорить внедрение ИИ на этапах клинических испытаний с участием людей и помочь трансформировать разработку лекарств из трудоемкой отрасли в отрасль, основанную на автономном, интеллектуальном принятии решений.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily