早在2000年她在斯坦福任职期间,科勒就致力于将机器学习技术应用于生物学。但是这个概念并不是今天家喻户晓的词;相比之下,我们在几乎每个领域依赖的ML技术当时都相当原始,但对许多有远见的人来说,显然是一个前景广阔的工具。
科勒于2012年离开,与安德鲁·吴(Andrew Ng)一起创立了最初的MOOC平台Coursera,暂时离开了计算生物学的世界。然而,四年后,她离开Coursera,负责谷歌健康研发部门Calico的计算工作。她在这里的工作显然激发了她在2018年走自己的路,并在GV和其他人的支持下成立了Insitro,金额高达1亿美元。
开发新药的成本可能高达数十亿美元,这使得制药公司在受治疗疾病影响的人口不够多的情况下追求这些药物是不切实际的。药物开发的成本必须降低,科勒和其他人一起认为数据是关键。
这些制药公司已经从候选药物的人体测试和其他过程中积累了巨大的数据库,但一直无法有效地利用这些数据库。Insitro的目标是改变这一点。
科勒在TechCrunch的康妮·洛伊佐斯(Connie Loizos)去年主持的一次演讲中说:“我们现在正处于一个历史时刻,各种技术的融合几乎同时出现,使得生物学中能够产生真正庞大、有趣和与疾病相关的数据集。”
“同时,我们在机器学习方面看到了…。能够理解这些数据并提出新见解的技术,有望治愈疾病。我们从事的业务实际上是为训练机器学习模型…而构建数据。我们认为这是一个小小的水晶球,可以让你避免做复杂甚至不可能的实验。“。
由此产生的“体外”(即在实验室)和“在硅胶”(在计算机中)技术的组合被他们称为“内建”--不是很好的拉丁语,但可能是这一领域的新主导范例。
随着一系列合作和研究的进行,以及就在今年5月刚刚筹集了惊人的1.43亿美元的B系列资金,Insitro正在变得强大,毫无疑问,Koller将在我们的全在线Disrupt SF 2020上对此有很多话要说。
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