По словам представителей компании, ее модели обучаются на основе 3,8 миллиарда лет биологической истории. Оценка компании и период обучения исчисляются одним и тем же числом, однако никто пока не уточнил, случайность ли это.
Раунд возглавил Боб Нельсен, в нем также приняли участие Peak 6, NeoGenesis Capital, Builders VC и CAZ Investments, сообщает GamesBeat. Общий объем финансирования теперь составляет 60 миллионов долларов.
Кто за этим стоит
Компания Astromech была основана Беном Ламмом и Джорджем Черчем — тем самым дуэтом, который стоит за проектом Colossal Biosciences.
Colossal — это компания, пытающаяся возродить шерстистого мамонта. Astromech действует в противоположном направлении, пытаясь предсказать дальнейшее развитие биологии, а не реконструировать ее прошлое.
Далласский стартап зарождался внутри Colossal и унаследовал ее данные. Сюда входят банк геномов вымерших и живущих видов, инструменты, созданные для работы с крупными биологическими наборами данных, а также возможности анализа древней ДНК, которые сравнивают старые геномы с современными, чтобы увидеть, что именно изменилось и когда.
Какова ее цель
Ламм описывает это как прогнозирование.
«Мы создаем алгоритмическое решение для прогнозирования, — рассказал он изданию Inc. — Представьте себе погоду — сложную систему, которую человечество научилось предсказывать благодаря определенным технологиям и массивам данных. Мы создаем то же самое для биологии, используя эволюционные данные».
Платформа принимает три типа входных данных: геномные, эволюционные и функциональные — и выдает три типа результатов: куда движется геном или популяция, где наиболее вероятен сбой и какие регуляторные контуры стимулируют эти изменения.
«Биология управляет миром, и исторически мы лишь реагировали на нее», — отметил Ламм в своем заявлении.
Техническое обоснование
Используемый метод представляет собой реконструкцию предкового состояния, выходящую за рамки простой последовательности.
Вместо того чтобы выводить только предковый белок в каждой точке генеалогического древа, Astromech реконструирует предковое регуляторное состояние: доступность хроматина, экспрессию генов и функциональную аннотацию. Все это пропускается через байесовскую структуру, которая выдает калиброванную степень уверенности вместо точечных прогнозов.
Черч объяснил, почему это важно. «Большинство вариаций, имеющих значение для сложных признаков — например, морфологии и долголетия, — носят регуляторный, а не кодирующий характер. Поэтому реконструкция предкового регуляторного состояния, а не только предкового белка, обладает решающей объяснительной силой», — сказал он.
Он добавил, что для этого требуются функциональные данные по многим видам и достаточно дешевая ИИ-реконструкция, которую можно запускать в масштабах всего генома. «Десять лет назад ничего из этого не было возможным».
Что уже было продемонстрировано
Компания находится на этапе, который она называет глубокими исследованиями и разработкой.
Ее первая публичная демонстрация сопоставляет 46 связанных с долголетием генов на древе жизни с временной калибровкой. В ней сравниваются виды, по-разному решившие одну и ту же проблему: азиатские слоны, устойчивые к раку несмотря на свои размеры; гренландские киты, живущие более двух веков; брандтовы ночницы, весящие всего несколько граммов и доживающие до сорока лет; а также тасманские дьяволы, уязвимые к передающемуся вирусу рака.
По данным Astromech, внутреннее тестирование метода вывода эволюционного древа показало примерно в 100 раз большую скорость по сравнению с традиционными подходами максимального правдоподобия при сопоставимой точности.
В ходе ретроспективной валидации конвейер обнаружил гены, связанные с определенными признаками, которые уже были установлены в опубликованных ранее исследованиях, а также выявил новые потенциальные кандидаты.
Это пока все данные, доступные общественности. Проспективная валидатция — проверка того, сбываются ли прогнозы, — предстоит позже в рамках пилотных проектов с партнерами в сфере здравоохранения и биобезопасности.
Это различие принципиально. Обнаружение генов, которые уже были найдены в ходе опубликованных исследований, доказывает, что конвейер работает на известных примерах. Это не доказывает, что модель способна предсказать что-то заранее.
Цифры
Привлечено 60 миллионов долларов. Оценка составляет 3,8 миллиарда долларов. Одна ретроспективная проверка и карта из 46 генов.
Это примерно в 63 раза превышает объем привлеченного капитала для платформы, у которой еще нет продукта на рынке.
Инвесторы уже поддерживали эту команду основателей в условиях долгого ожидания в прошлом. Tech Funding News отмечает, что Colossal потратила пять лет и сотни миллионов долларов, так и не создав возрожденного вымершего вида, но при этом продолжала привлекать финансирование.
Оценка компании находится в привычном диапазоне. Издание TNW сообщало в июле, что Chai Discovery привлекла $400 млн при той же оценке в $3,8 млрд, работая над другой задачей и с капиталом, превышающим этот в двадцать раз.
Кто еще работает в этой сфере
Tech Funding News упоминает компанию Insitro, которая привлекла более $700 млн на разработку лекарств с помощью машинного обучения, а также проект Isomorphic Labs от Alphabet.
Astromech позиционирует себя выше обеих компаний. Она не занимается разработкой лекарств. Она пытается предсказать, где произойдет сбой в биологии, прежде чем кто-либо выберет конкретную мишень.
Редакция уже освещала разработки на том уровне, который компания намерена обеспечивать данными. Кембриджский стартап в июле привлек те же $20 млн на создание базовой модели для анализа снимков грудной клетки с целью ускорения клинических испытаний.
В июле подразделение Google DeepMind зашло на смежную территорию, представив программу биобезопасности на базе ИИ. Исходный материал также улучшается: в июле Национальный институт здоровья США (NIH) выпустил крупнейшую базу данных по геномике и здоровью.
Инвестиции продолжают поступать и на более поздних этапах. В июле компания Novartis выплатила до $1,5 млрд за британский биотех-стартап Myricx.
Что должна предсказывать платформа
Astromech выделяет шесть основных направлений применения: определение видов, восприимчивых к патогену, до того как он достигнет людей; прогнозирование лекарственной устойчивости до того, как лечение перестанет помогать; картирование рисков заболеваний и продолжительности здоровой жизни; моделирование уязвимости популяций в условиях эпидемий и климатических стрессов; выявление видов и экосистем, находящихся под угрозой; а также предвосхищение угроз продовольственной безопасности.
Предполагается, что одна и ту же структура будет обслуживать все эти направления за счет изменения анализируемых данных, а не архитектуры.
Компания нанимает специалистов в области анцестрального моделирования, регуляторной геномики, геномного вывода, реконструкции последовательностей, метаболического моделирования и фолдинга белков. Полученные средства направляются исследовательской команде, на расширение видового состава в функциональных геномных наборах данных, а также на создание инфраструктуры для сравнительного анализа, на которой обучаются модели.
Что еще не доказано
Ни один прогноз еще не был протестирован проспективно. Все опубликованные на данный момент данные обращены в прошлое.
Показатель 100-кратного ускорения — это внутренний бенчмарк Astromech, который компания еще не предоставляла для независимой внешней оценки.
Пока не названо ни одного пилотного партнера и не объявлено ни одного клиента в сфере здравоохранения, биобезопасности, сельского хозяйства или охраны природы.
В источниках также имеются расхождения относительно истории оценки компании, поэтому в данном материале используется только текущий показатель, который во всех источниках указан на уровне $3,8 млрд.
Опубликовано 21 августа 2026 - 09:56 Наверх
