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एआई एंजाइम डिज़ाइन और परीक्षण का विस्तार करने के लिए Biomatter ने जुटाए 18 मिलियन डॉलर के सीरीज़ A निवेश

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Biomatter ने 12 नवंबर, 2026 को घोषणा की कि उसने 18 मिलियन डॉलर का सीरीज़ A निवेश जुटाया है, जिसमें मांग उपलब्ध राशि से अधिक रही। इस निवेश दौर का नेतृत्व Astanor ने किया और मौजूदा निवेशकों UVC Partners, Inventure और Metaplanet ने भी इसमें हिस्सा लिया। कंपनी इस रकम का इस्तेमाल एआई-संचालित एंजाइम डिज़ाइन के काम और वाणिज्यिक परिचालन का विस्तार करने के लिए करेगी।

इस विस्तार का एक प्रमुख हिस्सा विलनियस में 2,000 वर्ग मीटर की डिज़ाइन और परीक्षण सुविधा है, जिसे Biomatter 2027 में खोलने की योजना बना रही है। इस केंद्र के आने से प्रयोगशालाओं के निर्माण और परीक्षण का अधिक काम कंपनी के भीतर ही किया जा सकेगा। इस निवेश दौर से वाणिज्यिक टीम और अमेरिका में कंपनी की मौजूदगी का भी विस्तार होगा, साथ ही कंप्यूटेशनल प्लेटफ़ॉर्म और उसके आधारभूत एंजाइम डेटासेट के आगे विकास के लिए धन मिलेगा।

डिज़ाइन और परीक्षण चक्रों को छोटा करना

Biomatter के अनुसार, पारंपरिक तरीकों से एंजाइम विकसित करने में महीनों या सालों लगते हैं, जबकि उसके मौजूदा कार्यक्रमों में यह काम हफ्तों में पूरा होता है। अतिरिक्त प्रयोगशाला क्षमता का उद्देश्य इस अवधि को घटाकर कुछ दिन करना है। इस तरह यह सुविधा कंपनी के कंप्यूटेशनल डिज़ाइन कार्य को उस प्रायोगिक परीक्षण से जोड़ेगी, जिसकी मदद से संभावित एंजाइमों को बाज़ार में उपलब्ध कराए जा सकने वाले उत्पादों में बदला जाता है।

“हमारा लक्ष्य है कि मनचाही अभिक्रियाओं के लिए भी, जिनके लिए आज कोई एंजाइम उपलब्ध नहीं है, कस्टम एंजाइम मंगाना उतना ही आसान हो जितना किसी कैटलॉग उत्पाद का ऑर्डर देना,” Biomatter के मुख्य कार्यकारी अधिकारी और सह-संस्थापक Laurynas Karpus ने कहा।

लक्षित अभिक्रिया से डिज़ाइन

Biomatter की प्रक्रिया किसी प्राकृतिक एंजाइम और उससे जुड़े डेटा से शुरू होने के बजाय, उस रासायनिक प्रक्रिया से शुरू होती है जिसकी ग्राहक के उत्पाद को ज़रूरत होती है। कंपनी का कहना है कि प्राकृतिक उदाहरणों से बहुत दूर के एंजाइम डेटा को वर्षों तक तैयार करने से उसके मॉडल अनुक्रम और संरचना में बड़े बदलाव कर पाते हैं। हर डिज़ाइन को भेजे जाने से पहले प्रयोगशाला में परखा जाता है।

एक उत्पाद का उदाहरण Thermo Fisher Scientific के साथ Biomatter का सहयोग है, जिसके तहत Invitrogen SuperScript V Reverse Transcriptase बनाया गया। यह एंजाइम आणविक जीवविज्ञान प्रयोगशालाओं और एमआरएनए अनुसंधान में आरएनए को डीएनए में बदलने के लिए इस्तेमाल होता है। Biomatter का कहना है कि इस काम से ऑक्सीकरण के प्रति प्रतिरोध बेहतर हुआ, जिससे अभिकर्मक की स्थिरता बढ़ी और उसे परिवेशी तापमान पर भेजना तथा कमरे के तापमान पर छह महीने तक रखना संभव हुआ।

एक अन्य कार्यक्रम में, Biomatter ने एमआरएनए वैक्सीन निर्माण के लिए ऐसा मिथाइलेज एंजाइम बनाया जो SAM के बिना काम करता है। कंपनी के अनुसार, SAM एक महंगा योजक पदार्थ है जिसकी हर प्राकृतिक मिथाइलेज को ज़रूरत होती है। कंपनी इस परियोजना को ऐसी रासायनिक अभिक्रिया के रूप में प्रस्तुत करती है जो प्रकृति में नहीं होती।

ग्राहक परियोजनाओं से डेटासेट का विस्तार

Biomatter का कहना है कि उसने यूरोप, संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान में 25 से अधिक उद्यम ग्राहकों को 50 से अधिक कस्टम एंजाइम दिए हैं। ग्राहकों में AstraZeneca, BASF, Kirin Holdings, Neogen, Sanofi और Tereos शामिल हैं। ये ग्राहक जैवऔषधि, निदान, कृषि और औद्योगिक जैवप्रौद्योगिकी क्षेत्रों से हैं। कई ग्राहकों के साथ काम एक परियोजना से आगे बढ़कर कई वर्षों तक चलने वाले, कई एंजाइमों से जुड़े कार्यक्रमों तक पहुंचा है। कंपनी के लगभग आधे ग्राहक संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित हैं।

हर कार्यक्रम में प्रयोगों से अभिलक्षित एंजाइम Biomatter के स्वामित्व वाले डेटासेट में जुड़ते हैं। कंपनी का कहना है कि इससे आगे के कार्यक्रम तेज़ी से और अधिक सटीकता के साथ पूरे होते हैं। इस तरह प्रयोगशाला और वाणिज्यिक विस्तार, दोनों को एक साझा भूमिका मिलती है: ग्राहक परियोजनाओं से प्रायोगिक डेटा तैयार होता है, जबकि परीक्षण क्षमता में वृद्धि से आगे के डिज़ाइन कार्य को समर्थन मिल सकता है।

Astanor के साझेदार Harry Briggs ने कहा कि निवेश का आधार प्राकृतिक उदाहरणों से परे Biomatter की डेटा तैयार करने की क्षमता और विभिन्न उद्योगों में उसके ग्राहकों के साथ बार-बार होने वाली परियोजनाएं थीं। उनके तर्क में तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म को वाणिज्यिक स्वीकृति के प्रमाण से जोड़ा गया है, न कि ग्राहक राजस्व और डेटा विकास को अलग-अलग गतिविधियों के रूप में देखा गया है।

इसलिए, इस निवेश से प्रयोगशाला में काम पूरा करने की क्षमता Biomatter के अगले चरण का केंद्र बन जाती है। प्रस्तावित सुविधा एक विशिष्ट परिचालन सवाल खड़ा करती है: क्या कंपनी के भीतर अधिक परीक्षण करने से विकास चक्र छोटे हो सकते हैं और साथ ही उसके बढ़ते ग्राहक कार्यक्रमों के पीछे मौजूद कस्टम, प्रयोगशाला में सत्यापित काम को भी समर्थन मिल सकता है?

Evan Mercer एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट है Unite.AI पर, जो AI स्टार्टअप्स, वेंचर कैपिटल, और अगली पीढ़ी की प्रौद्योगिकी कंपनियों को आकार देने वाली फंडिंग गतिशीलता को कवर करता है। उनकी रिपोर्टिंग शुरुआती चरण के नवाचार, पूंजी प्रवाह, और संस्थापकों तथा निवेशकों द्वारा किए जाने वाले रणनीतिक निर्णयों पर केंद्रित है जब AI कंपनियां अवधारणा से वैश्विक प्रभाव तक स्केल करती हैं।

रणनीतिक और विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण के साथ, Evan फंडिंग राउंड, बाजार स्थितिकरण, और AI स्टार्टअप इकोसिस्टम में उभरते रुझानों का विश्लेषण करता है। वह ट्रैक करता है कि वेंचर कैपिटल, कॉरपोरेट निवेश, और सार्वजनिक बाजार कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति के साथ मिलते हैं, दीर्घकालिक संकेतों को अल्पकालिक हाइप से अलग करते हैं।

Evan Mercer द्वारा लिखित लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित किए जाते हैं ताकि वैश्विक AI निवेश परिदृश्य की सटीकता, संदर्भ, और जिम्मेदार कवरेज सुनिश्चित हो सके।