Un startup din China, Gestala, a atras 21 milioane dolari pentru tehnologie BCI neinvazivă - finanțare majoră la două luni după lansare

Startup-ul chinez Gestala a atras 21,6 milioane de dolari la două luni de la lansare , potrivit TechCrunch . Compania dezvoltă o interfață creier–calculator (BCI, tehnologie care conectează activitatea neuronală cu sisteme informatice) bazată pe ultrasunete neinvazive, într-un moment în care investițiile globale în această direcție cresc. Gestala este a doua companie de profil construită de antreprenorul Phoenix Peng, care mai conduce NeuroXess, un startup ce lucrează la sisteme BCI implantabile. În SUA, domeniul este împins înainte de jucători precum Neuralink, iar TechCrunch notează și prezența Merge Labs, susținută de OpenAI, în zona BCI. Finanțarea: evaluare, investitori și suprasubscriere Runda de finanțare a fost de 21,6 milioane de dolari (150 milioane yuani), la o evaluare estimată între 100 și 200 de milioane de dolari, a declarat fondatorul și directorul general Phoenix Peng pentru TechCrunch. Tranzacția vine la doar două luni după lansarea companiei. Runda a fost co-condusă de Guosheng Capital și Dalton Venture, cu participarea Tsing Song Capital, Gobi Ventures, Fourier Intelligence, Liepin și Seas Capital. Peng a mai spus că runda a fost suprasubscrisă, cu angajamente ale investitorilor de peste 58 de milioane de dolari. Cum vor fi folosiți banii și țintele pe termen scurt Peng afirmă că aceasta este cea mai mare finanțare de etapă timpurie din industria BCI din China. Capitalul ar urma să meargă către cercetare și dezvoltare, extinderea echipei și construirea unei facilități de producție în China. În prezent, Gestala are 15 angajați și vizează să ajungă la aproximativ 35 până la finalul lui 2026. Startup-ul, descris ca având trei luni, își propune să finalizeze prototipul de primă generație până la sfârșitul anului. De ce ultrasunete și ce promite abordarea neinvazivă Industria globală BCI trece printr-un val de investiții în tehnologia cu ultrasunete, iar Gestala se poziționează ca prima companie de acest tip din China, deși nu și la nivel global. În SUA au apărut în ultimii ani mai multe startup-uri care urmăresc această direcție, inclusiv Merge Labs, menționată ca fiind printre cele mai mari. Peng susține că ultrasunetele ar putea reprezenta „următoarea generație” de interfețe creier–calculator, prin potențialul de acces mai larg la activitatea cerebrală și prin noi moduri de interacțiune cu semnalele neuronale. Argumentul central este reducerea uneia dintre barierele majore de adopție: riscurile asociate intervențiilor chirurgicale pe creier. Aplicații medicale și „Ultrasound Brain Bank” Gestala explorează mai multe utilizări, iar programul principal vizează managementul durerii cronice. Peng a spus că durerea cronică afectează populații mari atât în SUA, cât și în China și că studii academice existente sugerează că stimularea cu ultrasunete poate reduce semnificativ nivelul durerii. Compania studiază și aplicații pentru afecțiuni de sănătate mintală, inclusiv depresie, stres post-traumatic (PTSD), autism și tulburare obsesiv-compulsivă (OCD), precum și reabilitare după accident vascular cerebral. Pe termen mai lung, țintele includ Alzheimer, tremor esențial și Parkinson, iar startup-ul spune că cercetează în total șase până la opt indicații, majoritatea fiind încă în fază de cercetare, nu în studii clinice. „Ambele țări aduc puncte forte diferite”, a spus Peng. „China oferă capacitate de cercetare clinică la scară mare și lanțuri de aprovizionare eficiente, în timp ce SUA are talent științific de clasă mondială.” Gestala își leagă avantajul competitiv de „viteză și scară”, invocând ecosistemul integrat de producție din China pentru a trece mai rapid de la dezvoltare la producție. În paralel, compania spune că lucrează cu spitale mari din China pentru a accelera studiile clinice la costuri mai mici — aproximativ 20% până la 33% din costurile unor studii comparabile din SUA sau Europa — și construiește un set mare de date clinice numit „Ultrasound Brain Bank”, destinat antrenării modelelor de inteligență artificială pentru decodarea semnalelor cerebrale și pentru viitoare instrumente de diagnostic neurologic. [...]