Dos escritórios da OpenAI ao acordo com a Eli Lilly – como Chai Discovery se tornou um dos nomes mais chamativos no desenvolvimento de medicamentos de IA

A descoberta de medicamentos, a arte de identificar novas moléculas para desenvolver medicamentos, é um processo notoriamente lento e difícil. técnicas tradicionais etc. Triagem de alto rendimentooferece uma abordagem distribuída dispendiosa, que tem menos sucesso. Mas uma nova geração de empresas de biotecnologia está a aproveitar a IA e tecnologias de dados avançadas para acelerar e agilizar processos.

Chai Discovery, uma startup de IA fundada em 2024, é uma dessas empresas. Em pouco mais de 12 meses, os jovens cofundadores da empresa angariaram centenas de milhões de dólares, reuniram o apoio de alguns dos investidores mais influentes de Silicon Valley e transformaram-na numa das empresas mais glamorosas numa indústria em crescimento. Em dezembro, a empresa Série B concluídatrazendo US$ 130 milhões adicionais e uma avaliação de US$ 1,3 bilhão.

Na última sexta-feira, Chai também anunciou parceria com a Eli Lilly. transação Segundo o plano, a gigante farmacêutica usará o software da startup para ajudar a desenvolver novos medicamentos. O algoritmo de Chai, chamado Chai-2, foi projetado para desenvolver anticorpos, as proteínas necessárias para combater doenças. A startup diz que quer funcionar como uma espécie de “suíte de design auxiliado por computador” para moléculas.

Este é um momento crítico para certas áreas do chai. O acordo da startup foi anunciado pouco antes da Eli Lilly anunciar que também faria parceria com a Nvidia. em uma parceria de bilhões de dólares Estabeleceu um instituto de pesquisa para descoberta de medicamentos com IA em São Francisco. Este “laboratório de inovação colaborativa” visa combinar big data, recursos computacionais e conhecimentos científicos para acelerar a velocidade do desenvolvimento de novos medicamentos.

A indústria não sem críticos. Alguns veteranos da indústria parecem sentir que estas novas tecnologias são arriscadas, dada a dificuldade do desenvolvimento de medicamentos tradicionais. dificilmente terá um grande impacto. Mas para cada opositor, parece haver o mesmo número de crentes.

Elena Vivok, Diretora Geral, Catalisador Geral — O maior benfeitor de Chai — disse ao TechCrunch que sua empresa está confiante de que as empresas que adotarem os serviços da startup verão resultados. “Acreditamos que as empresas biofarmacêuticas que forem as primeiras a fazer parceria com empresas como a Chai serão as primeiras a trazer moléculas para a clínica e a produzir medicamentos importantes”, disse Bibock. “Na prática, isto significa uma parceria em 2026 e um medicamento de primeira classe que entrará em ensaios clínicos até ao final de 2027”.

Aliza Apple, diretora do programa TuneLab da Lilly, que usa IA e aprendizado de máquina para descobrir medicamentos, também expressou confiança no produto de Chai. “Ao combinar o modelo de design generativo de Chai com a profunda experiência biológica e dados proprietários da Lilly, estamos expandindo as fronteiras de como a IA pode projetar moléculas melhores desde o início, com o objetivo final de acelerar o desenvolvimento de medicamentos inovadores para os pacientes”, disse ela.

Chai pode ter menos de dois anos, mas as origens da startup começaram há cerca de seis anos, em uma conversa com o cofundador e CEO da OpenAI, Sam Altman. Um desses fundadores, Josh Meier, trabalhou na equipe de pesquisa e engenharia da OpenAI em 2018. Depois de deixar a empresa, Altman enviou uma mensagem ao amigo de faculdade de Meyer, Jack Dent, perguntando-lhe sobre possíveis oportunidades de negócios. Meyer e Dent se conheceram originalmente em uma aula de ciência da computação na Universidade de Harvard, quando Dent era engenheiro na Stripe (outra empresa que Altman apoiou desde o início). Altman perguntou se ele achava que Meyer estaria aberto a trabalhar com uma startup de proteômica, uma empresa focada na pesquisa de proteínas.

“Todos na OpenAI me enviaram uma mensagem dizendo que o consideravam muito bem e perguntaram se eu estaria interessado em trabalhar com ele em um spin-out proteômico”, disse Dent. Dent disse a Altman: “Claro”, mas havia apenas um problema. Meyer ainda não sentia que a tecnologia estava completamente “lá”. A tecnologia de IA que alimenta estas empresas – tecnologia que aproveita algoritmos poderosos – continua a ser um campo em crescimento, longe de ser necessário.

Meyer também está bastante determinado a se juntar à equipe de pesquisa e engenharia do Facebook, e é isso que ele continuará fazendo. No Facebook, Meyer ajudou a desenvolver ESM1o primeiro modelo de linguagem de proteína Transformer – um precursor chave para a pesquisa em que Chai está trabalhando atualmente. Depois de trabalhar no Facebook, Meyer passará três anos na Absi, outra empresa de biotecnologia de IA baseada na descoberta de medicamentos.

Em 2024, Meyer e Dent finalmente se sentiram prontos para assumir a empresa de proteômica que haviam discutido originalmente com Altman. “Josh e eu entramos em contato com Sam e dissemos que deveríamos continuar a conversa de onde paramos e começar a tomar chai juntos”, disse Dent.

A OpenAI acabou se tornando um dos primeiros investidores iniciais de Chai. Meyer e Dent, junto com os cofundadores Matthew McPartron e Jacques Boitlot, fundaram a Chai enquanto trabalhavam nos escritórios do gigante da IA ​​​​no Mission District de São Francisco. “Eles tiveram a gentileza de nos fornecer espaço de escritório”, revelou Dent.

Mais de um ano depois, enquanto Chai se deleita com o brilho de sua nova parceria com a Eli Lilly, Dent diz que a chave para o rápido crescimento da empresa tem sido reunir uma equipe de pessoas extremamente talentosas. “Nós realmente abaixamos a cabeça e ampliamos as fronteiras do que esses modelos podem fazer”, diz Dent. “Todo o código em nossa base de código é desenvolvido internamente. Não pegamos LLMs prontos para uso que estão no código aberto (ecossistema) e os ajustamos. Essas são arquiteturas altamente personalizadas.”

Viboch, do General Catalyst, disse ao TechCrunch que sentia que Chai estava pronto para começar a trabalhar. “Não existem barreiras fundamentais à implantação destes modelos na descoberta de medicamentos”, disse ela. “Embora as empresas continuem a precisar de recrutar candidatos a medicamentos através de ensaios e ensaios clínicos, acreditamos que as empresas que adoptem estas tecnologias terão benefícios significativos, não só na aceleração dos prazos de descoberta, mas também no desenvolvimento de classes de medicamentos que têm sido historicamente difíceis de desenvolver”.