Abinitio Bio 正在构建生物制造的基础模型，将原本需要6-18个月的工艺决策缩短为数小时的计算，从而为药企在一个月内挽回超过1亿美元的延误损失。祝贺发布，@DanielMukasa1！https://ycombinator.com/launches/QS3-abinitio-bio-frontier-foundation-models-for-biomanufacturing…

Launch YC: AbInitio Bio - 生物制造的前沿基础模型 | Y Combinator

来源：https://www.ycombinator.com/launches/QS3-abinitio-bio-frontier-foundation-models-for-biomanufacturing 生物制造的基础模型

TL;DR： 生物制造的瓶颈在于需要耗时数年的实验，且这些实验无法在不同产品间转移。我们正在构建生物制造的基础模型，并通过湿实验室数据验证，使得目前需要6-18个月才能做出的决策可以在数小时内完成，每个项目节省超过1亿美元。

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问题

生物药开发是现代经济中进展最慢、产出最低的工程学科之一。单一的CHO细胞系开发项目耗资500-1000万美元，耗时12-18个月。多特异性抗体项目经常在CMC阶段失败。对于重磅药物而言，每延误一个月，药企就会损失超过1亿美元的收入。

每个产品团队都在从头重建相同的工艺知识，原因在于：

• 没有任何知识能在产品、规模或场地之间转移
• 现有数据被困在PDF、批记录和专有系统中
• 现有工具一次只能优化一个产品，且需要专家调优
• AI在生物领域的应用一直聚焦于药物发现，却忽视了制造环节的价值

药企每年在生物药开发和制造上花费超过1000亿美元，但流程的产出和周期在十年内并未发生根本性变化。

我们构建了什么

首个面向生物制造的基础模型，旨在填补现有企业无法克服的数据鸿沟。

我们的第一个模型 Echo 能比标准混合模型更准确地预测制造结果，任何药企或CDMO都可以立即将其应用于自己的工作流程。我们正在将相同的架构扩展到细胞系工程、多特异性药物的可开发性和CMC风险评估，以及上游聚集（HMW%）预测。

复杂生物药浪潮是当下的切入点：目前有600多种分子处于活跃临床试验阶段，约15种已获批，而CMC特征复杂的特点使“一次一个产品”的工具难以奏效。能够跨产品迁移的基础模型是唯一能跟上步伐的方式。

我们的故事

我是 Daniel Mukasa，创始人兼CEO。我职业生涯的大部分时间在加州理工学院、默克、麻省理工学院和博德研究所从事药物发现工作，却眼睁睁看着我们精心优化的药物因制造问题而夭折。我正在构建解决这一问题的工具，覆盖整个生物制造栈。

我们的请求

寻求药企、生物技术公司和CDMO的引荐。特别是从事生物药、多特异性药物、细胞和基因疗法以及AAV递送系统的细胞系开发、工艺开发和CMC负责人。也同样欢迎与拥有专有工艺数据的平台公司进行业务拓展对话。

请联系我们：[email protected]