Elucidata Polly – Nền tảng dữ liệu y sinh và khám phá đích thuốc bằng AI

Elucidata là công ty AI và dữ liệu y sinh có văn phòng tại Cambridge (Boston) và San Francisco ở Mỹ, cùng New Delhi và Bengaluru ở Ấn Độ. Công ty giải quyết điểm nghẽn cốt lõi trong khám phá thuốc: dữ liệu omics, xét nghiệm và lâm sàng nằm ở nhiều định dạng không thống nhất, khiến nhóm nghiên cứu mất nhiều thời gian làm sạch dữ liệu hơn kiểm chứng giả thuyết.

Nền tảng Polly nạp dữ liệu riêng của doanh nghiệp cùng bằng chứng y sinh công khai, chuẩn hóa bằng siêu dữ liệu dựa trên bản thể học vào một mô hình dữ liệu thống nhất, và liên kết gen, bệnh, thuốc, con đường sinh học trong một đồ thị tri thức. Các mô-đun gồm công cụ tuyển chọn dữ liệu, bộ dữ liệu đa phương thức Atlas, Polly Xtract chuyển tài liệu thành dữ liệu có cấu trúc, và tác tử Co-Scientist chạy quy trình khám phá bằng ngôn ngữ tự nhiên, chấm điểm đích thuốc. Khách hàng là nhóm R&D của công ty dược và công nghệ sinh học.

• Chuẩn hóa dữ liệu: đưa số đo và siêu dữ liệu vào mô hình dữ liệu thống nhất dựa trên bản thể học.
• Công cụ tuyển chọn: quy trình tùy chỉnh biến dữ liệu omics, xét nghiệm và lâm sàng thành tài nguyên sẵn sàng cho học máy.
• Atlas: các bộ dữ liệu y sinh đa phương thức đã chuẩn hóa.
• Đồ thị tri thức: liên kết gen, bệnh, thuốc và con đường sinh học trong một đồ thị truy vấn được.
• Polly Xtract: chuyển tài liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc sẵn sàng phân tích.
• Co-Scientist: tác tử chạy quy trình khám phá và xếp hạng đích thuốc theo 14 tiêu chí.

Viện nghiên cứu hệ gen và ngân hàng sinh học Việt Nam có thể chuẩn hóa dữ liệu giải trình tự và lâm sàng thành tài sản sẵn sàng cho AI để hợp tác nghiên cứu. Startup công nghệ sinh học có thể dùng bộ dữ liệu công khai đã tuyển chọn để ưu tiên đích thuốc với đội ngũ nhỏ. Trung tâm R&D dược có thể trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ báo cáo nghiên cứu và tài liệu khoa học.

Cung cấp danh mục khoảng 1,5 triệu bộ dữ liệu sẵn sàng cho học máy và xử lý hơn 35 TB dữ liệu phân tử mỗi tháng. Công ty cho biết việc chuẩn hóa bằng mô hình ngôn ngữ lớn nhanh khoảng 10 lần so với tuyển chọn thủ công. Các nghiên cứu điển hình nêu tốc độ xác định và kiểm chứng đích gen nhanh hơn khoảng 80% và tiết kiệm khoảng 3 triệu USD nhờ dùng dữ liệu công khai đã tuyển chọn. Có thể triển khai trên đám mây, tại chỗ hoặc kết hợp.

R&D dược phẩm đang chuyển sang khám phá đích thuốc bằng AI, vốn phụ thuộc vào dữ liệu y sinh sạch và liên thông. Ngân hàng sinh học và bệnh viện ở châu Á đang biến mẫu bệnh phẩm thành sản phẩm dữ liệu sẵn sàng cho AI để hợp tác với đối tác quốc tế. Việt Nam đầu tư vào hệ gen và y học chính xác, tạo ra dữ liệu mà các viện nghiên cứu cần chuẩn hóa trước khi dùng cho khám phá thuốc.

Văn phòng tại Cambridge (Massachusetts), San Francisco, New Delhi và Bengaluru; đồng sáng lập kiêm CEO Abhishek Jha. Gọi vốn Series A 16 triệu USD năm 2022 do Eight Roads Ventures dẫn dắt, cùng F-Prime Capital. Hợp tác với Sapien Biosciences (2025) và Axio BioPharma (2026). Cựu CEO Evotec Werner Lanthaler tham gia hội đồng quản trị năm 2025.