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Aureka BiotechnologiesがUS$100 millionのSeries Bを調達した（ million近くに達したという。Granite Asiaが第1トランシェを単独で拠出し、後続トランシェは戦略投資家が主導、HighLight Capital（HLC）と既存株主のMPCi、NRL Capitalも参加した。 資金の使い道が興味深い。次世代の生物学的基盤モデルを大規模に訓練し、de novo分子設計（既存分子の改変ではなく、ゼロから候補を設計すること）、生体構造モデリング、機能予測を強化する。同時にLab-in-the-Loop（モデルの仮説を実験で検証し、その結果を次の学習へ戻す仕組み）も拡張する。 ここでいう実験は、最後に答え合わせをするだけの工程ではない。AIエージェントが分子を生成し、実験を設計し、単一細胞の機能スクリーニングや高スループット検証で確かめ、結果をモデルへ戻す。モデル→実験→データ→更新の循環そのものを、薬物探索の基盤にしようとしている。 Aurekaの生物学的基盤モデルAuraIDEは、社内のタンパク質共進化データで訓練されている。オープンソース版のOpenDDEは、抗体と抗原の立体構造予測を測る公開ベンチマークFoldBench v1の第三者評価でも紹介された。 創業者兼CEOのWeian Zhaoは、最終的に生物学的ワールドモデルを目指すと説明している。これは分子の静的な構造を当てるだけでなく、分子同士の相互作用や設計結果をシミュレーションし、AIエージェントが薬の設計を計画、実行、反復するモデルだ。 「モデル単体の性能」を競う段階から、「実験データをどう継続的に生み、モデルと薬の候補を同時に更新するか」を競う段階へ。Aurekaの発表は、AI創薬の本体がモデルではなく、モデルと実験を閉ループで接続するR&Dインフラへ移りつつあることを示していると思う。