Aureka Biotechnologies huy động 100 triệu USD để phát triển mô hình nền tảng trong khám phá thuốc bằng AI

Aureka Biotechnologies gần đây đã thông báo hoàn tất vòng gọi vốn Series B trị giá 100 triệu USD. Vòng gọi vốn này được thực hiện theo từng giai đoạn: đợt đầu tiên do Granite Asia dẫn dắt độc quyền, các đợt tiếp theo có sự tham gia của các nhà đầu tư tên tuổi trong ngành cùng với HLC. Các cổ đông hiện hữu bao gồm Qiming Venture Partners, Matrix Partners China và Nueli Capital tiếp tục rót vốn. Tổng số tiền huy động được của Aureka hiện đã lên tới gần 200 triệu USD.

Nguồn vốn này sẽ được ưu tiên đầu tư vào R&D và huấn luyện quy mô lớn các mô hình nền tảng sinh học thế hệ mới, đồng thời tiếp tục nâng cao năng lực của chúng trong các tác vụ cốt lõi như thiết kế phân tử de novo, mô hình hóa cấu trúc sinh học và dự đoán chức năng. Công ty cũng sẽ nâng cấp hệ thống Lab-in-the-Loop, sử dụng thực nghiệm làm cơ chế phản hồi cốt lõi, thúc đẩy sự tích hợp sâu rộng giữa mô hình nền tảng với các nền tảng sàng lọc chức năng đơn bào độc quyền, kiểm chứng thực nghiệm thông lượng cao và phát triển thuốc.

Aureka đã hoàn thiện việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI-native khép kín. Bước tiếp theo là củng cố mô hình nền tảng trở thành "bộ não thông minh" của toàn bộ hệ thống này — kết hợp giữa huấn luyện trước quy mô lớn, tinh chỉnh theo dự án cụ thể, các AI agent và các hoạt động thực nghiệm có khả năng mở rộng để xây dựng cơ sở hạ tầng AI for Science chuyên biệt cho khoa học sự sống. Điều này sẽ cho phép mô hình vượt ra ngoài việc giải quyết các tác vụ khám phá thuốc riêng lẻ để tiến tới việc học hỏi liên tục các nguyên lý sinh học, cũng như hiểu, tạo ra, dự đoán và can thiệp vào các hệ thống sinh học phức tạp.

Khi mô hình nền tảng và cơ sở hạ tầng R&D tự động hóa được tích hợp mạnh mẽ hơn, Aureka sẽ chuyển mình từ "sử dụng AI để cải thiện hiệu quả khám phá thuốc" sang "sử dụng AI để mô hình hóa các hệ thống sống", liên tục mở rộng giới hạn kỹ thuật và trần công nghiệp của khám phá thuốc dựa trên AI.

Cơ sở hạ tầng AI khép kín ươm mầm cho một bộ não thông minh mạnh mẽ hơn

Được thành lập vào năm 2023, Aureka là một công ty TechBio AI-native chuyên phát triển các mô hình nền tảng sinh học thế hệ mới và xây dựng cơ sở hạ tầng AI-native khép kín bao gồm các mô hình AI, agent, công nghệ sinh học kỹ thuật số và các nền tảng thực nghiệm nhằm tái định hình toàn bộ quy trình khám phá thuốc.

Khoa học sự sống là một lĩnh vực nghiên cứu khoa học phức tạp phụ thuộc rất nhiều vào phản hồi từ thế giới thực. Việc nâng cao năng lực của các mô hình lớn sinh học không chỉ đòi hỏi sức mạnh tính toán, đổi mới thuật toán và các kiến trúc mô hình mới, mà còn cần dữ liệu thực nghiệm chất lượng cao đại diện chân thực cho chức năng phân tử, cùng với các hệ thống thực nghiệm liên tục kiểm chứng các giả thuyết của mô hình, sửa lỗi sai lệch và tạo ra phản hồi lặp lại.

Để đạt được mục tiêu này, Aureka đã đưa Lab-in-the-Loop trở thành thành phần cơ sở hạ tầng hàng đầu trong quá trình phát triển mô hình, tích hợp sâu các AI agent, công nghệ sinh học kỹ thuật số thông lượng cao, nền tảng sàng lọc chức năng đơn bào độc quyền và các nền tảng thực nghiệm nội bộ thành một hệ thống khép kín bao trùm từ tạo phân tử, thiết kế thực nghiệm, kiểm chứng chức năng, phản hồi dữ liệu, tinh chỉnh mô hình cho đến phát triển phân tử ứng viên.

Trong hệ thống này, phòng thí nghiệm không còn chỉ là bước kiểm chứng sau khi có kết quả từ mô hình — nó trở thành một thành phần cốt lõi tham gia trực tiếp vào quá trình học tập và tiến hóa năng lực của mô hình. Mô hình đề xuất các thiết kế phân tử và giả thuyết khoa học có thể kiểm chứng bằng thực nghiệm; nền tảng thực nghiệm tạo ra dữ liệu chức năng chất lượng cao; và dữ liệu này chảy ngược lại vào mô hình nền tảng cũng như các mô hình dự án cụ thể, thúc đẩy sự lặp lại liên tục và bước vào chu kỳ thiết kế và kiểm chứng tiếp theo.

Cơ chế Lab-in-the-Loop này cho phép Aureka tự động tạo ra dữ liệu thực nghiệm chức năng quy mô lớn, đa chiều, mật độ thông tin cao để sử dụng liên tục trong việc huấn luyện trước mô hình nền tảng, học tăng cường và tinh chỉnh theo dự án cụ thể. So với các lộ trình phát triển mô hình chủ yếu dựa vào các tập dữ liệu tĩnh, công khai, các mô hình của Aureka liên tục nhận được phản hồi thực nghiệm thông qua các dự án khám phá thuốc thực tế, tiến hóa qua các chu kỳ thiết kế—kiểm chứng—học tập. Điều này tạo ra một bánh đà khép kín nơi dữ liệu, mô hình, thực nghiệm và tài sản thuốc củng cố lẫn nhau — một phương pháp tiếp cận năng động có thể được mô tả là "lấy động chế tĩnh".

Năng lực mô hình nền tảng được kiểm chứng thông qua các tiêu chuẩn đánh giá của bên thứ ba và kết quả thực nghiệm

Được xây dựng trên cơ sở hạ tầng AI-native khép kín, Aureka đã độc lập phát triển mô hình nền tảng sinh học AuraIDE. Được huấn luyện ở quy mô lớn trên dữ liệu đồng tiến hóa protein độc quyền, mô hình học được các quy luật sâu sắc giữa trình tự, cấu trúc, sự tiến hóa và chức năng của protein, tạo ra lợi thế dẫn đầu trong dự đoán cấu trúc phân tử sinh học và thiết kế phân tử de novo.

AuraIDE không phải là một thuật toán theo chiều dọc được phát triển cho một tác vụ đơn lẻ, mà là một mô hình nền tảng sinh học có khả năng thích ứng với nhiều kịch bản khám phá thuốc khác nhau thông qua việc thích ứng tác vụ và tinh chỉnh theo dự án cụ thể. Năng lực của nó đang mở rộng từ mô hình hóa cấu trúc protein và tạo phân tử sang mô hình hóa tương tác phân tử sinh học, dự đoán chức năng và tối ưu hóa đa mục tiêu dưới các ràng buộc thiết kế phức tạp.

Phiên bản mã nguồn mở của AuraIDE, OpenDDE, đã vượt qua đánh giá độc lập của bên thứ ba, với hiệu suất xếp hạng trong số các mô hình phân tử sinh học mã nguồn mở hàng đầu thế giới.

Các tiêu chuẩn đánh giá của bên thứ ba và kết quả thực nghiệm thực tế cùng chứng minh rằng mô hình nền tảng của Aureka không chỉ sở hữu năng lực dự đoán cấu trúc protein và thiết kế de novo hàng đầu, mà còn có khả năng chuyển đổi năng lực mô hình thành chức năng phân tử thực tế. Thông qua phản hồi liên tục từ Lab-in-the-Loop, mô hình đang tiến hóa từ "dự đoán cấu trúc sinh học" sang "tạo ra các phân tử sinh học với chức năng mục tiêu".

Hiệu suất đánh giá của bên thứ ba của OpenDDE trên tiêu chuẩn dự đoán cấu trúc kháng thể-kháng nguyên công khai FoldBench v1

Nguồn: Tamarind Bio, "Open Models Beat AlphaFold3," tiêu chuẩn đánh giá FoldBench v1.

Các lộ trình thương mại hóa đa dạng

Tận dụng mô hình nền tảng sinh học, nền tảng sàng lọc chức năng đơn bào độc quyền và công nghệ tinh chỉnh theo dự án cụ thể, Aureka đã sản xuất thành công các kháng thể khác biệt, giá trị cao ở quy mô lớn trong các chương trình vốn khó thực hiện theo cách truyền thống, bao gồm GPCR và kháng thể đơn dòng lưỡng đặc hiệu.

Đối với các dự án cụ thể, Aureka có thể thực hiện tinh chỉnh mô hình nền tảng ở cấp độ dự án xung quanh các cơ chế mục tiêu, kiểu hình chức năng và mục tiêu phát triển, chuyển đổi mô hình từ trí tuệ sinh học tổng quát thành mô hình chuyên biệt hướng tới các thách thức khám phá thuốc cụ thể. Các AI agent sau đó phối hợp để hoàn thành việc hiểu mục tiêu, tạo phân tử, đánh giá tính toán, thiết kế thực nghiệm và phân tích kết quả, với dữ liệu thực nghiệm liên tục phản hồi ngược lại mô hình để hình thành một hệ thống học tập khép kín vận hành xung quanh dự án cụ thể đó.

Cơ sở hạ tầng R&D agentic end-to-end của công ty bao gồm từ tạo phân tử, đánh giá khả năng phát triển, kiểm chứng thực nghiệm, phản hồi kết quả đến phát triển phân tử ứng viên, cho phép chuyển đổi nhanh chóng các giả thuyết khoa học, năng lực mô hình và năng lực thực nghiệm thành các tài sản thuốc có khả năng phát triển, đồng thời liên tục hỗ trợ thúc đẩy cả đường ống nội bộ và các quan hệ đối tác bên ngoài.

Aureka đã thiết lập quan hệ đối tác chiến lược với nhiều công ty dược phẩm hàng đầu toàn cầu để cùng thúc đẩy phát triển thuốc kháng thể khác biệt, đạt được doanh thu thương mại hàng chục triệu USD trong hai năm qua — khẳng định năng lực cung cấp, khả năng mở rộng và tiềm năng thương mại của nền tảng AI trong các dự án khám phá thuốc thực tế.

Từ cải thiện hiệu suất từng bước đến mô phỏng các hệ thống sinh học

Tiến tới các mô hình thế giới sinh học

Tiến sĩ Weian Zhao, nhà sáng lập kiêm CEO của Aureka, cho biết: "Khi các mô hình nền tảng sinh học hàng đầu được kết hợp thực sự với cơ sở hạ tầng R&D có khả năng mở rộng, chúng ta không còn chỉ cải thiện hiệu quả ở một vài bước trong khám phá thuốc — chúng ta đang xây dựng động cơ khám phá thuốc thế hệ mới có khả năng hiểu, tạo ra và dự đoán các hệ thống sinh học. Đây cũng là một bước quan trọng đối với Aureka trên con đường hướng tới các mô hình thế giới sinh học."

Trong lộ trình kỹ thuật dài hạn của Aureka, các mô hình thế giới sinh học sẽ không còn giới hạn ở việc dự đoán cấu trúc phân tử tĩnh, mà sẽ mô phỏng sâu hơn các tương tác phân tử, ngoại suy các kết quả tiềm năng của thiết kế và kỹ thuật phân tử, đồng thời hỗ trợ các AI agent trong việc tự động lập kế hoạch, thực thi và lặp lại các tác vụ thiết kế thuốc.

Thông qua vòng gọi vốn này, Aureka sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đồng tiến hóa giữa các mô hình nền tảng sinh học và cơ sở hạ tầng AI-native khép kín, tăng tốc việc kiểm chứng và chuyển đổi năng lực mô hình trong các dự án khám phá thuốc thực tế, đồng thời liên tục mở rộng ranh giới năng lực của AI tạo sinh trong R&D thuốc kháng thể.

Về Aureka Biotechnologies

Aureka Biotechnologies là một công ty TechBio AI-native chuyên xây dựng các mô hình nền tảng sinh học thế hệ mới và cơ sở hạ tầng AI-native khép kín nhằm tái định hình toàn bộ quy trình khám phá thuốc. Công ty đã huy động được gần 200 triệu USD tổng vốn đầu tư và thiết lập quan hệ đối tác chiến lược với nhiều công ty dược phẩm hàng đầu toàn cầu để cùng thúc đẩy phát triển thuốc kháng thể khác biệt.

Mô hình nền tảng AuraIDE do công ty tự phát triển được huấn luyện trên dữ liệu đồng tiến hóa protein độc quyền, tạo ra lợi thế dẫn đầu trong việc gấp cuộn protein và thiết kế de novo. Phiên bản mã nguồn mở OpenDDE của nó đã vượt qua đánh giá độc lập của bên thứ ba, với hiệu suất xếp hạng trong số các mô hình mã nguồn mở hàng đầu thế giới. Kết hợp với các nền tảng sàng lọc chức năng đơn bào độc quyền và công nghệ tinh chỉnh theo dự án cụ thể, công ty đã sản xuất thành công các kháng thể khác biệt, giá trị cao ở quy mô lớn trên nhiều chương trình vốn khó thực hiện theo cách truyền thống, bao gồm GPCR và kháng thể đơn dòng lưỡng đặc hiệu. Thông qua cơ sở hạ tầng R&D agentic end-to-end, Aureka tăng tốc quá trình chuyển đổi từ các khái niệm sáng tạo sang các hợp chất ứng viên, hỗ trợ sự phát triển liên tục ở quy mô lớn cho cả đường ống nội bộ và các quan hệ đối tác bên ngoài.