AIは薬物製造を後押しします：YCに包まれたReactWiseが道をリードします

人工知能が化学の世界を揺さぶっており、英国ケンブリッジに拠点を置くY Combinator支援のスタートアップ、ReactWiseがその最前線にいます。彼らはAIを活用して化学製造を加速させ、新薬を市場に出すための重要なステップを支援しています。

有望な薬が研究室で特定されると、製薬会社は臨床試験のために大量生産する必要があります。ここでReactWiseが「化学プロセス最適化のためのAIコパイロット」を提供し、従来の試行錯誤のプロセスを30倍速くできると主張しています。

「薬の製造は料理に似ています」と、共同創業者兼CEOのアレクサンダー・ポンバーガーはTechCrunchとの対話で説明しました。「高い純度と収率で薬を作る最適なレシピを見つける必要があります。」従来、業界は試行錯誤やスタッフの専門知識に依存してこの「プロセス開発」を行ってきました。しかし、ReactWiseは自動化を導入することで、完璧なレシピを見つけるための反復回数を減らすことを目指しています。

このスタートアップは「ワンショット予測」を目指しており、AIがほぼ即座に理想的な実験を予測し、複数回の反復を必要としません。ポンバーガーは、これを2年以内に実現できると信じています。現時点でも、彼らの機械学習モデルは必要な反復回数を大幅に削減し、時間とリソースを節約できます。

化学者として訓練を受け、大手製薬会社での経験を持つポンバーガーは、業界がいかに面倒で試行錯誤に依存しているかを直接見てきました。ReactWiseは、彼の5年間の学術研究を「シンプルなソフトウェア」に凝縮したものです。この研究は、ロボットワークフローとAIを活用した化学合成の自動化に焦点を当てていました。

AIモデルを構築するため、ReactWiseはラボで数千の反応を行い、「ハイスループットスクリーニング」メソッドを使用して一度に300の反応をテストしました。これにより、トレーニングデータの収集プロセスが加速します。ポンバーガーは、製薬業界では少数の反応タイプが繰り返し使用されると指摘しました。これらの主要な反応に対して数千のデータポイントを生成することで、化学を根本的に理解する基礎的な反応性モデルを訓練できます。これにより、クライアントがスケーラブルなプロセスを開発する必要がある場合、ゼロから始める必要がありません。

このスタートアップは昨年8月にこれらの反応タイプの収集を開始し、夏までに完了を目指し、最重要な反応をカバーする2万の化学データポイントを目標としています。従来、1つのデータポイントを得るのに化学者は1～3日かかり、コストと時間がかかるプロセスでした。

これまで、ReactWiseはさまざまな疾患に使用できる小分子薬の製造プロセスに焦点を当ててきました。しかし、ポンバーガーは、ポリマー薬物送達開発で2つの素材メーカーと協力するなど、他の分野での応用可能性も見ています。

ReactWiseの自動化には、ロボットラボ機器とインターフェースできるソフトウェアも含まれており、薬の製造における精度を向上させます。彼らはロボット機器自体は製造しませんが、クライアントがそれを持っていれば操作できます。

2024年7月に設立されたReactWiseは、製薬会社と12の試験運用を行っており、今年後半にサブスクリプションソフトウェアの初の本格展開を予定しています。一部の大手製薬会社と協力していますが、名前はまだ公開されていません。

ReactWiseは最近、プレシードラウンドで340万ドルを調達し、YCから50万ドル、Innovate U.K.から120万ポンドの助成金を受け取りました。残りは、AI駆動の持続可能な製薬製造を推進する未公開のベンチャーキャピタリストやエンジェル投資家からの資金です。

ReactWiseは薬の開発チェーンの特定の部分に焦点を当てていますが、ポンバーガーはこのプロセスの加速が新薬を患者に届ける時間を大幅に短縮できると信じています。通常の薬の開発期間は10～12年で、プロセス開発には1～2年かかります。これを平均60％削減することで、ReactWiseは大きな違いを生み出せます。

他のスタートアップも薬の開発のさまざまな側面にAIを適用しており、さらなる自動化イノベーションが統合されることで複合効果の可能性があります。しかし、薬の製造に関しては、ポンバーガーはReactWiseがリードしていると信じています。彼らはJMPなどのレガシーソフトウェアやAIを使用する他の数社と競合していますが、化学反応に関する高品質なデータセットへのアクセスがReactWiseを際立たせています。

「私たちは社内でこれらの高品質なデータセットを生成している唯一の企業です」とポンバーガーは述べました。「ほとんどの競合他社は入力に基づいたソフトウェアと指示を提供します。しかし、私たちは化学を根本的に理解する事前訓練されたモデルを提供します。クライアントは興味のある反応を伝え、スタートを押せば、私たちがラボで行ったすべての事前作業に基づいて、初日からプロセス推奨事項を提供します。これは現在、誰もやっていないことです。」