טכנולוגיית AI ישראלית מזהה מאות מחלות גנטיות בעובר מבדיקת דם פשוטה
לראשונה בעולם, טכנולוגיית AI של genetics Identifai הישראלית תזהה סיכון למאות מחלות גנטיות בעובר בן 9 שבועות - על בסיס בדיקת דם פשוטה של האם; יכולת לבצע ריצוף גנטי מלא של DNA עוברי שלייתי מגדילה פי 10 ומעלה את מספר המחלות הגנטיות שניתן לזהות לעומת בדיקות דם NIPT חלופיות
מדי שנה נולדים בעולם 140 מיליון תינוקות ו-6% עד 8% מוגדרים כבעלי סיכון ללקות במחלות גנטיות תורשתיות הקשורות לגנטיקה של האם ו/או האב. בדיקת מי שפיר, הנחשבת לסטנדרט בתחום, מגלה את הסיכון של עוברים ללקות במחלות הללו ברמת דיוק גבוהה אך היא פולשנית ויש בה סיכון הן לאם והן לעובר. על רקע זה התפתחו בעולם בדיקות דם (NIPT) של האם המזהות את הסיכון לעובר במספר מצומצם של כ-25 מחלות גנטיות ידועות ובראשון תסמונת דאון ותסמונות כרומוזומליות או תת כרומוזומוליות ספורות נוספות.
הטכנולוגיה הישראלית שמביאה מהפכה באבחון גנטי מוקדם של עוברים
הסטארט-אפ הישראלי Identifai (איידנטיפיי) נוסד בשנת 2021 במטרה למנף את מחקריו של פרופ' נועם שומרון מאוניברסיטת תל אביב, מגדולי המומחים בעולם בתחומי הגנטיקה והביואינפורמטיקה, כדי לחולל שינוי משמעותי בתחום הגילוי המוקדם של מחלות גנטיות בקרב עוברים.
על בסיס המחקר של פרופ' שומרון ודר' תום רבינוביץ', Identifai פיתחה טכנולוגיית AI/ML המנתחת דגימת דם של אם בהריון (החל משבוע 9 להריון) מפרידה בין מקטעי דנא של האם למקטעי דנא של העובר ומסוגלת, לראשונה בעולם, לבצע ריצוף גנטי מלא של העובר. באמצעות יכולת זו ניתן לראשונה לקבל תשובה לגבי הסיכוי של העובר לפתח מאות מחלות גנטיות תורשתיות מתועדות - ולא רק את המחלות הגנטיות הקלאסיות הספורות הנבדקות כיום באמצעות בדיקות דם. הטכנולוגיה הישראלית מסוגלת לזהות מוטציה אפילו בבסיס בודד של ה-DNA מתוך מיליארדי בסיסים של הריצוף המלא ועל כן ביכולתה לזהות מגוון כה רחב של מחלות גנטיות תורשתיות.
בתום ניתוח בדיקת הדם של האם המערכת מפיקה דו"ח מלא עבור ההורים, הגניקולוגים, מומחי רפואת העובר והגנטיקאים המפרט את הסיכוי שהעובר יהיה נשא של מחלה גנטית מסוימת, הסיכוי שיחלה בה, כיצד היא תבוא לידי ביטוי אם ההריון יימשך ועוד. ההחלטה מה לעשות עם הממצאים שמורה בלעדית להורים ולצוותים הרפואיים.
הטכנולוגיה הישראלית זכתה כבר בהכרה עולמית בעקבות מחקר שהתקיים בשיתוף המרכז הרפואי רבין שתוצאותיו פורסמו ככתבת שער במגזין המוביל בעולם בסוגיות של טרום לידה Prenatal Diagnosis. המחקר בדק 18 נשים בהריון ובני הזוג שלהם, כאשר זוהה מצב גנטי חריג. מערכת Identifai ניתחה את דגימות הדם של ההורים והציגה ניבויים על מידת הסיכון לעוברים ברמת דיוק של 100% ביחס לבדיקות מי שפיר של האימהות אשר היוו את תוצאת הייחוס לזיהוי של הבדיקה של Identifai.
אייל מילר, מנכ"ל Identifai: "לטכנולוגיה הייחודית שלנו יש פוטנציאל לשנות את כללי המשחק בשוק הבדיקות הטרום לידתיות. שוק זה נאמד כיום במעל 6 מיליארד דולר בשנה, והשוק צפוי לצמוח מעבר ל-19 מיליארד דולר עד שנת 2030. היכולת שלנו לזהות בעוברים סיכון למאות מחלות גנטיות ברמת דיוק גבוהה תגדיל את השוק למאות מיליארדי דולרים כולל ניתוחים תוך רחמיים של עוברים בשלבים מוקדמים, זיהוי מחלות בשלבים מאוחרים יותר שבהם כבר לא ניתן לבצע בדיקת מי שפיר ועוד. יתרה מכך, הפתרון, יהיה נגיש, נוח ויעיל לאוכלוסיות ברחבי העולם שנמנעות מדיקור מי שפיר מסיבות תרבותיות, רפואיות ואחרות, מיליוני הריונות שבהם אין זמינות של האב. כמו כן, כפתרון לחקיקה החדשה בארה"ב המונעת הפלות בשלבים מאוחרים וכן בדיקות כמו מי שפיר שעשויות להצדיק הפלות".
השקה מסחרית במהלך 2025
אחרי הניסוי המוצלח בבית החולים בילינסון מבצעת Identifai ניסוי נוסף בארה"ב. כיום מתקיים ניסוי במרכז הרפואי של אוניברסיטת קולומביה שתוצאותיו טרם פורסמו. תוך חודשים ספורים צפויים להצטרף כ- 7 מרכזים רפואיים מובילים בארה"ב לניסוי הרב מרכזי ויספקו תיעוד רב ערך ותימוכין לטכנולוגיה. במקביל מנהלת Identifai משא ומתן עם מספר חברות מסחריות אמריקאיות גדולות שעשויות לאמץ את הטכנולוגיה כשירות ללקוחותיהן. החברה מתכננת להשיק את המוצר במהלך שנת 2025.
מילר הוסיף: "Identifai היא דוגמא מצויינת לעוצמה הטמונה בשיתוף פעולה בין אקדמיה לתעשייה. המחקר של פרופ' שומרון חשף את האפשרות להפריד מקטעי DNA של העובר מה-DNA של האם בדגימת דם שלה. אנחנו רתמנו טכנולוגיות AI ו-ML כדי להפוך את הגילוי שלו למוצר מסחרי שישנה את פני השוק".
יואב שפרינגר וגלעד עזרא, מייסדים Apptor.ai צילום פרטיאין לנו מתחרים- הדרך להתחרות זה אם הלקוחות יתחילו לפתח את המוצר בעצמם
שיחה עם יואב שפרינגר- המנכ"ל ושותף מייסד של Apptor.ai
ספר בקצרה על עצמך:
אני במקור מבית חנן בצפון. בצבא שירתי ב-8200, שם גם פגשתי את השותף שלי, גלעד עזרא, ובזמן השירות, עבדנו על פיתוח מודלים של פרדיקציה לצבא כדי לזהות התנהגויות, אבל הרעיון זה להתעסק ב-predictable AI. אחרי הצבא הייתי בפלייטיקה בעולמות ה-AI retention. את הסטארטאפ הקמנו במהלך המלחמה, והתחלנו לרוץ איתו ממש תוך כדי המילואים.
ספר על החברה ומניין בא הרעיון?
אלו דברים דומים שעשינו בצבא. חיפשנו איפה אפשר למקסם את מה שעשינו בצבא ולהשליך על שוק, שהוא ממש בלו אושן עבורנו ואין חברה שעושה משהו דומה. תעשיית ה- direct sales, שהיא מאוד אמריקאית ואנחנו בנינו כמה מודלים של פרדיקציה שעוזרים לחברות direct sales לייצר תקשורת טובה יותר עם הלקוחות שלהן. המודלים מזהים טוב יותר מה הלקוח רוצה לקנות, מה המוצר שכדאי להציע לו ומתי יספיק לקנות, כאשר המטרה היא לטרגט בצורה טובה יותר את הלקוחות דרך המודלים שאנחנו מריצים. זה דומה לאי קומרס אבל יש הבדלים כי דרך המכירה בחברות direct sales היא שונה מעט, ואותן חברות רואות את עצמן כתעשייה נפרדת. למשל הרבהלייף היא לקוחה שלנו, ואם ספורה מבחינים שאני עובד איתם, הם יחשבו "מעולה, חברה דומה לנו." לעומת זאת, אם הרבהלייף היו רואים שאני עובד עם ספורה הם היו חושבים שזה אי קומרס. בשנה אחת הגענו ללקוחות וחברות כמו הרבהלייף, שופ דוט קום, It works! Global ו-Immunotec.
אופן המכירה ב-direct sales זה דרך מפיצים שהם המשווקים את המוצרים של החברה. עד שאנחנו הופענו, כל החברות הללו היו בונות על המפיצים לעשות את עבודת השיווק והמכירות והכל היה קורה דרכם בלי ערוצים נוספים. המפיצים מביאים לקוחות והם מדברים עם לקוחות וכדומה. מה שקורה בפועל זה שמאחר וכיום יש עוד הרבה אלטרנטיבות לעשות הכנסה מ-gig economy ובגלל התחרות הרבה בשוק, אז המודל לפיו הם בונים רק על המפיצים כבר לא עובד. מה שאנחנו מביאים לשולחן זה שאנחנו מייצרים מודלים של פרדיקציה שעושים את הכל באופן אוטומטי, את ה-retention, ההמלצות על מוצרים כאשר אנחנו יודעים לזהות מה כל לקוח יקנה ומתי והחברות כבר לא צריכות לבנות על המפיצים אלא אנחנו עושים את זה בשבילם, הכל כבר הופך לאוטומטי.
מתי הוקמה וכמה עובדים?
קמנו ביולי 2024, אנחנו 10 עובדים, הרוב בישראל ואחת ביוטה.
- חברת הסייבר Echo גייסה 50 מיליון דולר תוך 10 חודשים מאז הקמתה
- Dux נחשפת עם סבב סיד של 9 מיליון דולר
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מי המשקיעים?
זוהר גילון, יובל בר-גיל, ניר גרינברג, רן שריג, אפי כהן ועוד
מה קורה בהייטק הישראלי - מפטרים או מגייסים? הנה התשובה
ההייטק הישראלי צומח בלי לגייס עובדים - ה-AI החליף את הג'וניורים ומה השלב הבא?, על התחומים הצומחים ועל התחומים שנמצאים בסיכון
ההייטק לא קורס - הוא פשוט כבר לא צריך אתכם
בחודשים האחרונים מתרבים הדיווחים על התקררות בשוק העבודה בהייטק המקומי. מדברים על קיפאון, מדברים אפילו על ירידה בכמות העובדים. אין ירידה בכמות העובדים. התמונה אומנם מורכבת, אבל אין דרמה אמיתית. ההייטק הישראלי לא נמצא בנסיגה, אלא בעיצומו של שינוי מבני עמוק, שמתרחש במקביל בכל מוקדי הטכנולוגיה בעולם.
נכון לסוף 2025, מספר המועסקים בהייטק בישראל נע סביב 410 אלף עובדים - רמה דומה מאוד לשנה הקודמת, ואף עלייה צנועה. זו אינה ירידה, אלא האטה בקצב הצמיחה. האטה שמגיעה לאחר יותר מעשור של גידול מהיר שנתפס כמובן מאליו. במובן הזה, הנתון החריג אינו ירידה במספר העובדים, אלא העובדה שההייטק כבר לא מגדיל מצבת כוח אדם בקצב משמעותי מאוד כפי שהורגלנו בעבר.
הגורם המרכזי לשינוי אינו משבר כלכלי, אלא חדירה מואצת של כלי בינה מלאכותית לתהליכי עבודה. על פי הערכות גורמים בתעשייה, בין 7,000 ל-10,000 משרות - בעיקר משרות ג'וניור ותפקידי ביניים, הוחלפו או צומצמו באמצעות אוטומציה ו-AI. משימות שבעבר דרשו צוותים של מפתחים צעירים מבוצעות כיום באמצעות קוד גנרטיבי, מערכות אוטומטיות וכלי פיתוח חכמים.
חברות ענק כמו מיקרוסופט, גוגל, אמזון, סיילספורס ואחרות פיטרו עובדים לא בשל ירידה בפעילות, אלא כחלק מהתייעלות מבנית ומעבר למודלים המסתמכים על AI. גם בישראל, ההייטק לא צריך פחות עבודה - אלא פחות עובדים בתפקידים מסוימים. עם זאת, בהחלט יש "חשיבה מחדש" ושינוי מודל עסקי אמיתי בחברות תוכנה שמאוימות על ידי ה-AI. קל היום לפתח תוכנה ופתרון אפליקטיביים וזה מעמיד את החברות האלו בסיכון גדול ובאיום גדול. חברות כמו נייס, מאנדיי וויקס נפגעו בבורסה ואכזבו את המשקיעים בדוחות האחרונים, והשאלה מה יהיה קדימה. ההנהלות של החברות האלו מדברות על התעצמות והתחזקות, אבל וול סטריט סקפטית.
- בנק אוף אמריקה: מכירות השבבים יעלו ב-30% ב-2026
- "ה-AI הרבה יותר אובייקטיבי מהאדם בבחירת התינוק" קריירה בעידן ה-AI
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
ממספרים לערך
ההייטק עובר ממודל עתיר כוח אדם למודל עתיר תפוקה, שבו השאלה המרכזית אינה כמה עובדים יש לחברה, אלא כמה ערך מייצר כל עובד. מערכות אוטומציה ופלטפורמות פיתוח חכמות מאפשרים לצוותים קטנים לייצר תפוקות שבעבר דרשו מחלקות שלמות. משימות תכנות, בדיקות, תיעוד, אנליזה ואפילו ניהול תהליכים מבוצעות היום במהירות גבוהה פי כמה ובפחות ידיים. התוצאה: חברות ממשיכות לגדול בהכנסות, במוצר ובחדירה לשווקים, בלי להגדיל את מצבת כוח האדם בהתאם.
