NVIDIA’nın Desteklediği SandboxAQ, Sentetik Molekül Verisiyle İlaç Keşfini Hızlandırabilir
2022 yılında Alphabet’ten ayrılarak bağımsız bir girişim haline gelen SandboxAQ, yapay zekâ ve kuantum teknolojileri alanında geliştirdiği çözümlerle sağlık, finans ve güvenlik sektörlerine yön veriyor. Şirketin son adımı, ilaç geliştirme süreçlerinde çığır açabilecek nitelikte. Yayınlanan geniş veri seti, araştırmacıların bir ilaç molekülünün hedef proteine bağlanma olasılığını yüksek doğrulukla ve kısa sürede analiz edebilmesini sağlıyor.
Google ve NVIDIA Destekli Girişim Büyük Bir Yatırım Desteği Almayı Başardı
SandboxAQ, Google, NVIDIA ve BNP Paribas gibi yatırımcılardan aldığı 150 milyon dolarlık son yatırımla birlikte toplam 450 milyon dolarlık Series E turunu tamamladı. Şirketin toplam yatırım tutarı 950 milyon dolara ulaştı. T. Rowe Price Associates ve Breyer Capital gibi güçlü isimlerin de destek verdiği girişimin değeri 5.75 milyar dolar olarak açıklandı.
Şirketin geliştirdiği büyük nicel modeller (LQM), yüksek hacimli verileri analiz ederek ilaç keşfi süreçlerine hız kazandırıyor. Google Cloud gibi platformlar üzerinden erişilebilen bu modeller, ilaç-protein bağlanmasını tahmin etmenin yanı sıra finansal modelleme ve güvenlik çözümleri gibi farklı alanlarda da kullanılabiliyor.
Şirketin resmî açıklamasına göre, bu modeller kullanıcıların ilaç keşif programlarına entegre ediliyor ve yeni moleküler yapılar üretme sürecine stratejik katkı sağlıyor. Sistem aynı zamanda tekrar kullanılabilir çözümler sunarak uzun vadeli verimlilik sağlıyor.
Deneysel Verilere Dayalı Yeni Model Geleneksel Hesaplamaların Ötesine Geçiyor
Reuters’ın aktardığına göre, yayınlanan veri seti doğrudan laboratuvar ortamında üretilmedi. NVIDIA işlemcileri ile yapılan hesaplamalar sonucunda, gerçek deneysel veriler baz alınarak yaklaşık 5.2 milyon üç boyutlu “sentetik” molekül oluşturuldu. Her biri, ilaçların hedef proteinlere bağlanma potansiyelini test etmek üzere tasarlandı. Bu yöntem sayesinde araştırmacılar, küçük moleküllü ilaç adaylarının belirli proteinlerle etkileşime girip girmeyeceğini laboratuvar ortamına gerek duymadan, hızlı ve isabetli bir şekilde değerlendirebiliyor.
Bilim dünyasında, atomların moleküllere nasıl bağlandığını gösteren teoriler uzun süredir biliniyor. Ancak üç boyutlu ilaç moleküllerinin olası varyasyonları manuel olarak hesaplanamayacak kadar karmaşık. SandboxAQ, bu sorunu çözmek için gerçek deneylere dayalı verileri kullanarak sentetik yapıların hesaplamalı olarak oluşturulmasını sağladı.
SandboxAQ, ilaç keşfinden klinik öncesi değerlendirmelere kadar tüm süreci kapsayan entegre bir çözüm sunuyor. Geliştirilen sistem, hedef proteinlerin belirlenmesi, aday moleküllerin analiz edilmesi ve toksisite öngörülerinin yapılması gibi aşamalarda verimliliği artırıyor. LQM tabanlı platform, çoklu veri türlerini eş zamanlı olarak işleyerek en güçlü adayları öne çıkarıyor. Bu sayede ilaç geliştirme süreci hem hızlanıyor hem de daha isabetli kararlar alınabiliyor.
Şirketin internet sitesinde yer alan bilgilere göre, son yıllarda büyük dil modelleri (LLM) her ne kadar öne çıkmış olsa da fiziksel dünyayı simüle etme konusunda yetersiz kalıyor. SandboxAQ, bu eksikliği fiziksel gerçekliğe dayalı büyük nicel modellerle aşmayı hedefliyor.
Şirketin vizyonu, sentetik veri kullanımıyla sanal ortamda gerçekleştirilen hesaplamaların, gerçek laboratuvar deneyleriyle kıyaslanabilir sonuçlar vermesini sağlamak. Bu yaklaşım, biyoteknoloji sektöründe maliyetleri düşürürken zaman kazandıracak nitelikte.
