Bài báo NewLimit vừa được phát hành @icmlconf cho thấy các mô hình AI SOTA của chúng tôi có thể dự đoán các trạng thái tế bào bị biến đổi. Thật tuyệt khi có bộ dữ liệu biến đổi tế bào chính lớn nhất thế giới. Điểm cộng cho một trong những minh chứng đầu tiên về học chủ động trong sinh học.

Sử dụng sóng não để: ✔️ Chơi Call of Duty ✔️ Điều khiển tay robot ✔️ Tổ chức tiệc Mario Kart thần kinh ✔️ Lấy lại giọng nói tự nhiên của mình       (+ nhiều hơn nữa trên eng và kế hoạch tổng thể) Hy vọng bạn thích bản cập nhật của chúng tôi!

Có bốn kỵ sĩ của các Mô hình Nền tảng và chỉ có một kỵ sĩ được niêm yết công khai. SEC đã quyết định rằng cuộc cách mạng sẽ không thể sở hữu.

Các khả năng kết hợp. Chi phí tạo phần mềm -> bằng không.

Chúng tôi đã huy động được 130 triệu đô la trong vòng gọi vốn Series B do @kleinerperkins dẫn đầu cùng với các nhà đầu tư mới @natfriedman/@danielgross, @vkhosla và @humancapital — cùng với các nhà đầu tư hiện tại @foundersfund, @_DimensionCap và @brian_armstrong (vâng, các nhà đồng sáng lập đang tăng cường đầu tư). Chúng tôi cũng đã huy động vốn từ một số nhà đầu tư thiên thần tốt nhất đã hỗ trợ công ty trong hai năm đầu tiên bao gồm @eladgil, @garrytan, @collision, @patrickc, @JoshuaKushner, @JTLonsdale và @FEhrsam. NewLimit đang phát triển các loại thuốc để điều trị lão hóa, yếu tố thúc đẩy chính của hầu hết các bệnh lớn của con người. Một khi được cho là không thể đảo ngược, khoa học mới nổi về lập trình lại biểu sinh đã cho thấy rằng lão hóa thực sự có thể thay đổi. Điều này mang lại cơ hội điều trị lớn hơn 100 lần so với bất kỳ sản phẩm công nghệ sinh học nào trước đây. Chúng tôi đặt cược rằng sự kết hợp giữa AI và gen học quy mô lớn có thể mở khóa các loại thuốc mang lại cho mỗi người trong chúng ta nhiều năm khỏe mạnh hơn. Chúng tôi rất biết ơn các nhà đầu tư chia sẻ tầm nhìn của chúng tôi rằng việc giải quyết sinh học lão hóa đại diện cho một trong những dự án quan trọng nhất của nhân loại.

.@newlimit đang phát triển các loại thuốc nhắm mục tiêu vào chính quá trình lão hóa—không chỉ là các bệnh riêng lẻ. Cách tiếp cận của họ rất tinh tế và mang tính kỹ thuật cao: thực hiện các thí nghiệm tái lập trình biểu sinh lớn nhất và sử dụng dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI tiên tiến. Tự hào dẫn đầu vòng gọi vốn Series B và hỗ trợ @brian_armstrong, @byersblake, @jacobkimmel, và Cathy O’Hare trong sứ mệnh này. Quan tâm đến việc tham gia vào đội ngũ tài năng của họ trên hành trình này? Họ đang tuyển dụng:

Việc tạo phần mềm không cần mã là có thật.

Cách đây vài năm, @FEhrsam bắt đầu nói chuyện với tôi về siêu âm tập trung để điều chỉnh não bộ. Ban đầu, tôi quá bận rộn để thấy cơ hội ngắn hạn. Theo thời gian, tôi nhận ra sức mạnh của phương pháp tiếp cận của họ - thao tác trạng thái não ở quy mô lớn hơn độ phân giải của một nơron đơn lẻ. Có nhiều lúc chúng ta gần như đưa ra quyết định đúng đắn cho bản thân và cần một chút trợ giúp. Sắp ngủ nhưng không thể chợp mắt. Sắp chọn rau củ nhưng lại gọi pizza đế dày. Có thể có những lợi ích lớn trong cuộc sống chỉ qua một cú *Đẩy* nhẹ trạng thái não của chúng ta. Tôi rất hào hứng được tham gia vào hành trình này, dù chỉ là một cách nhỏ, và được chứng kiến @FEhrsam, @quintinfrerichs và Jeremy Barenholtz xây dựng @Nudge. Nhìn chung, sinh học vẫn bị đánh giá thấp vì gần như mọi công ty sinh học được thành lập ngày nay đều làm việc trên các nhóm bệnh nhân rất nhỏ. @nudge, @neuralink, @newlimit và một nhóm nhỏ khác đang xây dựng một loại công ty sinh học mới được thiết kế để nâng cao *mọi người* - điều này thực sự là 100-1000 lần số lượng bệnh nhân của một công ty công nghệ sinh học thông thường. Tôi mong rằng chúng ta sẽ thấy nhiều công ty như thế này trong thập kỷ tới khi kế hoạch được viết bởi những người táo bạo đủ để bắt đầu và tài năng đủ để thành công.

GLP1 đã thêm 1 nghìn tỷ đô la vào vốn hóa thị trường của Eli và Novo trong 5 năm qua. Đó là hơn 3 lần vốn hóa thị trường được tạo ra bởi tất cả các công ty khởi nghiệp biopharma trong 30 năm qua cộng lại. Đây là một chút chỉ trích đối với hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ sinh học. Có nhiều loại thuốc trị giá 1 nghìn tỷ đô la và thậm chí 10 nghìn tỷ đô la cần được phát minh, nhưng chúng ta chỉ không tài trợ cho chúng. Không phải lỗi của một cá nhân nào, ngành công nghiệp công nghệ sinh học đang mắc kẹt trong một điểm tối đa hiệu suất địa phương. Đối mặt với các bội số thấp hơn so với công nghệ, các quỹ công nghệ sinh học phải đưa ra một cái gì đó khác ngoài bội số trực tiếp cho LPs và mức độ duy nhất khác là thanh khoản nhanh hơn. Công nghệ sinh học đã làm tốt điều này, với tuổi trung bình của các công ty công nghệ sinh học khi IPO trẻ hơn 2 năm so với các công ty công nghệ khi IPO (~5,5 năm so với 7,5 năm). Điều này có nghĩa là các quỹ công nghệ sinh học cần hỗ trợ các công ty có thể IPO trong vài năm. Yêu cầu này hạn chế các loại công ty được tài trợ bởi các quỹ sinh học thành các trò chơi 'cược tuyến tính' (nơi bạn mua với một bội số hợp lý dựa trên hiệu suất hiện tại, v.v.). Như bất kỳ nhà quản lý quỹ đầu tư mạo hiểm có kinh nghiệm nào sẽ nói với bạn, một danh mục đầu tư của các cược tuyến tính hoạt động kém hơn một danh mục đầu tư của các cược bất đối xứng. Đáng tiếc gấp đôi, không có công ty nào có thể phá vỡ mô hình này vì không có công ty nào là nhà tài trợ duy nhất của một công ty để đạt được lợi nhuận. Bạn phải dựa vào một hệ sinh thái của các đối tác vốn. Vì vậy, nếu bạn là công ty duy nhất dám thử và tài trợ cho các công ty bất đối xứng, không ai sẽ xuất hiện để tài trợ cho công ty ở hạ nguồn và toàn bộ danh mục đầu tư của bạn sẽ thất bại. Vì lý do này, tôi nghĩ rằng các trò chơi lớn nhất trong lĩnh vực sinh học trong thập kỷ tới sẽ chủ yếu được hỗ trợ bởi các quỹ tổng quát hơn là các quỹ sinh học. *Lưu ý điều này sẽ tiếp tục xu hướng các quỹ cụ thể theo ngành hoạt động kém hơn các quỹ tổng quát (theo ngành và địa lý!).