近日，一家法国 AI+生物学初创公司Bioptimus宣布完成 3500 万美元的种子轮融资，并正式走出隐匿模式。
本次筹集的资金将用于购买计算能力、访问其计算模型数据以及扩大团队规模。到今年年底，预计该公司的员工人数将增加到 20 名左右。
Bioptimus是一家成立 1 年左右的生成式 AI 生物技术初创公司，由 Jean-Philippe Vert 联合创办。根据官方新闻稿，该公司的目标是构建生物学领域的基础模型，将多尺度数据转化为领域内的专业知识和可操作的表示形式。
“生物学领域的基础模型会是游戏规则的改变者。这些模型释放了个性化医疗更大的潜力，可以捕捉个体的独特性，同时充分利用集体知识。Biooptimus 有望通过融合数据资源、人才和计算能力在行业内脱颖而出。”本轮领投方 Sofinnova Partners 的合伙人 Edward Kliphuis 说，他也是该公司的董事会成员。
“生物医学领域拥有大量数据，我们希望加快生物医学领域的创新脚步。人工智能领域现在有一些非常特别的东西，也被视为加速生物医学创新的主要途径，现在整个行业已经做好了准备。”Jean-Philippe Vert 说。
刚刚浮出水面的Bioptimus就是联合创始人 Jean-Philippe Vert 的“创意”，他希望充分发挥 AI 在生物科学领域的巨大潜力，利用人工智能彻底改变生物学研究和研发模式。
这是一家将生成式人工智能应用于个性化药物发现、开发和使用的初创公司。根据官方的资料，该公司拥有世界级的专家团队、独特的多维度数据和计算能力，并基于这些优势正在构建首个生物学领域的通用型人工智能基础模型（Foundation Models，FM）。
该模型旨在将从分子到细胞、组织和整个生物体不同维度的生物学数据连接起来，通过采用最先进的人工智能技术和访问独特的专有数据推动领域内的突破性发现、加速生物医学及其他领域的创新。
Jean-Philippe Vert 详细解释道，“基础模型和生成式人工智能在生物学中的应用必将对科学产生深远影响。通过在跨尺度的大量生物和多模式数据上训练基础模型和先进算法，我们可以进一步理解复杂的生物学定律，这对于解开疾病生物学奥秘至关重要。”
能够实现这一点的基础在于该公司拥有多方面的优势和资源，包括高质量的患者数据、世界级团队、算力和数据安全能力。Jean-Philippe Vert 指出，“虽然行业已经为这项技术做好了准备，但很少有参与者能够将团队质量、专业知识和数据访问能力结合起来。”
根据官网的信息，数据方面，该公司将通过建立密切的合作伙伴关系，获取大量多样化、多模式和多维度的数据；在计算方面，基于 GPU 和可扩展、安全的计算环境，该公司拥有训练和服务基础模型所需的资源；数据安全方面，增强的数据安全措施可以使科学家和研究人员能够安全可靠地访问、分析和管理大量数据；团队方面，公司现已组建起一支领先的工程师和研究科学家团队，他们在机器学习和生物数据建模方面经验丰富。
Jean-Philippe Vert 也在公司担任执行主席，此前他是谷歌的研究科学家，领导一个专注于核心机器学习和计算生物学的研究团队，并创办了巴黎实验室。后续他在 AI 生物科技公司 Owkin 担任首席研发官，基于 AI 为患者设计个性化的治疗方法。
值得一提的是，Owkin 也是Bioptimus的投资方和合作伙伴，科技企业家和投资者 Xavier Niel 也押注该公司。Xavier Niel 是一名法国亿万富商，拥有电信巨头 Iliad。此前，其曾宣布将向人工智能领域投资 2 亿欧元，涉及位于巴黎的研究中心以及为相关初创公司提供资金等。
“基础模型是生物学的未来。”Bioptimus如是写道。这是一种基于深度神经网络和自监督学习技术，且在大规模、广泛来源数据集上训练的 AI 模型。
基础模型是近期自然语言处理和计算机视觉领域取得突破的催化剂，在广泛的应用中展现出了非常好的性能。随着 ChatGPT 和 GPT-4 的发布，基础模型进一步展示了从原始数据中提取深层概念的能力，甚至展现出了通用人工智能的“火光”。
在生命科学领域，基础模型对于复杂的生命体亦有潜力。随着 DNA 测序、蛋白质组学和医学成像等技术的进步，科学家们可以生成描述从分子到整个生物体各种维度的海量数据集，这些积累使得探索生物学领域的基础模型成为了可能。
“我们的使命是建立参照的多尺度生物学基础模型，创建出通用计算模型捕获跨尺度生物学的复杂性，以释放新的人工智能功能。相信全面多维度了解生物学对于阐明疾病生物学、发现新药和开发更好的诊断工具至关重要。基础模型有能力捕捉生物系统的不同维度如何相互调节和相互作用，共同创造生物学的‘瑞士军刀’。”
基于此，该公司将开发结合基因组、蛋白质、组织和患者全身水平表征的多维度基础模型，也就是上文提到的生物学 AI 通用模型，这一模型有潜力加速“下一代”生物技术和新型治疗方法创新。
具体来说，基于注意力的模型，创建相互作用生物实体的上下文表示，并跨尺度连接上述表示。这类似于 ChatGPT 等使用的大型语言模型，但该公司将采用科学数据训练模型，而不是基于互联网的文本数据进行训练。
创建模型的第一步是从生物学各个维度的大型数据集中获取正确的数据，包括 DNA、RNA、蛋白质、组织和电子健康记录。该公司将会借助合作伙伴 Owkin 的相关数据和知识；第二步是利用 MOSAIC，这是全球最大的癌症研究多组学图谱，包括肿瘤学空间组学和多模式数据集，涵盖七种癌症适应症的 7000 名患者；该公司还将获得 Owkin 和 Amazon Web Services（AWS）之间的独家合作伙伴关系，提高 GPU 的供应量和可靠性等等。
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