Vivodyne、AI創薬に欠けているのは優れたモデルではなくヒト組織データだと主張

Vivodyneは、ヒトの臓器組織を培養し、候補薬を投与し、予測的検査と訓練データを製薬企業に販売する自動化された「HIVE」ロボット実験室を運営している。

AI創薬のボトルネックはモデルではなく、因果的なヒト生物学データである。20種類のヒト組織に大規模に薬剤を投与するロボット実験室がそのデータを生成し、治験の結果を予測する。

Khosla Venturesが主導した2回のラウンドで総額8,000万ドル弱を調達（1回目：2023年に3,800万ドルのシード調達）

2021年にバイオエンジニアのAndrei GeorgescuとDan Huhによってペンシルベニア大学からスピンアウトした。Georgescuの診断はこうだ。静的な細胞のスナップショットやマウスのデータで訓練されたAIモデルは状態を学ぶのであって原因を学ぶのではない——「彼らはマウスの癌を治すだろう」。

2023年にKhosla主導の3,800万ドルのシード調達で立ち上げ、一度に1万以上の組織を分析した。2026年8月までに8,000万ドル弱を調達し、サンフランシスコ郊外に世界最大と自称する「ヒューマンデータセンター」を開設。米国の全動物実験の2倍の処理能力があると主張している。

臨床試験の失敗は高コストである。治験には数千万ドルかかるため、前臨床予測のわずかな改善でも対価を払う価値がある。

動物データや単一細胞データは誰もが持っているが、大規模な因果的ヒト組織データは誰も持っていない。

ロボット実験室を所有することで、データ上の優位性は複利的に積み上がり、ソフトウェアでは模倣が難しくなる。

すべての競合他社が同じデータで訓練する場合、堀となるのは他社が持たないデータを生成することだ——モデルではなく計測装置を所有せよ。

2026年8月時点で、Vivodyneはサンフランシスコ近郊の「ヒューマンデータセンター」を拡張し、名前非公開の大手製薬パートナーにサービスを提供、その実験ストリームを将来の生物学モデル向けの強化学習データとして位置づけている。調達額は8,000万ドル弱で、すべてKhosla主導である。