Londyński startup LabGenius pozyskał 10 milionów dolarów

Londyński startup LabGenius ogłosił, że pozyskał ponad 10 milionów dolarów w ramach finansowania serii A. Jest to firma zajmująca się odkrywaniem leków, która wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI), automatyzację robotyczną i biologię syntetyczną. Ich głównym celem jest znalezienie nowych terapeutycznych białek.

Według dra Jamesa Fielda, CEO i założyciela LabGenius, „Terapeutyczne białka mają niezrównaną możliwość leczenia chorób i łagodzenia ludzkiego cierpienia. Przez transformację sposobu, w jaki te leki są odkrywane, mamy szansę na poprawę życia niezliczonej liczby ludzi. Możliwość zbudowania nowych terapeutycznych białek ma ogromną wartość handlową i społeczną. Odkrywanie terapeutycznych białek było historycznie bardzo rzemieślnicze, opierające się silnie na ludziach zarówno w projektowaniu, jak i wykonaniu eksperymentów. To uzależnienie okazało się ograniczające, ponieważ jako gatunek, nie jesteśmy w stanie w pełni zrozumieć złożoności systemów biologicznych.”

Inwestycja w ramach serii A jest prowadzona przez Lux Capital i Obvious Ventures. Wśród innych uczestników znalazły się Felicis Ventures, Inovia Capital, Air Street Capital oraz inni obecni inwestorzy. CEO i założyciel Recursion Pharmaceuticals (RXRX ), Chris Gibson, a także partner zarządzający Inovia Capital, Patrick Pichette, również zainwestowali. Pichette jest byłym CFO Google.

Według firmy, będą wykorzystywać kapitał do „rozszerzenia zespołu, poszerzenia zakresu swojej platformy odkrywania i zainicjowania wewnętrznego programu rozwoju aktywów.” Jednym z ich głównych celów jest ewolucja nowych fragmentów przeciwciał. Mogą one być wykorzystywane do leczenia pewnych stanów, które nie mogą polegać na konwencjonalnych formatach przeciwciał.

Lux Capital i Obvious Ventures

Zavain Dar, partner w Lux Capital, oraz Nan Li, dyrektor zarządzający w Obvious Ventures, są zaangażowani w środowisku startupów związanych z naukami o życiu od pewnego czasu. Ich strategia inwestycyjna sięga dziewięciu lat, w tym inwestycja w 2013 roku w firmę Zymergen, zajmującą się odkrywaniem i wytwarzaniem molekuł, z siedzibą w Kalifornii. W 2016 roku byli zaangażowani w Recursion Pharmaceuticals, która później uzyskała 156 milionów dolarów w ramach serii C w lipcu.

Ich strategia prowadzi ścieżkę, zaczynając od technologii biotechnologicznej z Zymergen, a następnie odkrywaniem biologii z Recursion Pharmaceuticals. Zamyka ją tworzenie składu i własności intelektualnej z LabGenius.

Dar wyjaśnił swoje powody wyboru LabGenius spośród innych startupów.

„Przeszukaliśmy cały świat i nie chcieliśmy być ograniczeni tym, co się działo w naszym sąsiedztwie,” mówi. „Oni są na czele stada… i teraz, z wsparciem i partnerstwem z firmami farmaceutycznymi, powinni być w dobrej sytuacji.”

Ludzie nie są już jedynymi agentami innowacji

Mówiąc do TechCrunch, dr James Field powiedział: „Moja główna teza, to, co naprawdę napędza firmę, jest przekonaniem, że wkraczamy w erę, w której ludzie nie będą już jedynymi agentami innowacji. Zamiast tego, nowa wiedza, technologie i zaawansowane produkty będą wynikać z inteligentnych platform robotycznych zwanych empirycznymi silnikami obliczeniowymi. Empiryczny silnik obliczeniowy to sztuczny system zdolny do rekursywnego i inteligentnego przeszukiwania przestrzeni rozwiązań.”

Firma stworzyła platformę odkrywania o nazwie EVA, która integruje wiele nowych technologii z różnych dziedzin, w tym sztucznej inteligencji. Po odkryciu i charakterystyce LabGenius wysyła swoje własne molekuły do klinik.

Field wyjaśnia technologię EVA jako „opartą na uczeniu maszynowym, robotyczną platformę”, która jest w stanie „projektować, prowadzić i uczyć się ze swoich własnych eksperymentów.”

„Przez dziesięciolecia, naukowcy, inżynierowie i technolodzy marzyli o zbudowaniu ‘robotycznych naukowców’ zdolnych do samodzielnego odkrywania nowej wiedzy, technologii i zaawansowanych produktów,” mówi Field.

„Dla inżynierów białek, ten sen teraz wkroczył w sferę możliwości. Szybki postęp rozwoju technologicznego w dziedzinach biologii syntetycznej, automatyzacji robotycznej i ML dał nam dostęp do wszystkich niezbędnych składników, aby stworzyć inteligentną platformę robotyczną zdolną do inteligentnego odkrywania nowych terapeutycznych białek.”