Bunsen של Schrödinger: כך AI וסימולציות פיזיקליות מאיצים את גילוי התרופות

השילוב שמבדיל את Bunsen: מודלי שפה ופיזיקה

Bunsen מחבר בין שני סוגי יכולות:

• מודלי שפה גדולים (LLMs) — מפרשים את מטרת המחקר כפי שהחוקר מנסח אותה בשפה טבעית, ומסייעים לתכנן את רצף העבודה.
• מידול מולקולרי מבוסס-פיזיקה — מפעיל את כלי הליבה של Schrödinger, ובהם FEP+, עגינה מולקולרית וסימולציות דינמיקה מולקולרית (MD) .

בפועל, מודל השפה אינו מסתפק בסיכום מאמרים או בהצעת רעיונות. הוא אמור לתרגם שאלה מדעית לתוכנית חישובית, בעוד שמנועי הסימולציה מבצעים חישובים על תכונות מולקולריות ומספקים תחזיות הנשענות על עקרונות פיזיקליים ועל תיקוף ניסויי .

לדברי ד"ר Karen Akinsanya, החיבור בין יכולות ההסקה של AI לבין חישוב המבוסס על עקרונות ראשונים עשוי לאפשר חקירה של אזורים ביולוגיים שטרם נחקרו לעומק — מה שמכונה "מרחב המטרות" הביולוגי .

ארבעת שלבי העבודה של Bunsen

המערכת בנויה כלולאה סגורה, שבה כל שלב מזין את הבא אחריו:

1. Understand — הבנה: פירוש המטרה המדעית של החוקר בשפה טבעית.
2. Strategize — בניית אסטרטגיה: בחירת שיטות החישוב המתאימות לבעיה והגדרת רצף העבודה.
3. Execute — ביצוע: הפעלה אוטונומית של תהליך הגילוי, כולל עגינה מולקולרית, חישובי הפרעות באנרגיה חופשית, תחזיות ADME וכלים נוספים .
4. Iterate — איטרציה: ניתוח התוצאות, זיהוי הצעדים הבאים ושיפור האסטרטגיה בהתאם לממצאים .

המשמעות עבור צוותי מחקר היא אפשרות להגדיר קמפיינים חישוביים רב-שלביים באמצעות הוראות בשפה טבעית, בלי לנהל ידנית כל שלב בתהליך. עם זאת, Bunsen אינו מחליף את שיקול הדעת המדעי או את הצורך באימות ניסויי; הוא נועד להרחיב את היכולת של החוקרים ולהאיץ את העבודה.

מי מתחרה ב-Bunsen בתחום ה-AI למדע?

Google DeepMind — Co-Scientist

Co-Scientist הוא מערכת AI מרובת-סוכנים, המבוססת על Gemini 2.0, ומתמקדת בהפקת השערות ובהסקה מדעית מובנית . המערכת משתמשת בסוכנים ייעודיים — בהם Generation, Ranking, Evolution ו-Proximity — שמייצרים השערות, מבקרים אותן ומשפרים אותן בהדרגה. המחקר על המערכת פורסם בכתב העת Nature במאי 2026 .

Co-Scientist הדגימה יכולת להציע השערות טיפוליות חדשות, ובהן אפשרויות לשימוש חוזר בתרופות עבור פיברוזיס בכבד, שחלקן עברו אימות ניסויי .

ההבדל המרכזי הוא במוקד: Co-Scientist היא מערכת כללית להפקת השערות ביו-רפואיות. היא קוראת ספרות מדעית ומייצרת רעיונות, אך אינה משלבת באופן מובנה את מנועי הסימולציה המולקולרית מבוססי-הפיזיקה של Schrödinger. ביצוע הכימיה החישובית דורש כלים חיצוניים או מעורבות של חוקרים .

FutureHouse — Robin

Robin, שפותחה על ידי FutureHouse, היא מערכת מרובת-סוכנים לגילוי ביולוגי מקצה לקצה. היא משלבת יצירת השערות, תכנון ניסויים, ניתוח נתונים והפקת תובנות בתהליך רציף אחד . המחקר על Robin פורסם ב-Nature במאי 2026 .

בין הסוכנים של פלטפורמת FutureHouse נמצאים Crow לשאלות ותשובות על ספרות מדעית, Falcon לסינתזה מעמיקה, Owl למענה על שאלות מחקריות ו-Phoenix לקידוד ולניתוח .

Robin הדגימה את יכולותיה בזיהוי ripasudil, תרופה קיימת לגלאוקומה, כמועמדת מבטיחה לטיפול בניוון מקולרי יבש הקשור לגיל (dAMD) .

גם כאן, ההבדל מול Bunsen הוא במוקד: Robin מתמקדת בביולוגיה ניסויית ובשימוש חוזר בתרופות, ואינה מציעה מנועי סימולציה מולקולרית מבוססי-פיזיקה כחלק אינטגרלי מהמערכת .

שחקנים נוספים

מה מספרים נתוני הרבעון הראשון של Schrödinger?

ההשקה של Bunsen מגיעה בזמן שבו Schrödinger משנה את אופן המסחור של פלטפורמת התוכנה שלה. בתוצאות הרבעון הראשון של 2026, שפורסמו ב-5 במאי, דיווחה החברה על הנתונים הבאים:

• ACV — ערך חוזים שנתי: 28.4 מיליון דולר ברבעון, עלייה של 12% לעומת השנה הקודמת. ה-ACV המצטבר בארבעת הרבעונים האחרונים עמד על 201 מיליון דולר . החברה ייחסה את הצמיחה להגדלת השימוש בקרב 20 לקוחות הפארמה הגדולים שלה ולהטמעות של מוצרים חדשים .
• הכנסות כוללות: 58.6 מיליון דולר, ירידה של 2% משנה לשנה, אך מעל תחזית הקונצנזוס בכ-22% .
• הכנסות מתוכנה: 35.6 מיליון דולר, ירידה של 21% משנה לשנה, על רקע המעבר המואץ מרישיונות מקומיים להתקשרויות תוכנה מתארחות בענן (SaaS) .
• שיעור התוכנה המתארחת: 34% מהכנסות התוכנה ברבעון, לעומת 24% בתקופה המקבילה אשתקד. החברה מכוונת לכ-75% תוכנה מתארחת עד 2028 .
• הכנסות מגילוי תרופות: כ-23 מיליון דולר, עלייה של 124% משנה לשנה .
• תחזית לשנת 2026: ACV של תוכנה בטווח 218–228 מיליון דולר, המשקף צמיחה של 10%–15%, והכנסות מגילוי תרופות בטווח 55–65 מיליון דולר .

למה המעבר לענן משפיע על ההכנסות המדווחות?

הנהלת Schrödinger הציגה את המעבר למודל מתארח כגורם מכביד בטווח הקצר על מועד ההכרה בהכנסות, אך לא בהכרח על ה-ACV או על תזרים המזומנים. בחוזי ענן, ההכנסה נרשמת לאורך תקופת החוזה ולא כולה במועד המכירה.

לפי הנהלת החברה, כל עלייה של נקודת אחוז אחת בשיעור התוכנה המתארחת עשויה להשפיע על ההכנסות המדווחות של השנה בכ-2–3 מיליון דולר, בהתאם לעיתוי ההכרה החשבונאית לפי ASC 606 . המטרה האסטרטגית היא להתאים טוב יותר בין ההכנסות לבין צריכת הלקוחות ולשפר את שיעורי השימור לאורך זמן.

ומה לגבי המזומנים של החברה?

הסיכומים הזמינים של תוצאות הרבעון הראשון אינם מציינים סכום ספציפי של מזומנים, שווי מזומנים וניירות ערך סחירים נכון לסוף הרבעון. לכן אי אפשר לקבוע מהמקורות שסופקו מהו סכום הנזילות המדויק של Schrödinger ברבעון הראשון של 2026.

החברה, עם זאת, תיארה את מצבה המאזני כחזק והביעה ביטחון בכך שהמעבר למודל מתארח לא ידרוש הון נוסף . לצורך נתון מדויק של מזומנים, שווי מזומנים וניירות ערך סחירים, הדוח הרבעוני 10-Q הוא המקור הקובע. בהקשר העסקי, הנזילות נועדה לתמוך הן בהמשך פיתוח הפלטפורמה — כולל Bunsen — והן בצנרת התרופות של החברה.