Mantis Biotech ადამიანის „ციფრულ ტყუპებს“ ქმნის: როგორ აგვარებს სტარტაპი სამედიცინო მონაცემების დეფიციტს

ვრცელ მონაცემთა ბაზებზე გაწვრთნილმა დიდმა ენობრივმა მოდელებმა (LLM) შესაძლოა მნიშვნელოვნად დააჩქაროს გენომიკის კვლევები, კლინიკური დოკუმენტაციის წარმოება, რეალურ დროში დიაგნოსტიკა და ახალი მედიკამენტების აღმოჩენა. თუმცა, ბიოსამედიცინო კვლევების ტრანსფორმაციის გზაზე ხშირად ჩნდება დაბრკოლება: სტანდარტული სამედიცინო მონაცემების მიღმა, მოდელებს უჭირთ მუშაობა იშვიათი დაავადებებისა და უჩვეულო მდგომარეობების შემთხვევაში, სადაც სანდო და რეპრეზენტაციული ინფორმაცია მწირია.

ნიუ-იორკში ბაზირებული სტარტაპი Mantis Biotech აცხადებს, რომ ამ მონაცემთა დეფიციტის აღმოსაფხვრელად გამოსავალი იპოვა. კომპანიის პლატფორმა სხვადასხვა წყაროდან მიღებულ მონაცემებს აერთიანებს სინთეზური მონაცემთა ბაზების შესაქმნელად. ეს ბაზები გამოიყენება ადამიანის სხეულის ე.წ. „ციფრული ტყუპების“ ასაგებად — ეს არის ანატომიის, ფიზიოლოგიისა და ქცევის ფიზიკაზე დაფუძნებული პროგნოზირებადი მოდელები.

კომპანია ამ ციფრულ ტყუპებს მონაცემთა აგრეგაციისა და ანალიზისთვის სთავაზობს ბაზარს. მათი გამოყენება შესაძლებელია ახალი სამედიცინო პროცედურების შესასწავლად და დასატესტად, ქირურგიული რობოტების მოსამზადებლად და სამედიცინო პრობლემების ან ქცევის პატერნების სიმულაციისა და პროგნოზირებისთვის. მაგალითად, სპორტულ გუნდს შეუძლია იწინასწარმეტყველოს NFL-ის კონკრეტული მოთამაშის მიერ აქილევსის ქუსლის ტრავმის მიღების ალბათობა მისი ბოლოდროინდელი მაჩვენებლების, დატვირთვის, კვებისა და აქტივობის ხანგრძლივობის საფუძველზე.

როგორ იქმნება ციფრული ტყუპები: მუშაობის პროცესი

Mantis-ის პლატფორმა რამდენიმე ეტაპს გადის მაღალი სიზუსტის მოდელების შესაქმნელად:

• მონაცემთა შეგროვება: პლატფორმა პირველ ეტაპზე იღებს ინფორმაციას მრავალფეროვანი წყაროებიდან, როგორიცაა სამედიცინო სახელმძღვანელოები, მოძრაობის დამჭერი (motion capture) კამერები, ბიომეტრიული სენსორები, სავარჯიშო ჟურნალები და სამედიცინო ვიზუალიზაცია.
• სინთეზი და ვალიდაცია: შემდეგ გამოიყენება LLM-ზე დაფუძნებული სისტემა მონაცემთა სხვადასხვა ნაკადის მარშრუტიზაციის, ვალიდაციისა და სინთეზისთვის.
• ფიზიკის ძრავის დამუშავება: მთელი ეს ინფორმაცია გადის ფიზიკის ძრავში, რათა შეიქმნას მონაცემთა ნაკრების მაღალი ხარისხის რენდერები.
• მოდელის გაწვრთნა: საბოლოო ეტაპზე მიღებული შედეგები გამოიყენება პროგნოზირებადი მოდელების დასატრენინგებლად.

კომპანიის დამფუძნებლისა და აღმასრულებელი დირექტორის, ჯორჯია ვიტჩელის (Georgia Witchel) განმარტებით, ფიზიკის ძრავის შრე გადამწყვეტია, რადგან ის ეხმარება პლატფორმას ინფორმაციის გაუმჯობესებაში გენერირებული სინთეზური მონაცემების რეალისტურ ანატომიურ ფიზიკასთან დაკავშირებით. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია იმ შემთხვევებში, როდესაც საჯარო მონაცემები არ არსებობს — მაგალითად, იმ ადამიანის ხელის მოძრაობის მოდელირებისთვის, რომელსაც თითი აკლია. Mantis-ის პლატფორმაზე ასეთი მოდელის შექმნა მარტივია ფიზიკური მოდელიდან კონკრეტული ელემენტის ამოკლებითა და ხელახალი გენერირებით.

ეთიკა და მონაცემთა ხელმისაწვდომობა

ვიტჩელი მიიჩნევს, რომ პლატფორმას ბიოსამედიცინო ინდუსტრიაში ფართო გამოყენების პოტენციალი აქვს, განსაკუთრებით იქ, სადაც პაციენტების მონაცემებზე წვდომა რთულია ეთიკური ან რეგულაციური შეზღუდვების გამო. ციფრული ტყუპების გამოყენება საშუალებას იძლევა ჩატარდეს ტესტები ვირტუალურ ადამიანებზე, რაც იცავს რეალური პირების კონფიდენციალურობას და გამორიცხავს მათი პირადი მონაცემების ექსპლუატაციას.

ამჟამად Mantis-ს წარმატებული თანამშრომლობა აქვს პროფესიულ სპორტში, სადაც მაღალი დონის ათლეტების მოდელირებაზე დიდი მოთხოვნაა. სტარტაპის ერთ-ერთი მთავარი კლიენტი NBA-ის გუნდია. პლატფორმა ქმნის ათლეტების ციფრულ რეპრეზენტაციებს, რომლებიც აჩვენებს, თუ როგორ იცვლება მათი ნახტომის ხარისხი დროთა განმავლობაში ძილის რეჟიმის, ფიზიკური დატვირთვისა და სხვა აქტივობების გათვალისწინებით.

დაფინანსება და სამომავლო გეგმები

სტარტაპმა ცოტა ხნის წინ 7.4 მილიონი აშშ დოლარის მოცულობის საწყისი (seed) დაფინანსება მოიზიდა. რაუნდს ხელმძღვანელობდა Decibel VC, მონაწილეობდნენ ასევე Y Combinator, Liquid 2 და რამდენიმე ანგელოზი ინვესტორი. მიღებული თანხა მოხმარდება პერსონალის დაქირავებას, რეკლამას, მარკეტინგსა და ბაზარზე გასვლის სტრატეგიას.

Mantis-ის შემდეგი ნაბიჯი ტექნოლოგიის შემდგომი განვითარება და პლატფორმის ფართო საზოგადოებისთვის წარდგენაა, რაც მიზნად ისახავს პრევენციული ჯანდაცვის გაუმჯობესებას. გარდა ამისა, კომპანია მუშაობს ფარმაცევტულ ლაბორატორიებთან და მკვლევარებთან, რომლებიც FDA-ის კლინიკურ კვლევებს ატარებენ, რათა მიაწოდოს მათ ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ რეაგირებენ პაციენტები სხვადასხვა მკურნალობაზე.