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YC支持的ReactWise：AI革新药物制造流程，显著缩短新药上市时间
在人工智能不断搅动化学领域格局的今天，总部位于英国剑桥、由Y Combinator支持的初创企业ReactWise正利用AI技术加速化学制造流程，这一关键步骤对于新药上市至关重要。当一种有前景的药物在实验室中被识别后，制药公司需要能够生产出大量材料以进行临床试验。这正是ReactWise通过其“化学过程优化的AI副驾”技术介入的领域，该技术声称能将基于试错的标准流程加速30倍，从而确定制造药物的最佳方法。
ReactWise联合创始人兼CEO Alexander Pomberger（上图左，与联合创始人兼CTO Daniel Wigh）表示：“制造药物就像烹饪一样，你需要找到最佳配方来制造出高纯度、高产率的药物。”他指出，多年来，该行业一直依赖试错或员工专业知识来进行这种“过程开发”。而将自动化引入其中，提供了一种减少迭代周期的方法，以确定药物制造的可靠配方。
数据驱动的‘AI副驾’技术
ReactWise的产品背后是其在实验室中进行的“数千”次反应，以捕获数据点来喂养其AI驱动的预测。Pomberger表示，该初创企业在其实验室中使用了“高通量筛选”方法，一次可以筛选300个反应，从而加快了为AI捕获所有这些训练数据的过程。
Pomberger解释道：“在制药领域，有一两种反应类型被反复使用。我们所做的是在实验室中为这些最相关的反应生成数千个数据点，在我们这边训练基础反应性模型，这些模型可以从根本上理解化学。然后，当客户制药公司需要开发可扩展的流程时，他们不需要从头开始。”
与大型制药公司的合作试点项目
自去年8月开始捕获反应类型以训练其AI以来，ReactWise预计将在夏季完成这一过程。该公司致力于涵盖20,000个化学数据点，以“覆盖最重要的反应”。Pomberger指出，以传统方式获取单个数据点通常需要化学家一到三天的时间，因此这些数据非常昂贵且难以获取。
目前，ReactWise专注于“小分子药物”的制造流程，这些药物可用于针对各种疾病的药物。但Pomberger表示，该技术也可应用于其他领域，并指出该公司还与两家材料制造商合作，开发聚合物药物递送系统。
ReactWise的自动化解决方案还包括可与机器人实验室设备接口的软件，以进一步提高药物制造的精度。然而，需要明确的是，该公司纯粹专注于销售软件，而不是制造机器人实验室设备本身。相反，如果客户拥有此类设备，它能够提供驱动机器人实验室设备的能力，这为其增添了另一项优势。
这家成立于2024年7月的英国初创企业，目前已与制药公司进行了12个试点试验。Pomberger表示，他们预计今年晚些时候将首次转化为全面部署订阅软件。虽然尚未透露所有合作公司的名称，但ReactWise表示这些试验包括一些大型制药企业。
市场竞争优势与未来展望
ReactWise正在披露其种子前融资的详细信息，总额为340万美元。这一数字包括之前披露的来自YC的50万美元支持以及英国创新局（Innovate U.K.）近120万英镑（约合160万美元）的资助。其余资金（约150万美元）来自未具名的风险投资家和天使投资者，他们致力于推动AI驱动的可持续制药制造。
尽管ReactWise相当专注于药物开发链中的特定部分，但Pomberger表示，这里的加速可以显著缩短将新药推向患者所需的时间。他指出：“让我们看看一种药物从开始到上市的典型持续时间：10到12年。过程开发需要一到1.5到两年。如果我们能基本上加快这里的工作流程——平均减少60%——那么我们可以了解它会产生多大的影响。”
与此同时，其他初创企业正在将AI应用于药物开发的不同方面，包括最初识别有趣的化学物质，因此随着更多自动化创新的融入，可能会产生复合效应。但就药物制造而言，Pomberger认为ReactWise处于领先地位。他表示：“我们是第一个真正解决这个问题的公司。”
该初创企业与使用统计方法的传统软件竞争，如JMP。Pomberger还表示，有少数其他公司正在应用AI来加速药物制造，但ReactWise在获取高质量化学反应数据集方面的优势使其具有竞争优势。他强调：“我们是唯一一家有能力并且目前正在内部生成这些高质量数据集的公司。我们的大多数竞争对手提供软件，客户基本上根据输入获得指令。但从我们的角度来看，我们提供这些预训练模型——这些模型非常强大，因为它们从根本上理解化学。我们的想法是让客户只需说：‘这是我感兴趣的反应，点击开始’，我们就能在第一天就根据我们在实验室中所做的所有预工作为他们提供流程建议。这是目前没有其他人能做到的。”
ReactWise的技术不仅在效率上实现了显著提升，而且通过其高质量的化学反应数据集，为药物制造领域带来了全新的视角。随着与大型制药公司的合作不断深入，以及其软件解决方案与其他AI驱动的药物研发创新的结合，ReactWise有望在未来对整个行业产生深远影响。
