החברה הישראלית בשיתוף פעולה מדעי עם ענקית הטכנולוגיה Google Cloud. אבוג'ן בע"מ, חברת ביולוגיה מחשובית ישראלית העוסקת בפיתוח מוצרים לתעשיות המבוססות על מדעי-החיים, מודיעה היום (שלישי) על השלמת פיתוחו של מודל בסיס גנרטיבי, גרסה 1.0. מדובר במודל ייחודי שנועד לתכנון מולקולות קטנות, שפותח במסגרת שיתוף פעולה עם Google Cloud.

המודל החדש מרחיב את היכולות הקיימות של ChemPass AI, המנוע הטכנולוגי של חברת אבוג'ן לגילוי ואופטימיזציה של מולקולות קטנות ונותן מענה לאתגר מרכזי בתעשיות הפרמצבטיקה והחקלאות: זיהוי מולקולות קטנות חדשות העונות על קריטריונים מורכבים הנדרשים לפיתוח מוצרים.

הצלחת פיתוח המוצר תלויה בזיהוי מולקולות העונות על קריטריונים מרובים, זאת לצד היכולת להגן עליהן באמצעות פטנטים. שיטות הגילוי המסורתיות נוטות לטפל באתגרים אלו בשלבים עוקבים – תהליך שמפחית את הסיכוי להצלחה. גישות מסורתיות אלו נשענות על אזורים מוכרים או 'רווים' במרחב הכימי, מה שמגביל את פוטנציאל החדשנות ומקשה על השגת קניין רוחני ובידול משמעותי של המוצר.

בניגוד לכך,  מודלים גנרטיביים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים לשלב מספר דרישות מורכבות באופן סימולטני תוך יצירה של מבנים מולקולריים חדשים לחלוטין. בכך, מודלים אלו מאפשרים פיתוח של פורטפוליו קניין רוחני חזק ובר הגנה. מודל הבסיס החדש של חברת אבוג'ן נבנה למטרה זו והוא הראשון מסוגו. 

המודל פותח על ידי צוותי האלגוריתמיקה של חברת הביולוגיה המחשובית ובכך מעניק חלופה למודלים הגנרטייבים המסורתיים.  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, סיפר כי השלמת פיתוח המודל החדשני מהווה הישג משמעותי עבור החברה והוא מעניק לה את היכולת ליצור מולקולות חדשות לחלוטין.  "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", אמר חביב. 

בועז מעוז, מנכ"ל Google Cloud ישראל, הצטרף לדבריו של חביב והוסיף: "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".

במקביל לכך, החברה הישראלית מכריזה 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 האמיתי – כגון יעילות, רעילות ויציבות – ולשפר משמעותית את יכולת המודל לייצר מולקולות אופטימליות להצלחה קלינית, מסחרית ורגולטורית.

עוד ב-

בשורה לסובלים מהמחלות ההרסניות: "ירידה בשיעור התמותה של החולים"

לכתבה המלאה