Unlearn、AIを活用したデジタルツイン技術を開発する企業が、シリーズCの資金調達ラウンドで5000万ドルを獲得しました。これにより、同社がこれまでに調達した総額は1億3000万ドルを超えます。この資金調達はAltimeter Capitalが主導し、Wittington Ventures、Epic Ventures、Radical Ventures、Mubadala Capital、Necessary Venture Capitalなどの既存投資家が参加しました。また、Insight Partners、DCVC、8VC、DCVC Bioもこのラウンドに参加しています。
Unlearnは、機械学習を用いて臨床試験参加者のデジタルツインを作成し、ランダム化される前の参加者の健康結果を研究者に提供します。この技術により、研究者はコントロールグループの参加者を少なくすることができ、より小規模で迅速な臨床試験の実施が可能になります。2017年に設立されたUnlearnは、この資金をエンジニアリング能力、研究開発イニシアチブ、データ、および労働力への投資に使用する予定です。
Unlearnは、2022年にシリーズBの資金調達ラウンドで5000万ドルを確保し、その2年前にはシリーズAで1500万ドルを調達しています。昨年、同社は臨床段階のバイオテクノロジー企業であるQurAlis Corporationとのパートナーシップを発表し、UnlearnのgenAI技術を使用してQurAlisのALSに焦点を当てた臨床プログラムを加速させることに成功しました。
【ニュース解説】
Unlearnという企業が、AIを活用して臨床試験参加者のデジタルツインを作成する技術を開発していることが注目されています。この技術は、参加者の健康結果を予測し、より効率的な臨床試験を可能にすることを目指しています。最近、UnlearnはシリーズCの資金調達ラウンドで5000万ドルを獲得し、これまでの総調達額は1億3000万ドルを超えました。この資金は、同社のエンジニアリング能力、研究開発、データ管理、および人材の強化に充てられる予定です。
デジタルツイン技術は、実際の臨床試験参加者と同じ特性を持つ仮想モデルを作成することにより、研究者が治療法の効果をより正確に予測できるようにします。これにより、必要な参加者数を減らし、試験の期間とコストを削減することが可能になります。特に、新薬の開発や既存薬の新たな用途の探求において、この技術は大きなメリットをもたらすと考えられます。
しかし、この技術の導入にはいくつかの課題も存在します。デジタルツインの精度は、利用可能なデータの量と質に大きく依存します。不十分なデータや偏ったデータは、誤った予測を引き起こす可能性があります。また、個人情報の保護やデータのセキュリティも重要な懸念事項です。これらの課題に対処するためには、厳格なデータ管理基準とプライバシー保護の規制が必要となります。
長期的には、Unlearnの技術は医薬品開発のプロセスを根本的に変革する可能性を秘めています。より迅速かつコスト効率の高い臨床試験により、新しい治療法が患者に届くまでの時間が短縮されることが期待されます。また、この技術は、特定の患者群に対する治療法の効果をより正確に予測することにより、パーソナライズドメディシンの発展にも寄与するでしょう。
Unlearnの取り組みは、医薬品開発の未来を形作る重要な一歩となる可能性があります。しかし、その成功は、技術的な精度の向上、倫理的な問題への対応、および規制環境の整備にかかっています。
from Digital twin company Unlearn secures $50M.
