Kevin Weil, ex responsabile delle attività scientifiche di OpenAI, ha fondato Warp Sciences, una società statunitense dedicata all’automazione dei processi sperimentali utilizzati nella ricerca farmaceutica attraverso intelligenza artificiale, robotica e infrastrutture di laboratorio integrate. L’azienda ha annunciato il proprio avvio operativo il 22 ottobre 2026, accompagnato da un finanziamento di Serie A pari a 215 milioni di dollari e da una valutazione successiva all’investimento di 865 milioni di dollari. Il round è stato guidato da Lightspeed Venture Partners, con la partecipazione di IVP, Mayfield, Lux Capital, Premji Invest e Menlo Ventures. Tra gli investitori individuali figurano Sarah Friar, direttrice finanziaria di OpenAI, Fidji Simo, Brian Armstrong di Coinbase, Shyam Sankar di Palantir e Reid Hoffman, cofondatore di LinkedIn. Il gruppo dei cofondatori comprende anche Manohar Paluri, precedentemente impegnato nelle attività di ricerca sulla superintelligenza di Meta, DJ Patil, già Chief Data Scientist della Casa Bianca, e Solomon Raisberg, proveniente da Terremoto Biosciences. La società nasce con un gruppo iniziale di circa 20 persone e ha già acquisito componenti hardware, fra cui bracci robotici e acceleratori per l’intelligenza artificiale, destinati alla realizzazione delle prime infrastrutture sperimentali.
Il modello industriale di Warp Sciences non prevede, almeno nella fase iniziale, la commercializzazione diretta di farmaci sviluppati internamente. L’impresa intende fornire alle aziende farmaceutiche e biotecnologiche servizi di ricerca basati sulla sintesi e sulla sperimentazione di composti chimici, concentrandosi inizialmente sull’ottimizzazione dei lead compound, ossia delle molecole promettenti individuate durante le prime fasi dello sviluppo di un farmaco. Questo processo richiede frequentemente la produzione e il confronto di centinaia o migliaia di varianti molecolari, allo scopo di migliorare l’attività biologica del composto, le proprietà farmacologiche e il profilo di sicurezza. Una parte rilevante delle attività viene tradizionalmente affidata a organizzazioni specializzate nella ricerca e produzione conto terzi, tra cui operatori cinesi come WuXi AppTec, che hanno sviluppato capacità industriali basate su costi competitivi e tempi di esecuzione contenuti. Warp Sciences punta a realizzare negli Stati Uniti una piattaforma automatizzata sufficientemente efficiente da competere con questi fornitori. La scelta è collegata anche alle preoccupazioni delle imprese farmaceutiche riguardo alla protezione dei dati di ricerca, della proprietà intellettuale e alla dipendenza da operatori esteri in un contesto di tensioni commerciali e geopolitiche.
L’architettura prevista integra modelli AI e apparecchiature robotiche all’interno di un processo sperimentale continuo. I ricercatori umani continueranno inizialmente a svolgere una parte importante delle operazioni chimiche, mentre i modelli contribuiranno alla selezione delle vie di sintesi e alla definizione degli esperimenti successivi. Le attività ripetitive, comprese la preparazione delle reazioni e la purificazione dei campioni, dovrebbero essere progressivamente trasferite ai sistemi robotici. Per costruire i dati necessari all’addestramento, i chimici saranno dotati di telecamere indossabili e guanti provvisti di sensori di pressione, così da registrare le procedure operative e acquisire informazioni sulle manipolazioni eseguite da operatori esperti. I dati raccolti verranno utilizzati per sviluppare modelli AI capaci di riprodurre e successivamente automatizzare le attività sperimentali. L’obiettivo di lungo periodo è realizzare laboratori in grado di eseguire operazioni per 24 ore al giorno, incrementando il numero di esperimenti e riducendo tempi e costi delle successive fasi di sintesi e verifica dei composti. La società intende utilizzare sia modelli avanzati disponibili commercialmente sia modelli open-weight personalizzati, privilegiando, secondo le dichiarazioni iniziali, tecnologie sviluppate negli Stati Uniti. ì
Il progetto applica al laboratorio fisico un ciclo di apprendimento nel quale i modelli definiscono ipotesi e procedure, i robot eseguono gli esperimenti e i risultati vengono acquisiti come nuovi dati per aggiornare le decisioni successive. Weil aveva già sostenuto questa impostazione durante la propria attività in OpenAI, dove era entrato nel giugno 2024 come Chief Product Officer, assumendo successivamente la guida delle iniziative scientifiche e contribuendo allo sviluppo di Prism, l’ambiente AI destinato alle attività di ricerca e redazione scientifica. Il principio operativo di Warp Sciences consiste nell’aumentare progressivamente la quantità di dati sperimentali disponibili attraverso l’automazione, utilizzando tali informazioni per migliorare i modelli e affidare ai robot un numero crescente di attività. La realizzazione di un laboratorio completamente autonomo rappresenta tuttavia un obiettivo di sviluppo e non una capacità già dimostrata al momento del lancio. Lightspeed ha indicato tra le opportunità iniziali la possibilità di mettere la piattaforma al servizio delle imprese biotecnologiche già presenti nel proprio portafoglio di investimenti, mentre la società considera una possibile estensione futura delle tecnologie sperimentali anche ad ambiti scientifici differenti dalla chimica farmaceutica.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)