אבוג’ן, העוסקת בתחום ביולוגיה חישובית, הודיעה היום על השלמת פיתוחו של מודל בסיס גנרטיבי, גרסה 1.0, לתיכנון מולקולות קטנות, שפותח במסגרת שיתוף פעולה עם Google Cloud.
המודל החדש מרחיב את היכולות הקיימות של ChemPass AI, המנוע הטכנולוגי של של אבוג’ן לגילוי ואופטימיזציה של מולקולות קטנות, ומבקש לתת מענה לאתגר מרכזי בתעשיות הפרמצבטיקה והחקלאות: זיהוי מולקולות קטנות חדשות העונות על קריטריונים מורכבים הנדרשים לפיתוח מוצרים.
הן בתחום הפרמצבטיקה והן בתחום החקלאות, הצלחת פיתוח מוצר תלויה בזיהוי מולקולות העונות על קריטריונים מרובים, לצד היכולת להגן עליהן באמצעות פטנטים. שיטות הגילוי המסורתיות נוטות לטפל באתגרים אלו בשלבים עוקבים – תהליך שמפחית את הסיכוי להצלחה. בנוסף, גישות אלה נוטות להישען על אזורים מוכרים או ’רווים’ במרחב הכימי, מה שמגביל את פוטנציאל החדשנות ומקשה על השגת קניין רוחני ובידול משמעותי של המוצר.
לעומת זאת, מודלים גנרטיביים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים לשלב מספר דרישות מורכבות באופן סימולטני תוך יצירה של מבנים מולקולריים חדשים לחלוטין, ומאפשרים גם פיתוח של פורטפוליו קניין רוחני חזק ובר הגנה. מודל הבסיס החדש של אבוג’ן נבנה בדיוק למטרה זו – והוא הראשון מסוגו.
המודל פותח על ידי צוותי האלגוריתמיקה של אבוג’ן, ומהווה קפיצת מדרגה משמעותית לעומת מודלים גנרטיביים מסורתיים. על פי ניתוח חישובי פנימי המודל מציג דיוק של כ- 90% ביצירת מולקולות חדשות ויעילות (בהשוואה לכ־29% במודלים קלאסיים של בינה מלאכותית מסוגGPT ), תוך עמידה סימולטנית בכל הפרמטרים החיוניים. מדובר בפריצת דרך שמאפשרת תיכנון של מולקולות יעילות, ניתנות לסינתוז ולרישום פטנטי עבור מגוון מוצרים במדעי החיים.
המודל נבנה על בסיס מערך נתונים עצום, הכולל כ־38 מיליארד מבנים מולקולריים, ואומן ויושם תוך שימוש בתשתיות הבינה המלאכותית המתקדמות של Google Cloud, כולל מעבדים גרפיים עתירי ביצועים ואחסון בר הרחבה. התוצאה היא מודל בסיס עוצמתי שמניע את ChemPass AI של אבוג’ן כיום, ומהווה גם בסיס להרחבות עתידיות.
עופר חביב, נשיא ומנכ"ל אבוג’ן, אמר: "השלמת פיתוח מודל הבסיס שלנו הוא אבן דרך משמעותית בהצעת הערך של החברה. הוא פותח גבולות חדשים עבור ChemPass AI ומעניק לנו את היכולת ליצור מולקולות חדשות לחלוטין, שאינן רק יעילות אלא גם יוצרות מרחב פטנטי חדש. זהו מפתח להתמודדות עם אתגרים ארוכי שנים בתחום המו"פ במדעי החיים – החל מצמצום כישלונות בשלבים מאוחרים בפיתוח תרופות, ועד לפיתוח כימיקלים חקלאיים שהם יעילים, בני-קיימא ויחודיים."
בועז מעוז, מנכ"ל Google Cloud ישראל, הוסיף: "אנחנו שמחים לשתף פעולה עם החדשנות של אבוג’ן בתחום תיכנון מולקולות מבוסס בינה מלאכותית. ההתקדמות של אבוג’ן עם ChemPass AI ממחישה את העוצמה של שילוב תשתיות בינה מלאכותית מתקדמות עם עומק מדעי. אנו מצפים לראות את השפעת המודל החדש בתהליכי גילוי תרופות ובתחום החקלאות."
בנוסף, אבוג’ן מודיעה כי פיתוח גרסה 2.0 של מודל הבסיס הגנרטיבי שלה כבר בעיצומו, עם התמקדות בשיפור הגמישות לאופטימיזציה מרובת-פרמטרים. "הגרסה הבאה תשלב פרמטרים מוגדרים מראש, מותאמים להקשרים טיפוליים רפואיים או לצרכים חקלאיים ייחודיים. שדרוג זה יאפשר ל־ChemPass AI לאזן טוב יותר אילוצים מורכבים מהעולם הממשי - כגון יעילות, רעילות ויציבות - ולשפר משמעותית את יכולת המודל לייצר מולקולות אופטימליות להצלחה קלינית, מסחרית ורגולטורית.