drug discovery

Компания Xaira, получившая в 2024 году финансирование в размере 1 миллиарда долларов, представляет собой одну из наиболее амбициозных биотехнологических компаний, использующих искусственный интеллект для открытия новых лекарств. В интервью COO Джеффа Джонкера изданию Fierce Biotech обсуждается стратегия компании как биотеха следующего поколения, включая исследуемые модальности и терапевтические области. Xaira фокусируется на решении наиболее востребованных проблем фармацевтической индустрии — так называемых «высоко висящих фруктов». Компания работает над созданием платформы для ускоренного поиска и разработки лекарственных соединений с использованием передовых алгоритмов машинного обучения. Крупное финансирование в 1 миллиард долларов позволяет Xaira привлекать таланты и строить мощную инфраструктуру для исследований и разработок. Ожидается, что за следующие пять лет компания продемонстрирует конкретные результаты в виде новых кандидатов в лекарства. Проект представляет значительный интерес для индустрии, так как успех Xaira может определить будущее AI-driven drug discovery.

Исследователи представляют ProteinSage — новую фреймворк предобучения для моделей белковых языков, который интегрирует явные структурные ограничения вместо традиционного подхода, основанного исключительно на последовательностях. Методология включает структурированное маскирование белковых последовательностей и каузальную задачу, позволяющую моделировать долгосрочные зависимости в структуре белка. Такой подход позволяет достигать конкурентоспособных результатов при использовании меньшего объёма данных и вычислительных ресурсов. Валидация на задаче обнаружения белков с многопроходными трансмембранными спиральными архитектурами показала успешную идентификацию шести ранее неаннотированных гомологов микробных родопсинов. Это демонстрирует способность модели к истинному структурному обобщению, а не просто подгонке под конкретные задачи. Разработка ProteinSage открывает путь к более эффективному обучению представлений белков с сохранением структурной информации, что критически важно для предсказания структуры белков, дизайна лекарств и понимания механизмов заболеваний. Технология может ускорить открытие новых терапевтических мишеней и персонализированные подходы к лечению на основе белковых взаимодействий.

Исследование представляет SELFormerMM — новую мультимодальную архитектуру глубокого обучения для вычислительного открытия лекарств. В отличие от существующих моделей, использующих только одномерные представления (последовательности или графы), SELFormerMM объединяет четыре источника данных: SELFIES-нотации молекул, структурные графы, текстовые описания и биологические взаимодействия из графов знаний. Авторы демонстрируют, что согласование этих гетерогенных представлений позволяет модели улавливать комплементарные сигналы, которые одномерные подходы упускают. Оценка производительности показала превосходство SELFormerMM над структура-, последовательность- и knowledge-based моделями на множестве задач предсказания свойств молекул. Аблиционные эксперименты подтвердили, что эффективная кросс-модальная выравнивание и покрытие модальностей критически важны для извлечения дополнительной информации из данных. Доступность инструмента через GitHub с датасетами, предобученными моделями и вычисленными эмбеддингами делает метод практически применимым для исследовательских групп. Разработанный подход обеспечивает более богатые представления молекул и открывает перспективы для гипотезно-ориентированного открытия новых лекарственных соединений.

Биотехнологическая компания Earendil Labs, базирующаяся в США с корнями в Китае, привлекла $787 миллионов частных инвестиций для финансирования своей ИИ-платформы для разработки лекарств. Платформа уже сгенерировала конвейер из более чем 40 программ разработки препаратов, что демонстрирует эффективность подхода искусственного интеллекта в фармацевтике. Сумма финансирования в $787 млн является значительной для частного раунда и указывает на высокий интерес инвесторов к ИИ-биотехнологиям. Компания находится на этапе подготовки к возможному IPO, что свидетельствует о зрелости технологического продукта и бизнес-модели. Применение машинного обучения в открытии новых лекарственных соединений позволяет сократить время и стоимость разработки препаратов по сравнению с традиционными методами. Этот раунд финансирования подтверждает тренд на интеграцию ИИ в фармацевтическую промышленность и биотехнологические исследования. Успешное привлечение такого объёма инвестиций указывает на доверие рынка к способности ИИ-платформ создавать коммерчески перспективные лекарственные программы.