Der Aufstieg von Chai Discovery in der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung: Von Verbindungen zu OpenAI bis zur Partnerschaft mit Eli Lilly

Die Arzneimittelforschung, also der Prozess der Identifizierung neuer Moleküle für die pharmazeutische Entwicklung, ist bekanntermaßen langsam und schwierig. Herkömmliche Methoden wie das Hochdurchsatz-Screening sind kostspielig und oft nur begrenzt erfolgreich. Eine neue Welle von Biotech-Unternehmen nutzt nun KI und fortschrittliche Datentechnologien, um den Prozess schneller und effizienter zu gestalten.

Chai Discovery, ein 2024 gegründetes KI-Startup, ist ein Paradebeispiel dafür. In nur etwas mehr als einem Jahr haben die jungen Gründer Hunderte Millionen an Finanzmitteln gesichert und die Unterstützung einiger der führenden Investoren aus dem Silicon Valley gewonnen, wodurch sich das Unternehmen als herausragender Akteur in einem schnell wachsenden Sektor positioniert hat. Im Dezember schloss das Unternehmen eine Serie-B-Finanzierungsrunde in Höhe von 130 Millionen US-Dollar ab und erreichte eine Bewertung von 1,3 Milliarden US-Dollar.

Am vergangenen Freitag gab Chai eine Partnerschaft mit Eli Lilly bekannt, in deren Rahmen der Pharmariese die Software des Start-ups zur Entwicklung neuer Therapien einsetzen wird. Der Algorithmus von Chai, bekannt als Chai-2, wurde entwickelt, um Antikörper zu entwerfen – wichtige Proteine, die Krankheiten bekämpfen. Das Unternehmen möchte als „computergestützte Design-Suite” für die Molekülentwicklung dienen.

Dies ist ein entscheidender Moment für Chais Nische. Die Vereinbarung des Start-ups wurde bekannt gegeben, kurz bevor Eli Lilly eine separate 1-Milliarde-Dollar-Kooperation mit Nvidia zur Einrichtung eines KI-Labors für die Arzneimittelforschung in San Francisco ankündigte. Die als „Co-Innovationslabor” bezeichnete Einrichtung wird Big Data, Rechenleistung und wissenschaftliches Know-how zusammenführen, um die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen.

Dennoch stößt die Branche auf Skepsis. Einige erfahrene Fachleute argumentieren, dass diese neuen Technologien angesichts der inhärenten Schwierigkeiten der Arzneimittelentwicklung möglicherweise keine bedeutenden Durchbrüche bringen werden. Doch für jeden Kritiker scheint es eine gleiche Anzahl von Befürwortern zu geben.

Elena Viboch, Geschäftsführerin bei General Catalyst – einem der wichtigsten Investoren von Chai – erklärte gegenüber TechCrunch, dass ihr Unternehmen zuversichtlich sei, dass Partner, die die Dienste von Chai in Anspruch nehmen, greifbare Ergebnisse erzielen werden. „Wir glauben, dass Biopharma-Unternehmen, die sich schnell mit Innovatoren wie Chai zusammenschließen, als erste Moleküle in klinische Studien bringen und sinnvolle Therapien entwickeln werden“, erklärte Viboch. „Praktisch bedeutet das, dass 2026 Partnerschaften geschlossen werden und bis Ende 2027 bahnbrechende Medikamente in die klinische Testphase eintreten.“

Aliza Apple, Leiterin des TuneLab-Programms von Lilly, das KI und maschinelles Lernen zur Förderung der Arzneimittelforschung einsetzt, äußerte ebenfalls großes Vertrauen in die Plattform von Chai. „Durch die Integration der generativen Designmodelle von Chai mit Lillys fundiertem Fachwissen im Bereich Biologika und proprietären Daten wollen wir die Möglichkeiten der KI zur Entwicklung verbesserter Moleküle von Anfang an erweitern und so die Bereitstellung innovativer Therapien für Patienten beschleunigen“, erklärte sie.

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Obwohl Chai offiziell vor weniger als zwei Jahren gegründet wurde, reichen seine Ursprünge etwa sechs Jahre zurück, als die Mitbegründer und Sam Altman, CEO von OpenAI, erste Gespräche führten. Einer der Gründer, Josh Meier, arbeitete zuvor im Jahr 2018 im Forschungs- und Entwicklungsteam von OpenAI. Nach seinem Ausscheiden wandte sich Altman an Meiers College-Freund Jack Dent, um ein potenzielles Geschäftsvorhaben zu prüfen. Meier und Dent hatten sich in Informatikkursen in Harvard kennengelernt, und zu dieser Zeit war Dent Ingenieur bei Stripe – einem weiteren Unternehmen, das Altman frühzeitig unterstützt hatte. Altman fragte Meier, ob er an einer Zusammenarbeit bei einem Proteomik-Startup interessiert sei, das sich auf die Proteinforschung konzentriert.

Altman „schrieb mir, dass alle bei OpenAI Josh sehr schätzten und fragte mich, ob ich glaube, dass er offen für die Arbeit an einem Proteomik-Spin-off wäre“, erinnert sich Dent. Dent antwortete positiv, aber es gab ein Problem: Meier war der Meinung, dass die zugrunde liegende Technologie noch nicht ausgereift genug war. Die für solche Vorhaben erforderlichen KI-Tools befanden sich noch in der Entwicklung und waren noch nicht einsatzbereit.

Meier war außerdem entschlossen, sich dem Forschungs- und Entwicklungsteam von Facebook anzuschließen, was er auch tat. Bei Facebook trug er zu ESM1 bei, dem ersten transformatorbasierten Protein-Sprachmodell – einer wichtigen Grundlage für die aktuelle Arbeit von Chai. Nach seiner Zeit bei Facebook verbrachte Meier drei Jahre bei Absci, einem weiteren KI-gesteuerten Biotech-Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Medikamenten konzentriert.

Bis 2024 fühlten sich Meier und Dent bereit, das Proteomik-Unternehmen zu gründen, das sie ursprünglich mit Altman besprochen hatten. „Josh und ich nahmen wieder Kontakt zu Sam auf und schlugen vor, das frühere Gespräch wieder aufzunehmen – und erzählten ihm, dass wir gemeinsam Chai gründen würden“, sagte Dent.

OpenAI wurde einer der ersten Startkapitalgeber von Chai. Meier und Dent gründeten Chai zusammen mit den Mitbegründern Matthew McPartlon und Jacques Boitreaud, während sie in den Büros des KI-Giganten im Mission District von San Francisco arbeiteten. „Sie stellten uns großzügigerweise Büroräume zur Verfügung“, berichtete Dent.

Jetzt, etwas mehr als ein Jahr später, feiert Chai seine neue Partnerschaft mit Eli Lilly. Dent führt das schnelle Wachstum des Unternehmens darauf zurück, dass es ein außergewöhnlich talentiertes Team zusammengebracht hat. „Wir haben uns intensiv darauf konzentriert, die Fähigkeiten dieser Modelle zu erweitern“, erklärte Dent. „Jede Zeile Code in unserem System wird intern entwickelt. Wir optimieren nicht einfach bestehende Open-Source-LLMs. Unsere Architekturen sind hochgradig angepasst.“

Viboch von General Catalyst erklärte gegenüber TechCrunch, dass Chai ihrer Meinung nach gut vorbereitet ist, um schnell voranzukommen. „Es gibt keine grundlegenden Hindernisse für den Einsatz dieser Modelle in der Arzneimittelforschung“, merkte sie an. „Unternehmen müssen zwar weiterhin Tests und klinische Studien für Arzneimittelkandidaten durchführen, aber wir gehen davon aus, dass Early Adopters erhebliche Vorteile erzielen werden – nicht nur durch die Verkürzung der Forschungszeiten, sondern auch durch die Erschließung von Arzneimitteltypen, deren Entwicklung bisher schwierig war.“