OpenAI ofislerinden Eli Lilly işbirliğine: Chai Discovery, AI ile ilaç keşfinde dikkat çeken isim oldu
AI destekli ilaç keşfinde hız kazanan bir oyuncu: Chai Discovery
İlaç keşfi, yeni moleküllerin belirlenmesi ve geliştirilmesi süreci olarak bilinir ve genellikle zaman alıcı ve maliyetli bir uğraştır. Geleneksel yöntemler çoğu zaman dağılım temelli yaklaşımlar sunarken, yapay zeka ve gelişmiş veri teknolojileri bu süreci hızlandırmayı ve daha hedefli hale getirmeyi vaat ediyor. Bu alanda öne çıkan girişimlerden biri, 2024 yılında kurulan Chai Discovery.
Hızlı yükseliş: Finansman ve stratejik ortaklık
Kuruluşundan itibaren kısa sürede yüz milyonlarca doların üzerinde sermaye toplayan Chai, son finansman turunda ek 130 milyon dolar elde ederek yaklaşık 1,3 milyar dolar değerlemeye ulaştı. Şirketin en dikkat çeken adımlarından biri ise Eli Lilly ile yapılan işbirliği: ilaç devinin, Chai’in yazılımını yeni ilaçların geliştirilmesinde kullanmayı planladığı açıklandı.
Chai-2: Antikor tasarımına odaklanan algoritma
Chai’in geliştirdiği Chai-2 isimli algoritma, özellikle antikor tasarımı üzerine yoğunlaşıyor. Şirket uzun vadeli hedefini, moleküller için bir tür “bilgisayar destekli tasarım paketi” sunmak şeklinde tanımlıyor; böylece keşif süreçlerinin hem hızlanması hem de yeni ilaç sınıflarının erişilebilir hale gelmesi amaçlanıyor.
Ekosistemdeki genişleme ve rekabet
Chai’nin duyurduğu işbirliği, aynı dönemde Eli Lilly’nin başka teknoloji ortaklarıyla da önemli yatırımlar planladığı bir zaman dilimine denk geldi. Sektörde büyük hesaplama gücü, veri kaynakları ve bilimsel uzmanlığı birleştiren girişimler, yeni ilaçların geliştirilme hızını artırmayı hedefliyor. Buna karşın bazı uzmanlar, geleneksel ilaç geliştirmenin zorlukları göz önüne alındığında AI yaklaşımlarının etkisinin sınırlı kalabileceğini savunuyor; ancak destekleyenler kadar kuşkucular da bulunuyor.
Yatırımcı güveni ve beklentiler
Chai’nin destekçileri arasında yer alan bir yatırımcı, biyofarma şirketlerinin bu tür AI çözümleriyle erken ortaklık kuranların kliniklere molekülleri daha hızlı taşıyacağını ve 2027 sonuna kadar ilk sınıf ilaç adaylarının klinik denemelere girebileceğini öngördüklerini belirtti. Lilly’nin TuneLab programı yöneticisi ise Chai’in jeneratif tasarım modellerinin, Lilly’nin biyolojik uzmanlığı ve verileriyle birleştiğinde molekül tasarımında sınırları zorlayacağını ve yenilikçi tedavilerin geliştirilmesini hızlandırmayı hedeflediklerini ifade etti.
Kuruluş hikâyesi ve teknoloji kökeni
Chai’nin temelleri, kurucuların birkaç yıl süren sohbetleri ve AI dünyasındaki bağlantılar sayesinde atıldı. Kurucu ortaklardan biri daha önce OpenAI bünyesinde çalışmış, başka bir kurucu ise teknoloji sektöründe deneyim kazanmıştı. Bu geçmişler, Chai’nin protein dil modelleri ve benzeri yöntemlerin gelişimini yakından takip etmesine olanak sağladı. Şirket, kuruluş aşamasında OpenAI’nin ofislerinden destek aldı ve OpenAI erken aşama yatırımcılar arasında yer aldı.
Teknik yaklaşım: Özelleştirilmiş modeller
Kurucu ekibin vurguladığı nokta, Chai’nin genel amaçlı açık kaynak büyük dil modellerini alıp basitçe uyarlamak yerine tamamen özgün mimariler geliştirmesi oldu. Şirket, kod tabanındaki her satırın kendi iç kaynaklarıyla yazıldığını; bu sayede prototiplerden klinik adaylara giden yolda rekabet avantajı elde etmeyi hedeflediklerini belirtiyor.
Gelecek perspektifi
Uzmanlar, AI tabanlı modellerin ilaç keşfi süreçlerinde engelleri tamamen ortadan kaldırmayacağını; ancak erken benimseyenlerin keşif sürelerini kısaltma, yeni ilaç sınıflarını erişilebilir kılma ve klinik öncesi adayları daha hızlı oluşturmada avantaj elde edeceğini öngörüyor. Chai Discovery ise bu alandaki iddiasını hızlı büyüme, stratejik ortaklıklar ve teknik odaklı ekip yapısıyla sürdürmeyi planlıyor.
