금메달까지 1점 차이! DeepMind는 AI 시스템을 결합하여 IMO 기하학 문제를 19초 만에 풀었습니다. 야오수테크놀로지, 1억 위안 엔젤+ 투자 유치 완료 및 AI+오르가노이드 칩 지속 홍보

AI for Science 회사 뉴스 개요——

* 구글 딥마인드, AI 시스템 결합해 IMO 기하학 문제 19초 만에 해결, 금메달 1점 차이로 놓쳐

* Xili Technology는 AI+RNA를 활용한 '경구 유전자 치료'를 홍보하기 위해 시리즈 A 자금 조달에서 3,000만 달러를 확보했습니다.

* 케임브리지 대학, 알츠하이머병 조기 예측 AI 모델 개발… 정확도 최대 80%

* 야오수테크놀로지, 1억 위안 엔젤+ 투자 유치 완료 및 AI+ 오르가노이드 칩 지속 홍보

* Google 팀은 AI를 사용하여 임상 데이터를 마이닝하여 유전자 발견 및 질병 예측을 개선한다고 Nature 저널에 게재했습니다.

* 휘관바이오, 첨단 세포 이미징 기술에 집중 Pre-A 라운드 자금 조달로 수천만 위안 조달 완료

* AI 제약 회사 InnoMab, 약물 개발과 프로테오믹스 기술 플랫폼 긴밀히 통합하기 위해 앤젤+ 라운드 자금 조달

구글 딥마인드, AI 시스템 결합해 IMO 기하학 문제 19초 만에 해결… 금메달까지 1점 차이

제65회 국제수학올림피아드(IMO)가 최근 개최되었습니다. 구글 딥마인드의 통합 AI 시스템은 IMO 기하학 문제를 단 19초 만에 풀고 은메달리스트 수준인 28점(총 42점)을 획득했습니다. 이 점수는 금메달 기준과 단 1점 차이로, 올해는 609명의 참가자 중 단 58명만이 금메달을 딴 것으로 알려졌습니다.

DeepMind의 통합 AI 시스템은 획기적인 새로운 형식적 추론 모델인 AlphaProof와 기존 시스템의 개선된 버전인 AlphaGeometry 2를 결합한 것입니다. 그 중 AlphaProof 시스템은 강화 학습 방법을 사용하여 사전 학습된 언어 모델과 AlphaZero 알고리즘을 결합합니다. AlphaGeometry 2는 AlphaGeometry의 개선된 버전입니다. 이 언어 모델은 Gemini를 기반으로 하며 이전 모델보다 훨씬 더 많은 합성 데이터를 사용하여 학습되었습니다.

Xili Technology는 AI+RNA를 활용한 "경구 유전자 치료"를 홍보하기 위해 시리즈 A 자금 조달에서 3,000만 달러를 확보했습니다.

최근 ReviR Therapeutics는 Longpan Investment가 주도하고 CDH Investments, 5Y Capital, Yayi Capital이 계속해서 투자를 진행한 가운데 Jingtai Technology와 CMT Research Foundation이 뒤이어 투자를 진행한 3,000만 달러 규모의 시리즈 A 펀딩 라운드를 완료했다고 발표했습니다.

이번 투자 라운드는 ReviR가 독자적으로 개발한 AI 약물 연구 개발 플랫폼인 VoyageR를 더욱 구축하고, 기존 헌팅턴병(HD) 파이프라인과 샤르코-마리-투스병(CMT), 근위축성 측색 경화증(ALS)을 포함한 다양한 신경 질환과 관련된 파이프라인의 전임상 및 임상 개발을 계속 발전시키는 데 사용될 예정입니다.

ReviR은 2021년에 설립된 것으로 알려졌습니다. AI 기술을 결합하여 표적 RNA 저분자 약물을 개발하는 생명공학 회사입니다. 최첨단 기술과 AI 약물 개발 플랫폼 VoyageR을 통해 보다 효과적이고 안전한 표적 RNA 치료 연구를 수행하고, 이를 통해 종양 및 유전 질환의 오랫동안 충족되지 않았던 임상적 요구를 해결하는 데 전념하고 있습니다.

케임브리지 대학교, 알츠하이머병 조기 예측 AI 모델 개발… 정확도 최대 80%

최근, 케임브리지 대학과 영국의 다른 기관의 연구자들은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 AI 예측 모델을 구축하고 영국, 싱가포르 및 기타 국가의 여러 병원에서 얻은 실제 데이터를 사용하여 모델을 테스트했습니다. 연구팀은 이 모델을 사용하면 침습적이거나 값비싼 검사를 피할 수 있을 뿐만 아니라 알츠하이머병을 조기에 예측할 수도 있다고 밝혔습니다.

테스트 결과에 따르면, 해당 모델은 3년 이내에 알츠하이머병이 발병할 사람을 식별하는 데 82%의 정확도를 보였으며, 3년 이내에 알츠하이머병이 발병하지 않을 사람을 식별하는 데 81%의 정확도를 보였습니다.

관련 연구는 "실제 임상 환경에서 조기 치매 예측을 위한 견고하고 해석 가능한 AI 기반 마커"라는 제목으로 The Lancet 저널에 게재되었습니다.

논문 링크:
https://www.thelancet.com/journals/eclinm/home

야오수테크놀로지는 10억 위안 규모의 엔젤+ 라운드 자금 조달을 완료하고 AI+ 오르가노이드 칩을 지속적으로 홍보하고 있습니다.

최근 바이오테크 스타트업인 젤라 바이오시스템즈(Xellar Biosystems)는 1억 위안 규모의 엔젤+ 라운드 자금 조달 완료를 발표했습니다. 이를 통해 회사는 AI+ 칩상 장기 기술 플랫폼을 더욱 발전시키고 신약 연구 개발 분야에서 심층적으로 응용하는 데 도움이 될 것입니다.

야오수 테크놀로지는 2021년 말 미국 보스턴에 설립된 것으로 알려졌습니다. 오가노이드 칩, 고용량 3차원 세포 이미징, 컴퓨터 비전 및 AI 기술을 통합하여 신약 개발을 진행하는 세계 최초의 "3D-Wet-AI" 바이오테크놀로지 스타트업입니다.

2022년 8월, 야오수 테크놀로지는 레전드 캐피털, 젠펀드, 야이 캐피털이 투자한 1,000만 달러 규모의 엔젤 투자 라운드를 완료했습니다. 

Google 팀은 AI를 사용하여 임상 데이터를 마이닝하여 유전자 발견 및 질병 예측을 개선한다고 Nature 저널에 게재했습니다.

최근 Google Research의 유전체학 팀은 고차원 임상 데이터(HDCD)를 사용하여 질병과 생물학적 특징을 특성화하는 데 진전을 이루었습니다. 그들은 유전적 변이와 HDCD 사이의 연관성을 발견하기 위해 비지도 딥러닝 모델인 REGLE을 제안했습니다.

해당 모델은 계산 효율성이 높고, 질병 라벨을 필요로 하지 않으며, 전문가가 정의한 지식 정보를 통합할 수 있는 것으로 알려졌습니다. 기존 전문가가 정의한 기능으로 포착한 것 이상의 임상적으로 관련성 있는 정보를 포함하고 있으며 유전자 발견 및 질병 예측을 개선할 수 있습니다.

관련 연구는 "고차원 임상 데이터에 대한 비지도 표현 학습을 통한 게놈 발견 및 예측 향상"이라는 제목으로 "Nature Genetics"에 게재되었습니다.

논문 링크:
https://www.nature.com/articles/s41588-024-01831-6

Huiguan Biotech는 첨단 세포 이미징 기술에 중점을 두고 Pre-A 라운드에서 수천만 위안의 자금 조달을 완료했습니다.

최근, 첨단 생물의학 영상 기술 공급업체인 우한 휘관생물기술(주)이 수천만 위안 규모의 사전 A 라운드 자금 조달을 완료했습니다. 이 자금은 회사의 R&D 역량 강화, 제품 라인 레이아웃 확장, 시장 개발, 산업 사슬의 상류와 하류 최적화에 사용될 예정입니다.

휘관바이오는 2022년 9월에 설립되었으며 첨단 세포 이미징 기술 개발에 주력하고 있는 것으로 알려졌습니다. 회사는 독자적인 혁신적인 광장 제어 기술과 뇌와 유사한 AI 영상 알고리즘을 핵심 기술로 삼고, 시장에 고급 영상 장비와 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

AI 제약 회사 InnoMab, 약물 개발과 프로테오믹스 기술 플랫폼의 긴밀한 통합을 위해 엔젤+ 라운드 자금 조달 획득

최근, InnoMab Biopharmaceutical Technology Co., Ltd.는 Dandelion (Shenzhen) Pharmaceutical Venture Capital로부터 엔젤+ 라운드 자금 조달을 완료했습니다. 자금은 프로테오믹스 기술 플랫폼을 약물 연구 및 개발과 긴밀하게 통합하여 최고의 잠재력을 갖춘 여러 ADC 파이프라인을 만드는 데 사용될 예정입니다.

공개된 정보에 따르면, InnoMab은 오믹스 빅데이터를 사용하여 표적형 약물 연구 및 개발과 새로운 정밀 의학 의사 결정 도구를 개발하는 회사입니다.

회사는 프로테오믹스 기술, PDX/PDO 및 기타 임상적으로 관련성이 높은 질병 모델 라이브러리를 기반으로 약물 개발 의사 결정 도구 플랫폼을 구축했습니다. AI 컴퓨팅을 통해 얻은 임상적으로 관련성이 높은 빅데이터와 심층적인 생물학적 지식을 활용해 자체 개발 신약 파이프라인과 IVD 제품의 높은 성공률 개발을 촉진합니다.