Allozymes, hızlandırılmış enzimatiğini veri ve yapay zeka oyunu üzerinde çalıştırarak 15 milyon dolar topladı

Allozymes’in milyonlarca biyo bazlı kimyasal reaksiyonu hızlı bir şekilde test etmeye yönelik ustaca yöntemi, yalnızca yararlı bir hizmet değil, aynı zamanda benzersiz ve değerli bir veri kümesinin temeli olduğunu da kanıtlıyor. Veri kümesinin olduğu yerde yapay zeka vardır ve yapay zekanın olduğu yerde yatırımcılar vardır. Şirket, işini yararlı bir hizmetten birinci sınıf bir kaynağa dönüştürmek için kısa süre önce 15 milyon dolarlık A serisi fon topladı.

Biyoteknoloji girişimini ilk kez 2021’de ilk adımlarını atarken ele aldık: CEO ve kurucu Peyman Salehian, “O zamanlar beş kişiden azdık ve ilk laboratuvarımızda – bin metrekareydi” diye hatırladı.

Şirket ABD, Avrupa ve Singapur’da 32 kişiye ulaştı ve halihazırda katlanarak daha hızlı olan enzim tarama tekniğini hızlandırmak için kullandığı laboratuvar alanının 15 katı kadar alana sahip.

Şirketin temel teknolojisi 2021’den bu yana değişmedi ve bunun ayrıntılı açıklamasını orijinal makalemizde okuyabilirsiniz. Ancak sonuç şu ki, biyolojik sistemlerde belirli görevleri yerine getiren amino asit zincirleri olan enzimleri bulmak ya da icat etmek şimdiye kadar oldukça zordu. Bunun nedeni çok sayıda varyasyondur: Bir molekül yüzlerce asit uzunluğunda olabilir, her konum için 20 asit seçilebilir ve her permütasyon potansiyel olarak tamamen farklı bir etki yaratabilir. Milyarlarca olasılığa çok hızlı bir şekilde giriyorsunuz!

Geleneksel yöntemler kullanıldığında, bu varyasyonlar makul bir laboratuvar alanında günde birkaç yüz adetlik bir oranla test edilebilir, ancak Allozymes, günde milyonlarca enzimin küçük damlacıklar halinde paketlenerek ve bir hücreden geçirilerek test edilebildiği bir yöntem kullanır. özel mikroakışkan sistemi. Bunu, üzerinde kamera bulunan, yakınlaşan her öğeyi tarayan ve bunları otomatik olarak farklı kutulara ayıran bir taşıma bandı gibi düşünebilirsiniz.

Bu enzimler, biyoteknoloji ve kimya endüstrisinde ihtiyaç duyulan hemen hemen her şey olabilir: Ham maddeleri arzu edilen belirli moleküllere dönüştürmeniz veya bunun tersini yapmanız veya diğer birçok temel işlemi gerçekleştirmeniz gerekiyorsa, bunu enzimler yapar. Ucuz ve etkili olanı bulmak nadiren kolaydır ve yakın zamana kadar tüm endüstri yılda yaklaşık bir milyon olasılığı test ediyordu; bir dizi Allozymes, 2024’te 7 milyar varyantı hedefleyerek bin kattan fazla çoğalmayı hedefliyor.

“[In 2021] Biz sadece makineleri üretiyorduk ama şimdi çok iyi çalışıyorlar ve günde 20 milyona kadar enzim çeşidini tarıyoruz” dedi Salehian.

Süreç halihazırda çeşitli sektörlerden müşterilerin ilgisini çekmiştir; Allozymes’in bazıları gizlilik anlaşmaları nedeniyle açıklanamamaktadır, ancak diğerleri örnek olay incelemelerinde belgelenmiştir:

• Fitoen, domateslerde doğal olarak bulunan ve milyonlarca domatesin kabuğundan küçük miktarlarda toplanan bir enzimdir. Allozimler aynı kimyasalı bir biyoreaktörde %99 daha az su (ve muhtemelen alan) kullanarak üretmenin bir yolunu buldu.
• Bisabolol, nesli tükenmekte olan bir Amazon yerli bitkisi olan kandeia ağacında doğal olarak bulunan bir başka yararlı kimyasaldır. Artık bir biyoreaktör ve şirketin enzimatik yolu kullanılarak biyo-özdeş bir bisabolol herhangi bir miktarda üretilebiliyor.
• Muz gibi bitki ve meyvelerin lifleri, diğer şeker ve tatlandırıcılara alternatif olan “çözünür tatlı lif” adı verilen bir maddeye dönüştürülebilir; Allozymes, bu hiç de kolay olmayan süreci hızlandırmak için milyon dolarlık bir hibe aldı. Salehian, elde edilen sonuçlarla kurabiye ve biraz baloncuk çayı hazırladıklarını belirtiyor.

Birçok araştırmanın hedefi olan ve Allozymes’in kendi tanıtım malzemelerinde de yer alan mikroplastikleri parçalayan enzimlerin olasılığını sordum. Salehian, bunun mümkün olmasına rağmen şu anda mevcut iş modellerine göre ekonomik olarak mümkün olmadığını, temel olarak bir müşterinin şirkete gelip “Bunu geliştirmek için para ödemek istiyorum” demesi gerektiğini söyledi. Ancak bu onların radarında ve yakında plastik geri dönüşümü ve işlenmesi alanında çalışıyor olabilirler.

Şimdiye kadar bunların hepsi az çok şirketin orijinal iş modelinin kapsamına girdi; bu da bir hizmet olarak enzim optimizasyonuna tekabül ediyor. Ancak yol haritası, mevcut bir süreci iyileştirmek yerine, bir ihtiyacı karşılayacak bir molekül bulmak gibi sıfırdan daha fazla çalışmaya doğru genişlemeyi içeriyor.

Allozymes’in yaptığı enzim uyarlama hizmetine SingZyme adı verilecek (tek enzimde olduğu gibi) ve “bunu 100 kat daha hızlı veya daha ucuz yapmak istiyoruz” kullanım durumunu doldurarak giriş seviyesi bir seçenek olmaya devam edecek. MultiZyme adı verilen daha kapsamlı bir hizmet, daha genel bir “bunu yapan bir şeye ihtiyacımız var” anlayışını yerine getirmek için birden fazla enzimi keşfederek veya geliştirerek daha üst düzeyde bir yaklaşım benimseyecektir.

Salehian, bu hizmetlerin bir parçası olarak topladıkları milyarlarca veri noktasının kendi IP’leri olarak kalacağını ve “dünyanın en büyük enzim veri kütüphanesini” oluşturacağını söyledi.

Salehian, “Yapıyı AlphaFold’a verebilirsiniz ve o size nasıl katlandığını söyleyecektir, ancak başka bir kimyasalla bağlanırsa ne olacağını size söyleyemez” dedi ve tabii ki bu reaksiyon, endüstriyi ilgilendiren tek kısımdır. ile. “Dünyada size tam olarak ne yapmanız gerektiğini söyleyebilecek bir makine öğrenimi modeli yok çünkü elimizdeki veriler çok az ve çok parçalı; 20 yıl boyunca günde 300 örnekten bahsediyoruz,” diyen Allozymes’in makinelerinin bir kısmı tek bir günde kolayca aşılabilir.

Salehian, ellerindeki verilere dayanarak aktif olarak bir makine öğrenimi modeli geliştirdiklerini, hatta bunu bilinen bir sonuç üzerinde test ettiklerini söyledi.

“Verileri makine öğrenimi modeline besledik ve halihazırda test ettiğimiz yeni bir molekül önerisiyle geri döndü” dedi ve bu, yaklaşımın umut verici bir ilk doğrulaması.

Bu fikir eşi benzeri görülmemiş bir fikir: Makine öğrenimi modellerinin büyük veri kümelerini ayırmada çok yardımcı olabileceğini ve sonuçları gerçek sürecin yerine geçemese bile ekstra güven sunabileceğini tespit eden çok sayıda şirketi ve araştırma projesini ele aldık.

15 milyon dolarlık A turunda yeni yatırımcılar Seventure Partners, NUS Technology Holdings, Thia Ventures ve ID Capital’in yanı sıra Xora Innovation, SOSV, Entrepreneur First ve Transpose Platform’un sürekli yatırımları yer alıyor.

Salehian, şirketin çok iyi durumda olduğunu ve hedeflerine ulaşmak için bol miktarda zaman ve paraya sahip olduğunu söyledi; ancak bu yılın sonlarında ilaç sektörüne genişlemeyi finanse etmek ve bir ABD ofisi açmak için daha küçük bir miktar toplayabilir.