런던 기반 스타트업 LabGenius, 1,000만 달러 투자 유치

런던 기반 스타트업 LabGenius는 1,000만 달러 이상의 시리즈 A 투자를 유치했다고 발표했다. 이 회사는 인공 지능(AI), 로봇 자동화, 합성 생물학을 활용하는 약물 발견 회사이다. 주요 목표는 새로운 단백질 치료제를 발견하는 것이다.

LabGenius의 CEO이자 설립자인 제임스 필드 박사는 “단백질 치료제는 질병을 치료하고 인간의 고통을 완화하는 잠재력을 가지고 있다”고 말했다. “이러한 약물을 발견하는 방식을 변혁함으로써, 우리는 수많은 사람들의 삶을 개선할 수 있는 기회를 가지게 된다. 새로운 치료제 단백질을 설계하는 것은 상당한 상업적 및 사회적 가치를 가지고 있다. 단백질 치료제의 발견은 역사적으로 매우 수작업에 의존해 왔으며, 인간의 실험 설계와 실행에 크게 의존했다. 그러나 이러한 의존은 제한적이었으며, 인간은 생물학적 시스템의 복잡성을 완전히 이해할 수 없는 존재이기 때문이다.”

시리즈 A 투자 라운드는 Lux Capital과 Obvious Ventures가 주도한다. 다른 참여자로는 Felicis Ventures, Inovia Capital, Air Street Capital, 및 기존 투자자들이 포함된다. Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) 의 CEO인 크리스 깁슨과 Inovia Capital의 제너럴 파트너인 패트릭 피셋도 투자에 참여했다. 피셋은구글의 전 CFO이다.

회사는 투자 유치금을 통해 “팀을 확대하고, 발견 플랫폼의 범위를 확대하며, 내부 자산 개발 프로그램을 시작”할 계획이다. 주요 목표 중 하나는 새로운 항체 단편을 개발하는 것이다. 이러한 단편은 전통적인 항체 형식을 사용할 수 없는 특정 질환을 치료하는 데 사용될 수 있다.

Lux Capital과 Obvious Ventures

Lux Capital의 파트너인 자바인 다르와 Obvious Ventures의 매니징 디렉터인 난 리는 생명 과학 스타트업 환경에서 오랜 시간 동안 참여해 왔다. 투자 전략은 9년 전으로 거슬러 올라간다. 2013년에는 캘리포니아에 기반을 둔 분자 발견 및 제조 회사인 Zymergen에 투자했다. 2016년에는 Recursion Pharmaceuticals에 투자했으며, 이는 7월에 1억 5,600만 달러의 시리즈 C 투자를 유치했다.

그들의 전략은 산업 생물技术에서 시작하여 Zymergen과 함께한 산업 생물技术, 그리고 Recursion Pharmaceuticals와 함께한 근본 원인 생물학 발견을 거쳐, LabGenius와 함께한 조성물 및 지적 재산권을 창출하는 것이다.

다르는 LabGenius를 다른 스타트업보다 선호하는 이유를 설명했다.

“우리는 전 세계를 찾아다녔고, 우리의 뒤뜰에 있는 것에만 제한되기를 원하지 않았다”고 그는 말했다. “그들은 선두를 지키고 있으며, 이제 투자와 제약 파트너십을 통해 좋은 위치에 있을 것이다.”

인간은 더 이상 혁신의 유일한 주체가 아니다

TechCrunch와의 인터뷰에서 제임스 필드 박사는 “私の 핵심적인 가설, 즉 회사의背後에 있는 동력은, 인간이 더 이상 혁신의 유일한 주체가 아니라는 확신”이라고 말했다. “새로운 지식, 기술 및 정교한 실세계 제품은 지능형 로봇 플랫폼인 경험적 계산 엔진에 의해 발명될 것이다. 경험적 계산 엔진은 인공적 시스템으로, 재귀적으로 및 지능적으로 해결 공간을 검색할 수 있다.”

회사는 EVA라는 발견 플랫폼을 개발했으며, 이는 다양한 분야에서 새로운 기술을 통합한다. 발견과 특성 분석 후, LabGenius는 자체적으로 개발한 분자를 임상에 보낸다.

필드 박사는 EVA 기술을 “기계 학습 기반, 로봇 플랫폼”으로 설명하며, “실험을 설계하고, 수행하고, 그리고 자신의 실험에서 배우는” 능력을 가지고 있다.

“과학자, 엔지니어, 기술자들은 수십 년 동안 자율적으로 새로운 지식, 기술 및 정교한 실세계 제품을 발견할 수 있는 ‘로봇 과학자’를 구축하는 꿈을 꾸어왔다”고 필드 박사는 말했다.

“단백질 엔지니어들에게 있어서, 그 꿈은 이제 가능성의 영역에 들어섰다. 합성 생물학, 로봇 자동화, 기계 학습 분야의 기술 개발은 새로운 치료제 단백질을 지능적으로 발견할 수 있는 지능형 로봇 플랫폼을 생성하는 데 필요한 모든 필수 성분에 대한 접근을 제공했다.”