「Bioz」

Biozは、ライフサイエンス向けのAI駆動型文献発見プラットフォームであり、機械学習を用いて科学出版物から実験的知見を索引化・ランク付けし、生物医学研究を加速させる。

Biozは、ライフサイエンス分野における科学文献の発見と解釈に人工知能を応用する商業プラットフォームである。2013年に設立され、カリフォルニア州ロスアルトスに拠点を置く同社は、研究者が発表された研究から試薬、プロトコル、実験製品を特定するのに役立つソフトウェアツールを開発している。このプラットフォームの主な成果物は、生物学的および化学的製品の検索可能なデータベースであり、各製品には全文記事からのエビデンスが注釈として付され、実験的文脈に沿って構造化されている。

同社は、CEOを務めるKarin Lachmiと、CTOを務めるOri Perlmanによって設立された。Bioz以前に、Lachmiは学術研究に従事し、遺伝学のスタートアップを共同設立した経験が、信頼できる実験材料を見つける際の摩擦を減らすツールを構築するという彼女の目標につながった。Perlmanはソフトウェアエンジニアリングとデータ分析のバックグラウンドを持っていた。同社は複数の資金調達ラウンドで約2000万ドルを調達しており、投資家には2019年に1250万ドルのラウンドに参加したIntel Capitalが含まれる。

Biozはその技術を実験の再現性の問題に焦点を当てている。数百万の研究論文には、製品に関する隠れた、または不完全な記述が含まれており、科学者が結果を再現することを困難にしている。Biozは出版物の全文を検索し、機械学習やその他の深層学習技術を用いて、試薬、抗体、キット、機器などの製品への言及を抽出・分析する。そして、これらの製品をスコアリングし、特定の実験的文脈で機能する予測可能性を示す。

プラットフォームと技術

Biozプラットフォームは、2500万以上のライフサイエンス研究論文から数千万のデータポイントをインデックス化している。大規模言語モデルやその他のAIアプローチを用いて、論文を処理し、製品名、プロトコルとの関係、実験の結果を特定する。このシステムは、研究者がクエリを入力できる検索ツールを統合しており、AIは単純なキーワードマッチングを超えた結果を生成する。そして、特定の文脈で使用される各製品のエビデンスの予測品質を反映する独自の「Bioz Score」によって、これらのヒットをランク付けする。

このプラットフォームは、Bioz Search、Bioz API、Bioz Solutionsを含むいくつかの主要な製品を提供している。Bioz Searchは、ユーザーが製品を検索し、論文から抽出されたエビデンスの要約を含む文脈化された結果を得ることができる無料のウェブインターフェースである。Bioz APIは、組織がこれらの検索およびスコアリング機能を電子実験ノートや実験室情報管理システムなどの自社の内部システムに統合することを可能にする。Bioz Solutionsは、ライフサイエンスベンダー向けに作られたデータ駆動型ツールのスイートであり、マーケティングと電子ディスカバリー戦略の改善に役立つ。

Biozはまた、AIを搭載したアシスタントであるChrome拡張機能も提供している。このツールは研究者をリアルタイムで支援し、ウェブページやブラウザ上の製品言及を検出し、それらを基礎となるエビデンスにリンクし、閲覧の文脈を失うことなく関連データへの直接アクセスをユーザーに提供する。

AIと技術

Biozのアプローチは、生成AI、深層学習、ニューラルネットワークアーキテクチャの組み合わせに依存している。創業者らは、この技術をライフサイエンス実験のためのGoogleを構築することに似ているが、製品の使用方法と使用文脈を理解する能力を備えていると説明している。製品に言及するすべての論文を単に返すのではなく、Biozのシステムは、研究の方法、アッセイの種類、使用された種、関連する実験結果など、特定の事項を特定する。

これを達成するために、Biozは全文PDFを処理し、実験メタデータの構造化JSONに変換するカスタムモデルを開発・使用している。これには、ペアとなった薬剤、試薬、機器、特定の実験条件などの詳細が含まれる。同社は内部的に、システムのターゲットを数種類の「深層機械学習モデル」と呼んでおり、これらは公開された論文と、科学者のチームによって生成・ラベル付けされた独自のデータセットで訓練されている。

BiozはAIコミュニティから認知を受けており、2019年にはAmazon Hinds AI Innovation Challengeで優勝し、2020年にはNVIDIA Inceptionプログラムに選出された。これらの栄誉は、GPUコンピューティングの専門的な使用と革新的な応用を浮き彫りにした。

統合とパートナーシップ

Biozは主要な機関や出版社との提携を結んでいる。2019年には、Nature Publishing Groupプラットフォームとのパートナーシップを発表し、新しいライフサイエンス発見ツールの基礎データを提供した。翌年、同社はGoogle Cloudと協力して能力を拡大し、クラウドベースのAIワークフローのスケーリングを実証した。

2021年、Biozは主要なライフサイエンスベンダーであるMilliporeSigmaとの統合を導入し、同社が自社のサイトにBioz Scoreを接続して、顧客がアイテムの予測パフォーマンスを見られるようにした。このパートナーシップは、マーケットプレイスやベンダーへの販売から、ターゲットを絞った製品レコメンデーションにデータを使用してもらうことへと、同社のビジネスモデルを形成する上で重要であった。

このプラットフォームはまた、学術機関やバイオテクノロジー企業にもサービスを提供している。そのユーザーには、新しい実験に最適なツールを迅速に特定したい研究グループや、自社製品がどのように引用されているかを知り、マーケティングチームにエビデンスを提供したいベンダーが含まれる。

資金調達と成長

公開記録によると、Biozは2000万ドルを調達した。最初の主要な資金調達ラウンドは2016年のシードラウンドで、民間投資家からの貢献が含まれていた。2019年、同社はIntel Capitalが主導する1250万ドルのシリーズAラウンドを完了し、これはライフサイエンス向けAIへの投資として注目された。2023年、Biozは追加の非公開ラウンドを調達し、総額は約2000万ドルに増加した。

同社は米国とイスラエルにオフィスを構えており、研究開発チームはイスラエルに所在している。本社はカリフォルニア州ロスアルトスにある。

課題

Biozが取り組む課題の一つは、ライフサイエンス文献の広範で非構造化された性質である。発表された研究では、製品の正確な濃度、ベンダー、カタログ番号などの正確な詳細が省略されることが多く、実験の再現を困難にしている。BiozのAIは、テキスト抽出とドメイン知識を組み合わせて構造化メタデータを生成し、ギャップを埋めるために機能する。しかし、抽出されたデータの品質は将来の懸念事項であり、モデル出力の精度を検証するための慎重なアプローチも同様である。

もう一つの課題は、独自のスコアを急速に変化する研究分野に統合することである。Biozは新しく発表された論文から継続的に学習するため、そのスコアリングモデルは時間の経過とともに改善され得る。しかし、製品の過去のパフォーマンスが実験における将来の有用性をどの程度予測するか、またそのスコアの解釈可能性については、依然として疑問が残る。

今後の方向性

Biozは、AI駆動型ライフサイエンス研究へのより広範な動きの一部となる位置づけにある。そのデータ構造により、既存の医薬品や細胞株の新規用途の予測など、他のアプリケーションの基盤として機能することができ、これは製品の構成要素である。AI分野が成長するにつれて、Biozは特に自動化されたハイスループット環境において、ワークフローツールとしてコミュニティに認知される可能性が高い。同社は、大手クラウドプロバイダーや主流ベンダーとのパートナーシップの組み合わせを通じて、成長を継続することを目指している。

同社は将来の計画を開示していないが、あらゆる生物医学的発見をより迅速かつ再現可能にするというビジョンを前進させることを目指している。その過程で、OpenAIエコシステムにも注目している。