شركة كونفرج بيو، مقرها في بوسطن وتل أبيب، نجحت في جمع 25 مليون دولار في جولة تمويلية من نوع سلسلة أ، مُتَسَبِّبة بزيادة الطلب على الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية. القيادة كانت لشركة بيسمر فنتشر بارتنرز، مع مشاركة TLV بارتنرز وفِيتيج إنفستمنت بارتنرز، بالإضافة إلى تمويل غير مُعلَن من مديرين تنفيذيين من شركات مثل ميتا، أوبيناي، وويز. تأتي هذه الجولة بعد جولة بذور بقيمة 5.5 مليون دولار في 2024، وتعكس التسارع الكبير في نمو الشركة التي تُعدّ من أبرز الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي المُستَخدَم في تطوير الأدوية. تُركّز كونفرج بيو على تدريب نماذج توليدية على بيانات جزيئية مثل الحمض النووي (DNA)، وRNA، والبروتينات، ثم دمجها في سير عمل شركات الأدوية والبيوتكنولوجيا لتسريع مراحل تطوير الأدوية. وفقًا لدوف جيرتس، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس، فإن دورة تطوير الأدوية تتضمن مراحل متعددة — من تحديد الهدف إلى التصنيع والتجارب السريرية — وتمكّن منصة كونفرج بيو من دعم كل مرحلة بطرق مُخصّصة. الشركة أطلقت بالفعل ثلاث منصات مُخصّصة: واحدة لتصميم الأجسام المضادة، وثانية لتحسين إنتاج البروتينات، وثالثة لاكتشاف العلامات الحيوية والهدف الجزيئي. مثالًا، نظام تصميم الأجسام المضادة يعتمد على ثلاث مكونات متكاملة: نموذج توليدي يُنشئ أجسامًا مضادة جديدة، ثم نماذج تنبؤية تُقيّم خصائصها الجزيئية، وأخيرًا نظام تثبيت فيزيائي يُحاكي التفاعلات ثلاثية الأبعاد بين الجسم المضاد والهدف. وفق جيرتس، القيمة الحقيقية تكمن في التكامل، لا في أي نموذج منفرد، حيث تُقدّم المنصة حلولًا جاهزة تُدمج مباشرة في سير العمل دون الحاجة إلى تركيب نماذج منفصلة. منذ تأسيسها قبل عامين، نجحت كونفرج بيو في إبرام 40 شراكة مع شركات دوائية وبيوتكنولوجية، وتحاول حاليًا 40 برنامجًا على منصتها، مع توسعها إلى آسيا بعد أن كانت تعمل سابقًا في الولايات المتحدة، كندا، أوروبا وإسرائيل. وازداد عدد الموظفين من 9 إلى 34 موظفًا خلال فترة قصيرة. الشركة بدأت أيضًا نشر دراسات حالة، منها تحسين إنتاج البروتين بنسبة 4 إلى 4.5 مرة في تجربة واحدة حاسوبية، وتطوير أجسام مضادة ذات ارتباط عالي جدًا (في نطاق النانومولار). ورغم النجاحات، يعترف جيرتس بوجود تحديات، مثل "الهلوسة" في النماذج، التي قد تُنتج مركبات غير قابلة للتحقق. لذا، تُستخدم نماذج تنبؤية لتصفية النتائج وخفض المخاطر. فيما يخص التساؤلات حول مصداقية النماذج النصية (LLMs)، يوضح جيرتس أن هذه النماذج لا تُستخدم كأساس علمي، بل كأدوات داعمة لاستكشاف الأدبيات، بينما يعتمد النموذج الأساسي على بيانات جزيئية حقيقية. الشركة لا تُرتهن لأي بنية محددة، بل تستخدم نماذج توليدية، ونماذج توزيعية، وتعلم آلي تقليدي حسب الحاجة. الرؤية طويلة المدى: أن تصبح كونفرج بيو "مختبر الذكاء الاصطناعي التوليدي" لجميع المؤسسات في مجال العلوم الحيوية، حيث تُكمل المختبرات الحيوية (الرطبة) بـ"مختبرات توليدية" تُصمم فرضيات ومركبات جزيئية حاسوبيًا.