人工智能增强药物制造：YC支持的反应方向

人工智能正在颠覆化学领域，英国剑桥的初创公司ReactWise，由Y Combinator支持，处于领先地位。他们利用AI加速化学制造，这是新药上市的关键步骤。

一旦在实验室中发现有潜力的药物，制药公司需要生产更多数量以进行临床试验。ReactWise推出“化学过程优化的AI副驾驶”，声称可将标准的试错过程加速30倍。

“制造药物很像烹饪，”联合创始人兼首席执行官亚历山大·庞伯格在与TechCrunch的对话中解释说。“你需要找到最佳配方，以高纯度和高产率制造药物。”传统上，行业依赖试错或员工专长进行“工艺开发”。但通过自动化，ReactWise旨在减少找到完美配方所需的迭代次数。

该初创公司致力于“一次预测”，即AI几乎可以立即预测出理想实验，无需多次迭代。庞伯格相信他们将在两年内实现这一目标。即使现在，他们的机器学习模型也能显著减少所需迭代次数，节省时间和资源。

庞伯格是一名受过训练的化学家，曾在大制药公司工作，亲眼见证行业多么繁琐且依赖试错。ReactWise将他五年的学术研究浓缩成他所谓的“简单软件”。这项研究专注于使用机器人工作流程和AI自动化化学合成。

为构建AI模型，ReactWise在实验室中进行了数千次反应，使用“高通量筛选”方法一次测试300次反应。这加速了训练数据的收集过程。庞伯格指出，在制药行业，少数几种反应类型被反复使用。通过为这些关键反应生成数千个数据点，他们可以训练出深刻理解化学的基础反应模型。这意味着当客户需要开发可扩展的工艺时，无需从零开始。

该初创公司去年8月开始捕捉这些反应类型，目标是到夏季完成，计划收集20,000个化学数据点，覆盖最重要的反应。传统上，获取单个数据点可能需要化学家一到三天，成本高且耗时。

目前，ReactWise专注于小分子药物的制造工艺，可用于多种疾病。但庞伯格看到其他领域的潜在应用，包括与两家材料制造商合作开发聚合物药物传递。

ReactWise的自动化还包括可与机器人实验室设备对接的软件，以提高药物制造的精度。虽然他们不生产机器人设备，但如果客户有设备，他们可以驱动它。

ReactWise成立于2024年7月，目前与制药公司进行12项试点试验，预计今年晚些时候首次全面部署其订阅软件。他们与一些大制药公司合作，但尚未披露名称。

ReactWise最近在种子轮融资中筹集了340万美元，包括YC的50万美元和Innovate U.K.的120万英镑赠款。其余来自未具名的风险投资家和天使投资人，致力于推动AI驱动的可持续制药制造。

虽然ReactWise专注于药物开发链的特定部分，庞伯格相信加速这一过程可以显著缩短新药上市时间。典型药物开发时间为10到12年，工艺开发需一到两年。通过平均减少60%的工艺开发时间，ReactWise能产生实质影响。

其他初创公司也在将AI应用于药物开发的不同方面，因此随着更多自动化创新的整合，可能产生叠加效应。但在药物制造方面，庞伯格认为ReactWise处于领先地位。他们与传统软件如JMP以及其他使用AI的少数公司竞争，但ReactWise对高质量化学反应数据集的获取使其脱颖而出。

“我们是唯一在内部生成这些高质量数据集的公司，”庞伯格说。“大多数竞争对手基于输入提供软件和指令。但我们提供预训练模型，深刻理解化学。客户可以告诉我们他们感兴趣的反应，点击开始，我们从第一天起就根据我们在实验室所做的所有预备工作提供工艺推荐。这是目前无人能及的。”