Fire farmasiavtaler i januar: bindingsmodellene ble gode nok til å selges som verktøy

Fire store KI-verktøyavtaler for farmasi ble annonsert på JP Morgans helsekonferanse i San Francisco i januar, og Chai Discovery sto sentralt i dem. Det forteller medgründer Matt McPartlon og produktsjef Neil Patil i en episode av Latent.Space. Selskapet er to år gammelt, har OpenAI blant investorene og verdsettes til 4 milliarder dollar.

Mønsteret fram til januar gikk motsatt vei. KI-selskaper som startet med å selge verktøy til farmasi endte som regel opp med å bygge sin egen legemiddelportefølje: har du først et validert mål, er det lettere å hente kapital eller selge akkurat det målet enn å selge et løfte om at verktøyet virker på tvers av kundens portefølje.

Skiftet kom da strukturmodellene ble bindingsmodeller. En modell som predikerer hvor godt to molekyler binder seg til hverandre kan brukes til design, ikke bare til analyse. Tesen er ikke ny, a16z formulerte en versjon av den i 2020, men Chais poeng er at i ingeniørproblemer vinner det beste produktet, og god teknologi er nødvendig uten å være tilstrekkelig.

Det synes på grensesnittet. Chai har bygget en molekyleditor som ligner mer på et CAD- eller grafikkprogram enn på en chatbot, og bruker partnerskapene til å finne ut hva forskerne faktisk trenger.

«Det som er ganske kult med å jobbe så tett med så mange av disse partnerne, er at vi får lære hva som faktisk ville vært nyttig i forskningen. I stedet for å forske i et vakuum, ut fra hva som hypotetisk ville vært kult, kan vi forske informert av det partnerne organisk har bedt oss om hjelp til.» — Neil Patil, produktsjef i Chai Discovery

Siden juni har Chai annonsert tre nye store avtaler, med Lilly, Novartis og argenx, i tillegg til en utvidelse av Eli Lilly-programmet. Et forbehold på tallene: slike lisensavtaler er milepælsdrevne, og typisk bare 2 til 5 prosent av overskriftsbeløpet utbetales på forhånd.

For deg som bygger noe annet enn medisiner er poenget overførbart. Når en domenemodell krysser terskelen der fagfolk stoler på den, flytter produktflaten seg fra samtale til direkte manipulasjon. Chatboten var symptomet på at modellen ikke var god nok til å drive et verktøy.