המודלי גילוי תרופות ישירות בתוך Claude של Anthropic
חברת SandboxAQ, שגויסה ממנה למעלה מ-950 מיליון דולר ונולדה מ-Alphabet, מאפשרת כעת לחוקרים פרמצבטיים לתפעל מודלים מדעיים מתקדמים דרך ממשק שיחה רגיל ב-Claude - ללא צורך בתשתית מחשוב ייעודית. המהלך ממצב את החברה בניגוד ישיר לחברות כמו Chai Discovery ו-Isomorphic Labs, שמתחרות על איכות המודלים עצמם.
כשהחסם הוא לא המדע אלא הממשק
גילוי תרופות הוא אחד מהתהליכים היקרים והמורכבים ביותר בתעשייה המודרנית. מציאת מולקולה אחת בעלת פוטנציאל שיווקי עשויה לקחת עשור ולעלות מיליארדי דולרים - ורוב המועמדים עדיין לא עוברים לשלב קליני. דור שלם של סטארטאפים מונעי בינה מלאכותית הבטיח לשנות את המשוואה הזו, אך רובם עסקו בשיפור המודלים עצמם, כלומר בשאלה כיצד לחזות טוב יותר את ההתנהגות המולקולרית.
רוצה להישאר מעודכן ב-AI?
הירשם לדיוור השבועי שלנו וקבל עדכונים, המלצות על כלים, חדשות ודוחות מיוחדים
SandboxAQ מציעה טענה שונה: הבעיה האמיתית היא הנגישות.
שיתוף פעולה עם Anthropic
החברה הודיעה השבוע על שילוב מודלים מדעיים קנייניים שלה ישירות לתוך Claude, ה-LLM של Anthropic. המשמעות היא שחוקרים יכולים כעת לשאול שאלות מדעיות מורכבות בשפה טבעית ולקבל תוצאות שבעבר דרשו תשתית מחשוב ייעודית והכשרה טכנית עמוקה.
LQM: פיזיקה, לא סטטיסטיקה
המודלים שפיתחה SandboxAQ מכונים LQMs - מודלים כמותיים גדולים. בניגוד ל-LLM קלאסי שמבוסס על דפוסים בטקסט, ה-LQMs בנויים על כללי העולם הפיזי. הם מסוגלים לבצע חישובי כימיה קוונטית, לדמות דינמיקה מולקולרית ולנתח מיקרוקינטיקה - כלומר, כיצד תגובות כימיות מתפתחות ברמה המולקולרית. זהו כלי שמאפשר לחזות את התנהגות מולקולת מועמד עוד לפני שמישהו נכנס למעבדה.
החברה, שנוסדה לפני כחמש שנים כ-spin-out מ-Alphabet ושבה משמש אריק שמידט, המנכ"ל לשעבר של Google, כיו"ר, גייסה עד כה למעלה מ-950 מיליון דולר, ופועלת גם בתחום אבטחת הסייבר.
ההימור על הנגישות
בשוק שבו Chai Discovery ו-Isomorphic Labs מתחרות בצורה אגרסיבית על בניית מודלים מדויקים יותר, SandboxAQ בוחרת מסלול אחר לגמרי. הלקוחות שלה הם בדרך כלל מדענים חישוביים וחוקרים ניסויים בחברות פרמה ותעשייה גדולות.
"הלקוחות שלנו מגיעים אלינו כי ניסו את כל שאר התוכנות הקיימות, ומורכבות הבעיה שלהם היא כזו שהן לא עבדו, או לא הניבו תוצאות חיוביות כשהתרגום הגיע לעולם האמיתי", הסבירה הארהן (כפי שצוטטה ב-TechCrunch על ידי לוקאס רופק).
הגישה הזו מייצגת הימור ברור: לא לבנות מודל טוב יותר, אלא לוודא שהמודל הקיים יהיה נגיש למי שצריך אותו - גם אם אין לו תואר שלישי במדעי המחשב.
עבור חברות ביופארמה ומדעי החיים הישראליות - ענף שמונה מאות חברות פעילות ומגלגל עשרות מיליארדי שקלים בשנה - ההשלכות ישירות. כלים שבעבר דרשו צוותי מחשוב ייעודיים הופכים נגישים לצוותי מחקר סטנדרטיים. חברות כמו Teva, BiondVax ועשרות סטארטאפים בתחום החיפוש אחר מולקולות פעילות עשויות להיות הלקוחות הטבעיים של פלטפורמה כזו.
יתרה מכך, השילוב של LQMs עם Claude יוצר תקדים מעניין לאקוסיסטם הישראלי: חברות AI מקומיות שפיתחו יכולות מדעיות ייחודיות יכולות לשקול מסלול דומה - הפיכת ה-LLM לשכבת ממשק, ואת המומחיות הקניינית לשכבת הערך.