Potential Sciences Gọi Vốn Hàng Chục Triệu Đô La

Công ty ra mắt ngày 5 tháng 11. Số tiền đến từ SovAI, quỹ đầu tư mạo hiểm AI của chính phủ Anh, Twin Path Ventures và một số nhà đầu tư khác; nhà sáng lập không tiết lộ con số chính xác hay mức định giá.

Potential Sciences muốn xây tập dữ liệu hóa học quy mô lớn bằng cách dùng nguyên lý cơ bản của vật lý để mô phỏng tương tác giữa nguyên tử, phân tử nhỏ, axit amin và chất đạm. Từ dữ liệu đó, công ty đặt cược có thể huấn luyện AI model và hệ thống dự đoán để tìm thuốc cho từng bệnh cụ thể.

Công ty nói cách làm này có thể bỏ qua thử nghiệm trong phòng thí nghiệm tốn kém và mất thời gian. Hatem Helal, nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành, nói công ty muốn những phân tử không thể dùng trong lâm sàng bị loại sớm.

Helal nói điều đó cần những bộ dự đoán tốt hơn về cách các phân tử sẽ hành xử khi tương tác với sinh học người. Ông cũng muốn có nhiều cách điều trị riêng cho từng bệnh, với thuốc là những kết hợp phân tử được thiết kế theo sinh học người riêng của mỗi người.

Nếu diễn ra như mong muốn, cách làm này có thể giúp phát triển phương pháp điều trị mới nhanh hơn cho nhiều bệnh. Helal nói nó cũng có thể giúp công ty dược phẩm theo đuổi thuốc cho bệnh hiếm vốn chưa từng được điều trị trở nên kinh tế hơn.

Peter Wolynes, giáo sư hóa học tại Rice University, nói ông chắc đây sẽ là một bước cải thiện. Nhưng theo ông, kỹ thuật hiện nay vẫn ở mức của người La Mã, không phải thời Phục hưng, khi nói về cách làm việc với chất đạm.

Hiện nay, nhiều phòng nghiên cứu tìm thuốc đang xây model trên một cơ sở dữ liệu công khai về cấu trúc nguyên tử 3 chiều là Protein Data Bank. Helal nói tập dữ liệu này vẫn quá nhỏ để huấn luyện AI model đủ mạnh nhằm tìm ra ứng viên thuốc đáng tin cậy.

Demis Hassabis và nhiều startup như Potential Sciences cho rằng AI cuối cùng sẽ dẫn đến những đột phá khoa học lớn. Họ hy vọng tìm thuốc sẽ là một trong những ranh giới khoa học đầu tiên được công nghệ này thay đổi.