EvolutionaryScale 获得 1.42 亿美元资金推动生物学领域的生成式 AI

EvolutionaryScale，一家专注于生物学的 AI 初创公司，宣布了成功的种子资金轮，筹集了 1.42 亿美元。该公司旨在利用生成式 AI 模型推动生物学领域的创新和发现。凭借这笔重大投资，EvolutionaryScale 有望在应用 AI 解决复杂生物学挑战方面取得重大进展。

创始团队和投资者

EvolutionaryScale 由一组前 Meta AI 研究人员创立，包括 Alexander Rives、Tom Secru 和 Sal Candido。他们在机器学习和计算生物学方面的专业知识在塑造公司的愿景和方法方面发挥了重要作用。种子资金轮由著名投资者领投，包括 Nat Friedman、Daniel Gross 和 Lux Capital。该轮投资还得到了亚马逊和英伟达的风险投资部门 NVentures 的参与，表明了行业对 EvolutionaryScale 使命的强烈支持。 (AMZN ) (NVDA )

ESM3：生物学领域的前沿模型

EvolutionaryScale 的技术核心是 ESM3，一种在 278 亿个蛋白质数据集上训练的尖端 AI 模型。该模型能够生成新型蛋白质，开辟了新的科学研究和应用途径。ESM3 可以推理蛋白质的序列、结构和功能，使其能够创建具有所需特性和功能的蛋白质。

为了促进可访问性和合作，EvolutionaryScale 将 ESM3 免费提供给非商业用途。另外，公司还与 AWS 和英伟达合作，通过他们的平台提供对 ESM3 的访问，让选定的客户能够利用模型的能力进行研究和开发工作。

EvolutionaryScale 的 ESM3 模型对各个领域有着深远的影响。在制药行业，模型生成新型蛋白质的能力可以显著加速药物发现和开发过程。通过设计具有特定治疗特性的蛋白质，研究人员可以识别新的药物目标并创建创新治疗方法来治疗各种疾病。

此外，ESM3 还有可能促进全新的治疗类别的创建。通过利用模型的能力，科学家可以探索未知的蛋白质设计空间并开发具有增强的效力和特异性的新型生物分子。这可能会带来个性化医学和靶向治疗的突破性进展。

除了医疗保健领域，EvolutionaryScale 的技术还可以为环境保护做出贡献。例如，模型可以被用来设计能够降解塑料废物的酶，提供一种可持续的解决方案来解决日益增长的塑料污染问题。

总体而言，ESM3 有可能显著加速各个领域的科学研究。通过为研究人员提供一个强大的工具来探索蛋白质设计和功能，EvolutionaryScale 正在使发现过程更快、更高效，最终带来变革性的突破。

EvolutionaryScale

竞争格局

EvolutionaryScale 并不是唯一一家将 AI 应用于生物学的公司。其他值得注意的公司包括 DeepMind 的 Isomorphic Labs、Insitro、Recursion 和 Inceptive。这些公司也在利用 AI 和机器学习技术来推进药物发现和开发。

然而，EvolutionaryScale 通过专注于使用更广泛的生物学数据来扩大模型训练而与众不同。通过在 278 亿个蛋白质数据集上训练 ESM3，公司创建了一个具有无与伦比的广度和深度的模型。这种全面训练使 ESM3 能够捕捉蛋白质生物学的复杂性和多样性，可能会带来更准确、更有效的蛋白质设计。

展望未来，EvolutionaryScale 旨在将其能力扩展到蛋白质设计之外。公司设想开发一个用于生物技术应用的通用 AI 模型，能够解决广泛的生物学挑战。通过不断改进和扩大其模型，EvolutionaryScale 致力于成为 AI 和生物学交叉领域的领先力量，推动多个行业的变革性创新。

AI 驱动的生物学创新新时代

EvolutionaryScale 成功的种子资金轮标志着生物学领域生成式 AI 应用的一个重要里程碑。凭借其开创性的 ESM3 模型和一支强大的专家团队，公司有望革新药物发现、治疗和环境解决方案。通过利用 AI 设计新型蛋白质，EvolutionaryScale 正在为科学突破和变革性创新开辟新的可能性。随着公司应对前方的挑战并扩展其能力，它有潜力成为推动 AI 驱动的生物学研究和开发的未来主要力量。