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참고Wired

영국 AI 신약 개발 스타트업 'Potential Sciences', 시드 투자 유치

물리학 기반 시뮬레이션으로 AI 신약 후보 발굴 속도 개선 및 임상 비용 절감 시도.

요약

영국의 신생 스타트업 Potential Sciences는 물리 법칙을 활용해 원자와 분자, 단백질 간의 상호작용을 시뮬레이션하고 이를 바탕으로 대규모 화학 데이터셋을 구축하여 신약 개발 과정을 혁신하겠다고 밝혔다. 이들은 해당 데이터를 통해 특정 질병에 최적화된 약물을 식별하는 AI 모델을 학습시켜, 비용과 시간이 많이 소요되는 실험실 과정을 생략하는 것을 목표로 한다. 11월 5일 출범한 Potential Sciences는 영국 정부의 AI 벤처 캐피털 펀드인 SovAI와 Twin Path Ventures 등으로부터 수천만 달러 규모의 시드 투자를 유치했다. 하템 헬랄(Hatem Helal) CEO는 임상에서 실패할 확률이 높은 분자를 AI로 빠르게 걸러내어 예측 정확도를 높이고, 궁극적으로는 희귀 질환 치료제 개발의 경제성을 확보하겠다는 전략이다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.

원문 제목 Finding New Drugs Is Laborious. This AI Startup Is Skipping The Lab Work

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