Google DeepMind, Meta 및 Isomorphic Labs는 AI를 갖춘 가상 셀에 3억 달러를 투자했습니다. 이 수치는 질병이 나타나기 전에 질병을 예측하는 것을 목표로 하는 컨소시엄에 무게를 더합니다.
작업의 핵심
- 세 명의 라이벌이 같은 돼지 저금통을 공유합니다. Google DeepMind, Meta 및 Isomorphic Labs는 동일한 인재와 동일한 고객을 놓고 경쟁하지만 공통 인프라에 자금을 지원하기 위해 공동 수표를 작성합니다.
- 이 프로젝트는 18억 달러의 계획으로 지원됩니다. 이번 기여는 언어 모델로 학습 가능한 생물학적 데이터베이스 구축에 초점을 맞춘 Biohub의 가상 생물학 이니셔티브를 확장합니다.
- 바이오허브는 2016년 저커버그 가문의 자금으로 탄생했습니다. 비영리 단체는 컨소시엄을 이끌고 프로그램 중에 생성된 데이터를 제어합니다.
돈을 전달하는 조직은 기술적인 조직이 아닙니다. Mark Zuckerberg와 Priscilla Chan이 2016년에 설립한 비영리 단체인 Biohub는 매우 정확한 예측 모델을 통해 질병을 예방하고 치료하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. 이제 그 임무는 수년 동안 같은 일을 위해 경쟁해 온 세 회사의 산업 의제에 부합됩니다.
3억 달러의 기부금은 수치가 확정되기 전 로이터 통신에 따르면 바이오허브가 가상 생물학(Virtual Biology)이라고 명명한 글로벌 프로그램 18억 달러의 6분의 1에 해당한다. 회사별로 공개 마감일이나 배포가 구분되어 있지 않습니다. 분명한 것은 자본의 목적지입니다. 컴퓨팅 구입, 생물학적 데이터 큐레이션, 현미경을 건드리지 않고도 세포에 대한 질문에 답할 수 있는 모델 교육 등입니다.
이 접근 방식은 전통적인 에세이의 논리를 깨뜨립니다. 이전에는 임상 단계에서 배양, 수 개월의 기한 및 90% 이상의 실패율이 있었던 곳에서 이제 시뮬레이션이 제안됩니다. 소프트웨어 연구실에 돈을 쓰기 전에 후보자를 폐기하는 것입니다. 약속은 훌륭합니다. 공개 증거는 아직 부족합니다.
실험실 벤치를 대체하려는 가상 셀
Isomorphic Labs는 컨소시엄에서 가장 눈에 띄는 부분입니다. 구글 딥마인드(Google DeepMind) 생태계에서 분사된 이 회사는 알파폴드(AlphaFold) 형태의 아키텍처를 의약품 설계에 적용하기 위해 탄생했는데, 여기에 존재한다는 것은 논문 발표가 아닌 시장성 있는 인프라 구축이 목적임을 의미한다. DeepMind는 연구 역량을 제공합니다. 동형, 제약사업의 길.
Meta의 경우 관심이 덜 명확하고 더 전략적입니다. 이 회사는 2년 동안 개방형 모델에 대한 의료 애플리케이션을 찾고 있었습니다. 그리고 투자자와 규제 기관에 대한 베팅을 정당화하려면 양질의 생물학적 데이터가 필요합니다. Chan Zuckerberg 재단과 컨소시엄에 참여하면 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 과학적 정당성을 얻을 수 있습니다.
비즈니스는 셀을 시뮬레이션하는 것이 아니라 셀을 시뮬레이션할 수 있는 데이터 세트의 소유자가 되는 것입니다.
생성된 것에 대한 권리가 어떻게 배포되는지는 아직 알 수 없습니다. Biohub는 비영리 조직이지만 자금 제공자는 수탁 의무가 있는 다국적 기업으로 등록되어 있습니다. 공개 라이센스가 아닌 민간 계약에 의해 지원되는 이러한 균형은 발표에서 가장 취약한 부분입니다.
누구도 포기하고 싶지 않은 생물학적 데이터의 맥박
제약회사는 10년 동안 인공지능에 관심을 가져왔고 거의 항상 제3자로부터 도구를 구매했습니다. AstraZeneca, Sanofi 또는 Novartis는 자체 장비를 유지하고 있지만 플랫폼을 대체할 만큼 일반적인 셀 모델을 달성한 곳은 없습니다. 상영. 해당 역량을 커뮤니티에 제공하는 기술 컨소시엄은 전체 산업의 협상 위치를 바꿉니다.
따라서 분쟁 중인 자산은 알고리즘이 아닙니다. 데이터가 되십시오. 생물학적 기반을 통제하는 사람이 예측 가격을 통제합니다.그리고 그 가격은 오늘 라이센스로 지불되며 시험판을 피하고 개발 시간을 절약합니다. 승인된 약물당 평균 비용이 20억 달러 이상이므로 모델이 얻는 각 정확도는 실행되지 않는 수억 달러의 투자로 해석됩니다.
스페인의 격차: 많은 임상 시험과 적은 데이터베이스
스페인은 임상시험 관련 플레이어이자 독점 생물학적 데이터의 잔여 플레이어입니다. IBEX 35의 두 부문 참조인 Grifols와 Almirall은 R&D 프로세스에 고급 분석을 통합해 왔지만 현재 Google과 Meta가 자금을 지원하는 것과 비교할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼을 운영하지 않습니다. 비대칭성은 재능에 관한 것이 아니라 인프라와 집계 데이터에 대한 액세스에 관한 것입니다.
스페인의 역설은 공중 보건 시스템이 유럽에서 가장 풍부한 임상 정보를 생성하지만 민간 연구에서는 이를 대규모로 활용할 수 없다는 것입니다. 유럽 보건 데이터 공간은 아직 완전히 배포되지 않은 상호 운용성과 동의 규칙을 통해 점진적으로 그 문을 여는 것을 목표로 합니다. 그렇게 되면 병목 현상이 데이터에서 컴퓨팅으로 옮겨가고 미국 클라우드에 대한 의존도는 계속해서 한계가 될 것입니다.
스페인 선별의 상장 제약 회사의 경우 시나리오에서는 두 가지 판독이 허용됩니다. 첫 번째는 기회입니다. 예측 모델 라이센스를 통해 현재 비용으로 인해 폐기되는 화합물의 전임상 단계를 더 저렴하게 만들 수 있습니다. 두 번째는 위협입니다. 예측 역량이 해당 분야 외부의 3개 플랫폼에 집중되어 있는 경우마진은 실험실에서 기술 제공업체로 이동합니다. 에서 일어난 일과 비슷한 일이 일어났습니다. 구름 은행에서.
첫 번째 검증 가능한 테스트는 Biohub가 약속된 데이터 세트를 게시하고 외부 팀이 그 결과를 복제할 수 있을 때 이루어질 것입니다. 과학계가 모델을 감사할 수 없는 경우 가상 셀은 세 회사의 내부 도구로 남게 되며 나머지 부문에서는 추측에 대한 비용을 계속 지불하게 됩니다. 우리는 해당 출판물을 면밀히 관찰하고 있습니다. 이는 이것이 공유 인프라인지 아니면 단순히 자금이 잘 갖춰진 상업적 유입 경로인지 판단할 것이기 때문입니다.
