YC支持的ReactWise正在应用AI加快药物制造

人工智能继续在化学中激发事物。智慧：Y组合支持的剑桥，英国的ReactWise正在使用AI加快化学制造，这是将新药推向市场的关键步骤。

一旦在实验室中发现了有前途的药物，制药公司就需要能够生产大量材料以进行临床试验。在这里，Reactwise提供了介入其“化学过程优化的AI副驾驶”的介入，它说，这加速了30倍，这是标准的基于试验和纠纷的过程，以找出制定药物的最佳方法。

“生产毒品真的很像烹饪，”联合创始人兼首席执行官亚历山大·庞伯格（Alexander Pomberger）（左上图，与联合创始人和CTO Daniel Wigh）在与TechCrunch的电话中通话。 “您需要找到最好的食谱来制作具有高纯度和高产的药物。”

该行业多年来一直依靠沸腾的东西他说，要进行试验或员工专业知识，以实现这种“过程开发”。将自动化添加到混合物中提供了一种方法来缩小需要多少次迭代周期才能降落在制造药物的固体配方上。

这家初创公司认为它将能够提供“一个镜头预测” - AI几乎可以立即“预测理想的实验”，而无需进行多次迭代，而在每个实验上的数据都可以返回以进一步磨练的预测 - 在不久的将来（“在两年内”是Pomberger的押注）。

创业公司的机器学习AI模型仍然可以通过减少需要多少迭代才能超越药物开发链的含量来节省大量。

“这是这样的灵感：我是一名培训的化学家，我在大型制药公司工作，我看到了整个行业的乏味和反复试验他说。他补充说，该业务本质上是将五年的学术研究巩固 - 他的博士学位重点是“由机器人工作流和AI驱动的化学合成自动化” - 他将其视为“简单软件”。

基于ReactWise的产品的基础是该初创公司在其实验室中执行的“成千上万个”反应，以捕获数据点以供应其AI驱动的预测。 Pomberger说，该初创公司在其实验室中使用了“高吞吐量筛选”方法，该方法使其一次筛选300个反应，从而使其能够加快捕获其AI的所有训练数据的过程。

“在制药中……一遍又一遍地使用了一两个反应，反应类型。” “我们正在做的是，我们有一个实验室，在这些实验室中为这些最相关的反应生成数千个数据点，培训基础反应我们这边的ITIVE模型以及这些模型可以从根本上理解化学反应。然后，当客户制药公司需要开发可扩展过程时，它们就不需要从头开始。”

这家初创公司开始了捕获反应类型的过程，去年8月训练其AIS，Pomberger表示将在夏天完成。它正在努力跨越20,000个化学数据点，以“涵盖最重要的反应”。

“以传统方式获得一个单个数据点，通常需要一到三天，”他补充说：“这确实是，我们称其为昂贵的，很难获得单个数据点。”

到目前为止，它专注于“小分子药物”的制造过程，Pomberger表示可以将其用于针对各种疾病的药物。但是他建议这项技术可以Be也适用于其他学科，并指出该公司还与两家聚合物药物开发中的两个物质制造商合作。

ReactWise的自动化游戏还包括可以与机器人实验室设备接口的软件，以进一步拨打药物的精确制造。但是，可以清楚地看，它纯粹是专注于销售软件；它不是机器人实验室套件本身的制造商。相反，如果客户拥有这样的套件，它可以为驾驶机器人实验室设备提供另一个绳子。

成立于2024年7月的英国初创公司，对其软件进行了1​​2次试验试验，并与制药公司一起运行。 Pomberger表示，他们预计今年晚些时候将进行首次转换 - 订阅软件的全面部署。虽然它尚未透露与之合作的所有公司的名称，但ReactWise表示，这些试验包括一些大型制药公司。<<<

Reactwise正在披露其预付款的完整细节，该公司总计340万美元，该初创公司专门告诉TechCrunch。

该数字包括先前披露的YC（500,000美元）的支持，并获得了英国创新的赠款，授予了近120万英镑（约合160万美元）。其余的资金（约合150万美元）来​​自未命名的风险投资家和天使投资者，他们表示“致力于促进AI驱动，可持续的制药制造业。”

虽然反应方相当狭窄地集中在药物开发链的特定部分上，但Pomberger说，加速度在缩小为患者获取新药物所需的时间时会产生有意义的差异。

“从开始到10到12年，让我们看一下典型的药物。年龄为60％ - 然后我们可以了解它有多大的影响。”

同时，其他初创公司正在将AI应用于药物开发的不同方面，包括首先确定有趣的化学物质，因此随着更多的自动化创新被折叠而可能会产生更复杂的效果。

，但是当涉及到药物制造时，Pomberger认为ReactWise在包装方面。他说：“我们是第一个真正解决这个问题的人。

使用统计方法（例如JMP），启动与旧软件竞争。他还说，还有其他一些应用AI加快药物制造的速度，但表示ReactWise在化学反应上获得高质量数据集的访问使其具有竞争优势。

“我们是唯一具有这些高质量数据集的能力和目前正在产生的能力的人，”他说。 “ mOST我们的竞争对手提供了该软件。基本上提示客户根据输入。

“但是，从我们的方面来看，我们提供了非常强大的，因为它们从根本上理解化学反应。