This week, nag-launch mula sa stealth mode ang Outer Bio, ang AI biotech venture nina Lady Gaga at Michael Polansky. Ang ginagawa nila: pinapahaba nila ang buhay ng mga donasyong balat ng tao nang hanggang apat na linggo, tapos tinitrain nila ang machine learning models gamit ang reaksyon ng tissue na ‘yon.
Co-founder at CEO ng Outer Bio si Michael Polansky, na fiancé ni Lady Gaga. Si Gaga (Stefani Germanotta sa totoong buhay) ay nasa board din ng kumpanya. Nasa $23 milyon na ang nailagay ng mga supporter nila.
Ginagawang Training Data ng Lady Gaga AI Biotech Venture ang Surgical Waste
Normally, mamamatay agad ang balat na tinanggal sa katawan sa loob ng isang linggo. Pero gamit ang Yuna platform ng Outer Bio, napapatagal ito hanggang apat na linggo. Dahil dito, pwedeng obserbahan ng mga researcher ang mababagal na proseso sa balat tulad ng collagen breakdown, inflammation, at aging ng cells.
Diretso agad ang tissue sa laboratory sa loob ng ilang oras matapos ang surgery—karaniwan, tira-tira lang mula sa cosmetic procedures. Sari-saring donor ang kasama: mula bata hanggang matanda, lalaki at babae, at lahat ng anim na Fitzpatrick skin tones represented.
Importante ‘yan kasi nagbago na ang pagtingin ng mga regulator. Nitong April 2025, naglabas ng roadmap ang FDA para bawasan ang unnecessary na animal testing, tapos ngayong April nag-report sila ng unang taon na progress. Sabi ng FDA, kahit lampas 90% ng mga gamot ang pumapasa sa animal studies, bumabagsak pa rin ang mga ito kapag sa humans na tinetest.
Mas maaga ring nag-react ang Europe. Simula March 2013, bawal na talagang magbenta ng animal-tested cosmetics sa buong European Union, kaya lahat ng brands na gusto magbenta doon, kailangan human-based na testing na ang gamitin.
Paliwanag ni Polansky, madalas hindi naman pinapakita ng simple lab models kung gumagana talaga ang isang compound—puro toxicity test lang. Pero kapag living tissue, mas klaro kung effective nga ba, kasi mismo sa organ tinatarget ng gamot tinetest ito. Nakikita rin dito ang mabagal na damage at repair ng tissue.
Ngayon, mahigit 10,000 treatments na ang na-log ng platform mula sa 300 donors, at bawat sample ay lampas 30,000 measurements ang nakuha. Sa mga published validation study, napatunayan ng Yuna na nagagawa nitong i-replicate ang inflammation, aging, at sun damage.
Mag-subscribe sa YouTube channel namin para mapanood ang insights ng mga leader at journalist sa crypto at tech
Silicon Valley, Nagpupusta sa Data na Hindi pa Kayang I-compute
Silent na sinimulan ni Polansky ang Outer Bio noong 2022, matapos ang ilang taon bilang pinuno ng family office ni Sean Parker. Para sa kanya, biology na—not computers—ang humihinto ngayon sa progress ng AI tech.
“Mas mabilis pang gumagaling ang AI models kesa sa mismong mga eksperimento na tinetest at tinitrain sa kanila.”
—Michael Polansky, co-founder at CEO ng Outer Bio, ayon sa announcement ng kumpanya.
Backers ng startup nina Lady Gaga kasama ang Wing Venture Capital, Initialized Capital, at SV Angel. Sumali rin ang Lightspeed Venture Partners at sariling firm ni Polansky na Hawktail.
Kung ikukumpara sa ibang players, maliit pa itong na-pool nilang funds. Noong July, $400 milyon ang nakuha ng Chai Discovery para sa AI molecular design, at nitong January, $250 milyon kay OpenEvidence.
Patuloy na dumadaloy ang investment sa scarce na biological data. Nagsimula na ring gawing core infrastructure ang AI sa healthcare ng Pfizer at Anthropic, at pati nga crypto money pumapasok na sa mga anti-aging study. Habang ang medical scanner ng Midjourney naman, target makapag-scan ng bilyon-bilyon katao kada taon.
Kasing importante rin ang pag-aari sa data kesa sa mismong models. Halimbawa, kino-contribute ni Elon Musk ang SpaceX engineering data para sa Grok, at si Amazon naman, automatic na ginagamit ang Twitch creator archives para pang-train ng AI nila.
Ngayon, binebenta na ng Outer Bio ang access sa platform nila sa mga biopharma at consumer brands. Pero ang tanong, kakayanin ba ‘yan? Sa skin care, isa lang ang proven na anti-aging mechanism sa nakaraang tatlong dekada—at hindi lahat ng problema kayang solusyunan ng mas marami o mas rich na data lang.
