Warp Sciences تجمع 215M$ لمختبرات أدوية بالذكاء
أعلنت شركة Warp Sciences، التي أسسها المدير التنفيذي السابق في OpenAI Kevin Weil، جمع 215 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة A، بهدف تطوير مختبرات أمريكية تجمع بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات لتسريع اكتشاف الأدوية. وتسعى الشركة إلى أتمتة التجارب الكيميائية وتوفير بنية تحتية تساعد شركات الأدوية والتكنولوجيا الحيوية على تطوير علاجات جديدة بكفاءة أكبر.
تفاصيل الخبر
أعلنت Warp Sciences خروجها من مرحلة العمل في الخفاء في 22 أكتوبر 2026، كاشفةً عن خطتها لبناء مختبرات متقدمة تستخدم الروبوتات والذكاء الاصطناعي في تصنيع الجزيئات الكيميائية واختبارها لصالح شركات الأدوية. وجاءت أبرز تفاصيل الإعلان كالتالي:
- تمويل بقيمة 215 مليون دولار: قادت شركة Lightspeed Venture Partners جولة التمويل، بمشاركة مستثمرين من بينهم IVP وPremji Invest وMayfield وLux Capital وMenlo Ventures، إلى جانب شركات استثمارية ومستثمرين أفراد آخرين.
- تقييم الشركة بنحو 865 مليون دولار: وصلت قيمة Warp Sciences إلى نحو 865 مليون دولار بعد إضافة التمويل الجديد، وفقًا لتقرير Bloomberg.
- مختبرات تجمع الذكاء الاصطناعي والروبوتات: تعمل الشركة على بناء مختبرات تستخدم أنظمة آلية لتنفيذ التجارب الكيميائية، بما يسمح بإجراء عدد أكبر من الاختبارات وجمع بيانات علمية يمكن الاستفادة منها في تدريب نماذج ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة.
- التركيز على تصنيع الجزيئات واختبارها: تبدأ الشركة بخدمات تحسين الجزيئات الواعدة، عبر تصنيع نسخ متنوعة منها واختبار خصائصها، لمساعدة الباحثين على تحديد المركبات التي تستحق مواصلة تطويرها.
- خدمة شركات الأدوية بدلًا من تطوير أدوية خاصة: أوضحت الشركة أنها لا تعمل على إنشاء مجموعة أدوية خاصة بها، بل توفر البنية التحتية والخدمات الكيميائية للفرق البحثية التي تطور الأدوية.
- استعادة القدرات التصنيعية داخل الولايات المتحدة: تسعى Warp Sciences إلى توسيع القدرة الأمريكية على إجراء الأبحاث الكيميائية التي تعتمد عليها شركات الأدوية، وتقليل الاعتماد على مزودي الخدمات الخارجيين، خصوصًا في الصين.
وتقوم فكرة الشركة على دورة متكاملة؛ إذ تساعد الروبوتات على تنفيذ المزيد من التجارب، وتوفر نتائجها بيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، بينما تساعد النماذج المحسّنة على تصميم تجارب جديدة أكثر فاعلية. ومع ذلك، لا تزال قدرة هذه المنظومة على خفض التكاليف وتسريع اكتشاف الأدوية بحاجة إلى إثبات من خلال نتائج التشغيل الفعلية.
الأهداف المستقبلية
تطمح Warp Sciences إلى تغيير طريقة تنفيذ المراحل المبكرة من اكتشاف الأدوية، من خلال دمج الخبرة الكيميائية مع الأتمتة والذكاء الاصطناعي. وتشمل أبرز أهدافها المستقبلية:
- تسريع التجارب الكيميائية: أتمتة المهام المتكررة التي تتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين، بما يسمح للباحثين باختبار عدد أكبر من المركبات خلال فترة أقصر.
- تطوير نماذج ذكاء اصطناعي علمية: تدريب النماذج على بيانات التجارب الواقعية لتحسين قدرتها على اقتراح الجزيئات والتنبؤ بنتائج الاختبارات.
- إنشاء مختبرات قابلة للتوسع: بناء بنية تحتية تسمح بزيادة حجم التجارب دون الحاجة إلى زيادة متناسبة في العمل اليدوي.
- دعم شركات التكنولوجيا الحيوية والأدوية: توفير خدمات تصنيع المركبات واختبارها للشركات التي تحتاج إلى تسريع أبحاثها، مع احتفاظ هذه الشركات بالسيطرة على برامج تطوير الأدوية الخاصة بها.
- تعزيز حماية الملكية الفكرية: تقديم خدمات بحثية داخل الولايات المتحدة تساعد العملاء على حماية المعلومات الحساسة المتعلقة بالمركبات والبرامج الدوائية.
- توسيع القدرات العلمية الأمريكية: بناء منظومة بحثية تربط الذكاء الاصطناعي بالعمل المخبري الفعلي، بما يدعم تطوير الأدوية محليًا ويقلل الاعتماد على سلاسل الإمداد الخارجية.
في النهاية، تمثل Warp Sciences توجهًا جديدًا نحو استخدام الذكاء الاصطناعي خارج بيئة البرمجيات، عبر دمجه مباشرةً في التجارب العلمية. وقد يساعد هذا النموذج على تسريع المراحل المبكرة من اكتشاف الأدوية، لكن نجاحه سيعتمد على قدرته على تقديم نتائج مخبرية موثوقة وخفض التكاليف فعليًا، وليس على التمويل والتقنيات وحدهما.
