Cassidy Bio: AI‑фундаментальная модель для генного редактирования

Tel Aviv‑based Cassidy Bio объявила о запуске и закрытии seed‑раунда в размере 8 млн долларов для разработки первой AI‑фундаментальной модели, которая должна радикально упростить и ускорить проектирование генных терапий.

Вместо штучных экспериментов в отдельных лабораториях команда предлагает индустриальный подход: объединить высококачественные данные влажной лаборатории, популяционную геномику и продвинутые модели машинного обучения в единую программируемую платформу.

Если этот замысел сработает, рынок генного редактирования может получить то, чего ему не хватало с момента появления CRISPR: инфраструктуру, которая позволяет системно и предсказуемо масштабировать успешные кейсы, а не собирать их по одной истории за раз.

От ремесла к платформам в генной терапии

За последние годы генная терапия доказала, что способна радикально менять траекторию редких и ранее неизлечимых заболеваний, но экономика таких проектов остаётся хрупкой.

Каждая программа редактирования генома до сих пор строится как уникальный проект: своя мишень, свои направляющие РНК, свой фермент, своя система доставки и своя серия итераций в лаборатории.

На этом фоне взрывной рост данных секвенирования и базы известных мутаций только усиливает парадокс: теоретически индустрия знает всё больше, но сталкивается с узким горлышком ручного проектирования и непредсказуемых результатов.

Именно здесь Cassidy Bio делает ставку на AI‑foundation‑модель — не как модный лозунг, а как новый уровень абстракции в том, как индустрия думает о дизайне генных терапий.

Что строит Cassidy Bio на самом деле

С технической точки зрения платформа Cassidy Bio сочетает три слоя: собственные экспериментальные данные влажной лаборатории, популяционную и клиническую геномику, а также модель машинного обучения, которая постоянно дообучается на результатах новых экспериментов.

Цель — научиться предсказывать оптимальные комбинации мишеней, направляющих, ферментов и систем доставки под конкретные терапевтические задачи, а не подбирать их вручную.

Компания позиционирует это как сквозной workflow: от выбора мишени до дизайна конструкции и стратегии доставки, с ранней оценкой эффективности и специфичности в модели, а не только в поздних стадиях испытаний.

Ключевое отличие от многих academic‑tool проектов в том, что платформа изначально строится как индустриальный сервис с фокусом на клиническую надёжность, а не только на демонстрацию технических возможностей.

Команда и капитал как стратегический ресурс

Сигналы качества здесь начинаются с команды: CEO Ром Кшук — серийный биотех‑предприниматель, к которому присоединились CRISPR‑учёный Айаль Хендель и AI‑исследователь Янив Шмуэли.

Научно‑консультативный совет включает бывшего CTO Editas Medicine Вика Майера, эксперта по клеточным и генным терапиям Саара Гилла из Университета Пенсильвании, а также Дорона Липсона и Дэниела О'Коннелла, отвечавших за R&D в Ultima Genomics и Intellia Therapeutics.

Seed‑раунд в 8 млн долларов возглавлен Ahren Innovation Capital при участии Lool Ventures, 10D VC и AION Lab с участием AstraZeneca и Merck KGaA — это комбинация финансовых и стратегических инвесторов, которые специализируются на стыке deep tech и биомедицины.

Для рынка это сигнал: крупные фарма и специализированные фонды готовы делать ставку не только на отдельные генные продукты, но и на инфраструктурные AI‑платформы, которые могут питать десятки программ редактирования.

Экономика foundation‑модели в геномике

С точки зрения экономики R&D Cassidy Bio претендует на решение сразу нескольких болевых точек: снижение числа неудачных конструкций, сокращение циклов итераций и более раннюю фильтрацию рискованных мишеней.

Вместо десятков параллельных экспериментов платформа обещает раннюю приоритизацию кандидатов по набору метрик — от эффективности редактирования до профиля off‑target‑эффектов и ограничений по доставке.

Это не отменяет стоимость клинических испытаний, но потенциально смещает распределение капитала: меньше средств тратится на заведомо слабые конструкции и больше — на программы с заранее просчитанным профилем риска.

Для фарм‑компаний это открывает две модели взаимодействия: использовать Cassidy как внешнюю платформу для co‑development программ или рассматривать её как объект для стратегического партнёрства и, в перспективе, поглощения.

Риски, ограничения и что отслеживать

Как и любая AI‑система, платформа Cassidy чувствительна к качеству данных: смещения в популяционной геномике или экспериментальном дизайне могут привести к систематическим ошибкам в предсказаниях.

Регуляторы пока не предлагают единых правил для оценки и валидации AI‑моделей, которые лежат в основе генного редактирования, поэтому компаниям придётся заранее проектировать прозрачность, трассируемость и аудит алгоритмов.

Инвесторам стоит внимательно следить за тем, как Cassidy будет конвертировать технологические преимущества в реальные партнёрства и лицензионные сделки: без этого любая foundation‑модель рискует остаться академическим упражнением.

Критическими индикаторами прогресса станут кейсы, где платформа снизила число итераций в лаборатории, улучшила профиль безопасности конструкции и ускорила выход программы к клинике по сравнению с традиционным процессом.