輝達又投了一家AI製藥公司Relation

Therapeutics 的一個團隊共同創立。Roberts 是一位連續創業者，專注於利用系統生物學將人工智慧與預防性醫療保健相結合；Juvenescence 是一家長壽領域的生物技術公司，開發纖維化疾病，自體免疫疾病，癌症和失智症的藥物。

執行長David Roblin 自Relation 成立以來一直參與其中，同時擔任Relation 早期投資者Juvenence Therapeutics 的執行長。在加入Relation 之前，他在生物技術、製藥和學術界享有盛譽，參與研究、開發和商業化11 種藥物。曾任職法蘭西斯克里克研究所的營運長以及輝瑞公司的歐洲研發主管。

首席科學官Edith M. Hessel 是一位免疫學家，在藥物發現和開發方面擁有20 多年的經驗。她成功地開創了生物技術和製藥領域的新型靶點發現平台，並從概念開始到臨床概念驗證，推進了多種治療方法。Edith 先前曾在Dynavax Technologies 和GSK 工作，負責創建難治性呼吸道發炎發現性能部門，為GSK 的管道添加了多個項目。

科學顧問委員會的專家來自牛津大學、MIT、史丹佛大學、劍橋大學等。

自成立以來，該公司就獲得了比爾及梅琳達蓋茲基金會的資助。其和輝達早在2022 年就有淵源。

2022 年，Relation 成為四家能夠使用輝達Cambridge-1 GPU 超級電腦的新創公司之一（其他是Alchemab、InstaDeep 和Peptone）。Cambridge-1 匯集了輝達在加速運算、人工智慧和生命科學領域數十年的工作成果。它位於倫敦和劍橋之間，躋身全球最快的50 台電腦之列，並由100% 再生能源供電。

Relation 將功能基因組技術、電腦科技和機器學習結合起來。透過使用人類細胞的基因組數據，希望獲得對關鍵生物關係的直接洞察。然後可以將其輸入乾實驗室的機器學習引擎，該引擎能夠請求新的實驗以提高其預測能力。這也是該公司所說的「實驗室循環」流程，將一個領域的見解反饋到另一個領域，以「提高藥物發現和開發的成功機率」。

除了使用機器學習來識別潛在的開發領域之外，Relation 還使用另一種名為Selectomatic 的引擎來推薦治療適應症，其平台可以幫助開發成功的治療方法。

2023 年3 月，Relation 確定骨質疏鬆症為首個適應症。

骨質疏鬆症是一種骨骼疾病，當身體失去過多骨質、生成過少骨質或兩者兼具時，就會發生骨質疏鬆症。結果，骨骼變得脆弱，可能會因跌倒而骨折，或者在嚴重的情況下，因打噴嚏或輕微碰撞而骨折。研究表明，50 歲及以上的女性中約有二分之一、男性中多達四分之一會因骨質疏鬆症而骨折。

骨質疏鬆症每年造成200 萬例骨折和190 億美元的相關費用。有專家預測，到2025 年，骨質疏鬆症每年將導致約300 萬人骨折，造成253 億美元的損失。

該公司開發的模型能夠幫助科學家了解驅動骨質疏鬆症的變異基因，以及它們如何影響基因和蛋白質表現。其模型預測的基因中約有60% 是骨質疏鬆症的新基因。「這為我們創造了一個豐富的生物學領域。」Roblin 表示，並將模型稱為「DNA 的ChatGPT」。

Relation 還計劃將其產品線擴展到免疫學和代謝疾病領域。

輝達年內股價上漲超80%

因其強大的GPU 晶片，輝達可說是人工智慧革命的支柱，醫療保健客戶和合作夥伴每年直接或間接透過雲端合作夥伴消耗的NVIDIA GPU 運算費用已超過10 億美元。

隨著其深入參與人工智慧驅動的藥物發現，製藥業正在見證一個變革時刻。輝達也受惠於這一波浪潮，自2024 年以來，其股價已上漲超80%，市值達2.20 兆美元，成為全球少數幾家市值超過1 兆美元的公司之一。

在過去兩年，輝達狂投AI 製藥領域。2023 年間，輝達共投資9 家AI 製藥公司，分別為Charm Therapeutics、 Recursion Pharmaceuticals、Genesis Therapeutics、Superluminal Medicines、Inceptive、Generate Biomedicines、Evozyne、Iambic Therapeutics 和Erray Therapeutics。2024 年伊始，輝達就陸續投資了Artisight、Neocis、Relation等。

此外，輝達也與阿斯特捷利康、基因泰克、安進等大型製藥公司合作。如與基因泰克達成策略性AI 研究合作，以加速藥物發現與開發。兩家公司將聯手在輝達的DGXCloud 上加速和優化基因泰克專有的機器學習（ML）演算法和模型。DGXCloud 是輝達今年推出的AI超級運算服務平台，其中包括BioNeMo。

目前，輝達已擁有十餘個生成式AI 模型，包括小分子建模工具、 OpenFold 蛋白質預測模型，以及與Recursion 開發的用於標靶和藥物發現的Phenom-Beta 模型等。

「如果你想在電腦中進行藥物設計和藥物發現，很可能你必須處理大量數據……這可能需要最先進的模型。但我們可以透過多種方式幫助您並與您合作。」在2024 年JPM上，黃仁勳還在為公司打廣告。（生輝）