L’intelligence artificielle est un thème important dans le monde de la santé et de la recherche médicale, et plus particulièrement dans le domaine de la découverte de médicaments. Aujourd’hui, un autre espoir dans l’espace annonce un cycle de financement pour étendre sa propre contribution au domaine. Causaly, une startup londonienne qui a construit une plate-forme d’IA pour aider les chercheurs à accélérer le développement et les tests de médicaments, a levé 60 millions de dollars, une série B qui ira vers la R&D et pour continuer à renforcer son équipe.
ICONIQ Growth – le fonds en phase de croissance affilié à la société d’investissement emblématique du même nom – est en tête du tour, avec la participation d’anciens bailleurs de fonds Index Ventures, Marathon Venture Capital, BERD, Pentech Ventures et Visionaries Club. La société a maintenant levé 93 millions de dollars au total et ne divulgue pas d’évaluation.
Causaly a un peu plus de six ans, et Yiannis Kiachopoulos, le PDG qui a cofondé la société avec le CTO Artur Saudabayev, a déclaré qu’elle travaille déjà avec 12 des plus grandes sociétés pharmaceutiques du monde et certains des plus grands noms de la recherche médicale, dont Gilead. , Novo Nordisk, Regeneron, la Food and Drug Administration et l’Institut national des sciences de la santé environnementale.
Ces organisations utilisent sa plate-forme basée sur le cloud pour travailler sur les différentes étapes du développement de médicaments : identifier des cibles intéressantes pour la recherche et le développement, déterminer des biomarqueurs spécifiques à ces cibles et aider à la physiopathologie pour mieux comprendre une maladie afin de déterminer ce qui pourrait être résolu avec les bons produits pharmaceutiques et autres thérapeutiques.
Kiachopoulos a estimé que l’utilisation de la plate-forme de Causaly peut réduire les 10 à 15 ans qu’il faut généralement pour faire passer une idée de la cible à la fin des essais, jusqu’à environ « plusieurs » années – une réduction majeure du budget qui doit être dédié au processus.
Tout aussi important, sa plate-forme – qui permet une modélisation et des calculs plus rapides basés sur différentes permutations chimiques et leur fonctionnement dans différents environnements – vise à réduire le nombre de faux départs et d’impasses qui caractérisent le processus de découverte de médicaments.
« Pour que chaque médicament arrive sur le marché, il y en a neuf qui ont échoué », a déclaré Kiachopoulos, établissant un taux d’échec de 90%. Chacun de ces médicaments coûte généralement entre 1 et 2 milliards de dollars à développer, selon une étude des National Institutes of Health aux États-Unis. « Cela nous donne une réelle chance d’accélérer et d’offrir des avantages aux patients et à la société ».
L’immense inefficacité du système de recherche biomédicale est le type classique de problème de mégadonnées qui convient à l’IA – qui peut non seulement effectuer des calculs volumineux et multiformes en temps réel, mais être appliqué pour lire des images afin de mieux comprendre les résultats sur les cellules et plus encore – et cela est l’une des raisons pour lesquelles ce domaine est populaire non seulement parmi les startups de l’IA, mais aussi parmi les investisseurs. Pas plus tard qu’hier, Recursion – une startup de découverte de médicaments basée sur l’IA qui a levé des centaines de millions de dollars de financement – a annoncé son dernier investissement, une injection de 50 $ de Nvidia qui s’accompagnait d’un important partenariat stratégique : Recursion utiliserait la plate-forme cloud de Nvidia pour former ses modèles sur des jeux de données géants.
Cet accord souligne l’immense quantité d’argent qui est injectée dans l’espace de découverte de médicaments par IA – dans l’ensemble, des milliards ont été investis dans des startups dans le domaine – mais, fait intéressant, il met également en évidence autre chose.
J’ai demandé à Kiachopoulos si la puissance de calcul était également un problème pour sa startup, étant donné que c’est en effet l’un des grands thèmes parmi les startups d’IA en ce moment, biomédical ou autre, et sa réponse a été un « non » surprenant.
« Seule une très petite fraction ira dans les ressources de calcul », a-t-il déclaré. Cela était en partie dû à la façon dont Causaly a été construit, et en partie à cause de son rôle dans l’écosystème. « Il y a six ans, lorsque nous avons démarré l’entreprise, il n’y avait pas de grands modèles de langage, donc ce que nous avons construit n’est pas gourmand en puissance de calcul. Nous créions des requêtes en langage naturel avant Chat GPT, et nous n’avions donc plus besoin de grands modèles de langage maintenant.
Il a dit qu’il travaillait à incorporer davantage de cela dans les futurs produits, mais que cela n’allait pas avoir d’impact notable sur ses besoins de calcul.
« Avec LLM, il peut être plus facile d’interroger les IA. C’est vrai et nous y travaillons. Mais vous n’avez pas besoin de former un LLM à partir de zéro pour que nous puissions prendre et affiner ce qui existe, et l’ajustement fin est beaucoup moins gourmand en ressources de calcul.
L’autre détail que cela met en évidence est que Causaly lui-même n’est pas dans le domaine de la découverte de médicaments : il fournit des outils à d’autres qui le sont. C’est aussi quelque chose qui différencie Causaly des autres startups du domaine.
« Notre solution aide les équipes biomédicales, mais nous ne développons pas nos propres thérapeutiques », a-t-il déclaré. « Nous sommes une plateforme SaaS, formant nos scientifiques pour tirer le meilleur parti de notre IA. ONous avons des partenariats très solides et nous ne sommes pas en concurrence, et nous n’avons pas non plus l’intention de le faire.
Avec ce tour, Caroline Xie, associée commanditée d’ICONIQ Growth, rejoint le conseil d’administration de la startup.
« Les sciences sont à un tournant grâce à l’adoption de l’IA, et nous pensons que Causaly est un leader dans la fourniture de ce pouvoir aux scientifiques d’une manière hautement fiable et vérifiable », a-t-elle déclaré dans un communiqué. « Causaly se distingue pour nous comme une plate-forme unique, puissante et orientée utilisateur, appliquant l’IA pour générer des gains de productivité et un impact commercial significatifs pour de nombreuses grandes sociétés pharmaceutiques aujourd’hui. Nous sommes ravis de soutenir toute l’équipe de Causaly dans sa mission de révolutionner la façon dont les scientifiques trouvent, visualisent et collaborent sur des preuves scientifiques dans l’industrie pharmaceutique, les sciences de la vie et au-delà.
« Causaly donne aux scientifiques le pouvoir de résoudre les plus grands défis du monde comme jamais auparavant. C’est l’une des applications réelles les plus claires de l’IA aujourd’hui », a ajouté Carlos Gonzalez-Cadenas, partenaire chez Index Ventures. « Déjà déployé par certaines des plus grandes sociétés pharmaceutiques du monde, Causaly accélère activement la recherche biomédicale. Nous avons été vraiment impressionnés par le niveau d’adoption par les principaux organismes de recherche, qui continuent d’augmenter rapidement les dépenses sur Causaly, soulignant l’impact que la technologie a déjà sur la R&D.
Mise à jour pour corriger le montant total collecté à ce jour et la réduction du temps (de six à « plusieurs » années).