Multiply Labs は、半導体業界ですでに起きた変化を、細胞治療ラボにも持ち込もうとしています。つまり、単調で手間がかかるけれども、精密さと清潔さが求められる作業をロボットに担わせることで、より良く、より速く、より安く行えるようにしているのです。
スタートアップである同社の構想が生まれたのは、Fred Parietti 氏が MIT でロボティクスの博士課程研究を行っていたとき、Alice Melocchi 氏と出会い、手作業中心で自動化が進んでいないうえ、汚染リスクも抱えるこれらのラボの実態を見せられたことがきっかけでした。
Multiply Labs の共同創業者兼 CEO である Parietti 氏は次のように述べています。「彼女がラボで行っていた作業とその困難さを目の当たりにして、私は驚きました。それまで、薬もすでに半導体のように製造されていると思い込んでいましたが、現実の光景は全く異なり、正気の沙汰とは思えませんでした。その後、私はシリコンバレーに飛び、（アクセラレーター プログラムの）YCombinator でこのプロジェクトをスタートさせたのです」
2016 年に設立されたサンフランシスコ拠点の Multiply Labs は現在、Kyverna Therapeutics や Legend Biotech といった大手企業と提携し、ロボットによる細胞治療用製品の製造自動化を推進しています。
Multiply Labs は、遺伝子改変した細胞を用いる治療用製品を大規模に製造できるエンドツーエンドのロボット システムを提供しています。
半導体業界が、防塵衣を着た技術者が作業するクリーン ルームの時代から進化してきたのと同様に、Multiply Labs もバイオサイエンスに新たな時代をもたらしています。現在のチップ製造と同じように、同社はフィジカル AI によって、精度の向上、汚染の低減、高度な製造を可能にしようとしています。
Multiply Labs のシステムは、NVIDIA Omniverse のライブラリ群を活用してラボ環境のデジタル ツインを開発し、NVIDIA Isaac Sim ロボティクス シミュレーション フレームワークで、こうした治療用製品の開発に必要な専用のスキルをロボットにトレーニングさせることで、これらの治療用製品の製造を次の段階へと進めています。さらに同社は、NVIDIA Isaac GR00T ヒューマノイド基盤ロボット モデルを用いたヒューマノイド ロボットも開発しており、衛生性を高めつつ、ラボ内での作業を支援しています。
細胞治療は新しい治療法で、患者やドナーから採取した細胞を改変し、病気と闘わせたり、患者自身の免疫反応を調整、活用したりします。がん、遺伝性疾患、自己免疫疾患、神経疾患などの治療に有望視されています。
患者ごとに 1 回限りで提供される、いわば職人技の治療であるため、製造コストが高く、工程中の汚染や不適切な取り扱いによって容易に台無しになってしまいます。Multiply Labs の管理されたバイオ製造クラスター内のロボットが、より衛生的で精密なプロセスの実現を支えています。
Parietti 氏は次のように述べています。「無菌である必要があり、細胞の近くで誰かが呼吸するのも望ましくありません。だからこそ、ロボットを導入する価値が高いことは明らかでした」
細胞治療用製品の製造技能をシミュレーションし、ラボの精度を向上
細胞治療用製品の製造は複雑でコストがかかり、失敗が多いという課題を抱えています。バイオサイエンス企業は、リスクを低減し、生産量を拡大し、専門知識を維持するために、自動化とシミュレーションを活用しています。主要な進展の 1 つが模倣学習です。これは、動画デモを分析して専門家の作業を再現できるよう、Isaac Sim でロボットをトレーニングする手法です。このアプローチは、トップクラスの科学者が持つ暗黙的で文書化されていないスキルを捉え、それをロボットの制御ポリシーへと変換します。
姿勢推定用の Isaac のモデルである NVIDIA FoundationPose と、ステレオ マッチング用の Isaac モデルである NVIDIA FoundationStereo は、映像から軌跡を抽出するうえで重要な役割を果たし、ロボットが人間の最良の実例から直接学習できるようにします。これは、プロセスをラボから生産環境に技術移転させることが不可欠な製薬業界において特に重要です。また、スタッフの離職によるナレッジの損失は生産に支障をきたす可能性があるため、これを減らすことも重要です。
Parietti 氏は次のように述べています。「私たちは文字どおり、最高の科学者の映像そのものを見本としてロボットをトレーニングし、その結果が統計的に同等であることを証明しています。人が離職したり退職したりすると、成果が落ちてしまうことがあります。こうした作業には暗黙知が多く含まれており、ほとんど芸術のようなものだと感じています」
Multiply Labs は、NVIDIA Omniverse のデジタル ツインを用いてロボット アームのプロセスをシミュレーションしています。これにより、同社はバーチャルでの反復動作を数千回実行し、実世界への展開前に機械的なバグをほぼすべて特定、解決することができます。その結果、ラボの作業はより速く、より安全に、より正確になります。
ロボット システムをスケールアップし、細胞治療をより身近にする
細胞・遺伝子治療は非常に有望ですが、その複雑さとコストから、これまでその利用は限られてきました。自動化によってこの状況は変わりつつあります。
現在、細胞治療用製品の 1 回投与分の製造コストは 10 万ドル以上かかることもあります。高度なロボット技術を活用することでコストは 70% 以上削減され、1 回投与分あたり 2 万 5000 ドルから 3 万 5000 ドルにまで下がります。しかし、コストは要素の一部にすぎません。自動化によってスループットも向上し、施設スペース 1 平方フィートあたりに生産できる治療用製品の量を最大 100 倍に増やせます。
Parietti 氏は次のように述べています。「私たちは、限定的な提供から、量産して広く届ける形へ業界を転換させたいと考えています。コストを 70% 削減し、治療用製品を 100 倍生産できるようにすることで、命を救う治療が一部の人のものではなく、何百万人もの人に届くようにしたいのです」
この治療には、液体を容器間で移動させる、気泡を生じさせずにバッグやシリンジを撹拌する、温度を正確に維持するといった、何千もの無菌性を要する精密な工程が伴い、これらはすべて厳しい時間制限の中で行われます。たとえたった一つの工程であっても人間のミスがあれば、プロセス全体が台無しになる可能性があります。一方、ロボットは呼吸もせず、停止もせず、逸脱もしません。ロボットは 24 時間体制で、各タスクを正確かつ一貫して、そして追跡可能な状態で実行します。
ヒューマノイドを活用し、汚染を防ぐ工程を改善
細胞治療用製品の製造という極めてリスクの高い世界において、汚染は単なる厄介者ではなく、致命的な問題です。制御されたクラスター環境内ではロボット アームが外科手術のような精密さで作業を行う一方で、本当の無法地帯はロボット クラスターのすぐ外側にあります。資材の積み下ろしを人手で行うとどうなるでしょうか。そこから混乱が忍び込んできます。また、くしゃみ、手元の滑り、注射器を落としてはいけない場所に落としてしまう——そんなことが起きれば、清浄な工程はたちまち損なわれます。
そこでヒューマノイドの登場です。クリーン ルームの外に広がる不確実で予測不可能な世界に立ち向かうために設計された、適応性に優れた二本腕の働き者です。彼らに求められるのはただ、カートリッジを拾い上げ、慎重に移動させ、プロセスをクリーンに保つことだけです。
Multiply Labs は、NVIDIA Isaac GR00T N 基盤モデルを用いてヒューマノイド ロボットを開発しています。Isaac GR00T N1.5 はオープンなロボット基盤モデルで、汎用ヒューマノイド ロボットのリーズニングとスキルを支えます。
Parietti 氏は次のように述べています。「GR00T は、私たちのヒューマノイドに何世代分もの筋感覚の記憶を与えてくれます。ロボットに数ステップを見せてダンスの仕方を教えるようなものです」
Isaac GR00T により、積み下ろし作業をヒューマノイドにトレーニングすることが、スケール可能で再現性の高いプロセスになります。雑然とした人間のデモを明確な制御ポリシーへと変換し、ロボットが素早く学習して、さらに速く展開できるようにします。導入件数が少数から数十へと拡大していく中でも、GR00T によって各ヒューマノイドは、何をすべきか、そして取り扱い物を汚染せずにどう実行すべきかを正確に把握できます。
その結果実現するのは、人間がガラス越しに見守り、Isaac GR00T によって動くヒューマノイドがプロセスを滞りなく進め、清潔で汚染のない状態を保つ――そんな、完全に自動化された製造フロアです。