تستخدم شركة Allozymes إنزيماتها المتسارعة للعمل على لعبة البيانات والذكاء الاصطناعي، فجمعت 15 مليون دولار

إن الطريقة البارعة التي تتبعها Allozymes للاختبار السريع لملايين التفاعلات الكيميائية ذات الأصل البيولوجي لا تثبت أنها خدمة مفيدة فحسب، ولكنها أيضًا أساس لمجموعة بيانات فريدة وقيمة. وحيثما توجد مجموعة بيانات، يوجد الذكاء الاصطناعي – وحيثما يوجد الذكاء الاصطناعي، يوجد مستثمرون. لقد جمعت الشركة للتو مبلغ 15 مليون دولار أمريكي من السلسلة A لنقل أعمالها من خدمة مفيدة إلى مورد عالمي المستوى.

قمنا أولاً بتغطية بدء التشغيل في مجال التكنولوجيا الحيوية في عام 2021عندما كانت تخطو خطواتها الأولى: “في ذلك الوقت، كنا أقل من خمسة أشخاص وفي مختبرنا الأول – ألف قدم مربع”، يتذكر الرئيس التنفيذي والمؤسس بيمان صالحيان.

ويعمل لدى الشركة الآن 32 موظفًا في جميع أنحاء الولايات المتحدة وأوروبا وسنغافورة، ولديها 15 ضعف مساحة المختبر، التي استخدمتها لتسريع تقنية فحص الإنزيمات الأسرع بشكل كبير بالفعل.

لم تتغير التكنولوجيا الأساسية للشركة منذ عام 2021، ويمكنك قراءة الوصف التفصيلي في مقالتنا الأصلية. لكن خلاصة القول هي أن الإنزيمات، وهي سلاسل من الأحماض الأمينية التي تؤدي مهام معينة في النظم البيولوجية، كان من الصعب جدًا العثور عليها أو اختراعها حتى الآن. ويرجع ذلك إلى العدد الكبير من الاختلافات: يمكن أن يحتوي الجزيء على مئات الأحماض، مع 20 حمضًا للاختيار من بينها لكل موضع، ويمكن أن يكون لكل تبديل تأثير مختلف تمامًا. نحن ندخل بسرعة إلى مليارات الاحتمالات!

باستخدام الطرق التقليدية، يمكن اختبار هذه الاختلافات بمعدل بضع مئات يوميًا في مساحة معملية معقولة، لكن Allozymes يستخدم طريقة يمكن من خلالها اختبار ملايين الإنزيمات يوميًا عن طريق تعبئتها في قطيرات صغيرة وإرسالها إلى مختبر. معمل. نظام ميكروفلويديك خاص. يمكنك التفكير في الأمر كحزام ناقل به كاميرا في الأعلى، يقوم بمسح كل عنصر ضوئيًا أثناء تكبيره وفرزه تلقائيًا في صناديق مختلفة.

يمكن أن تكون هذه الإنزيمات كل ما هو مطلوب في التكنولوجيا الحيوية والصناعة الكيميائية: سواء كنت بحاجة إلى تحويل المواد الخام إلى جزيئات مرغوبة معينة، أو العكس، أو تنفيذ العديد من العمليات الأساسية الأخرى، فإن الإنزيمات هي الطريقة للقيام بذلك. نادرًا ما يكون العثور على منتج رخيص وفعال أمرًا سهلاً، وحتى وقت قريب كانت الصناعة بأكملها تختبر حوالي مليون احتمال سنويًا – وهو عدد تهدف شركة Allozymes إلى زيادته ألف مرة، مستهدفة 7 مليارات متغير بحلول عام 2024.

وقال صالحيان: “(في عام 2021) كنا نبني الآلات فحسب، لكنها الآن تعمل بشكل جيد للغاية ونقوم بفحص ما يصل إلى 20 مليون نوع مختلف من الإنزيمات يوميًا”.

لقد اجتذبت العملية بالفعل عملاء في عدد من الصناعات، والتي لا تستطيع Allozymes الكشف عن بعضها بسبب NDA، ولكن تم توثيق البعض الآخر في دراسات الحالة:

• الفيتوين هو إنزيم موجود بشكل طبيعي في الطماطم ويتم حصاده عادة بكميات صغيرة من قشر الملايين منها. لقد وجدت الإنزيمات طريقة لتصنيع نفس المادة الكيميائية في مفاعل حيوي، باستخدام كمية أقل من الماء بنسبة 99% (وربما المساحة).
• البيسابولول هو مادة كيميائية مفيدة أخرى توجد بشكل طبيعي في شجرة المبيضات، وهو نبات موطنه منطقة الأمازون تم إدراجه على أنه مهدد بالانقراض. الآن، يمكن إنتاج البيسابولول المطابق بيولوجيًا بأي كمية باستخدام مفاعل حيوي والمسار الأنزيمي للشركة.
• يمكن تحويل الألياف من النباتات والفواكه مثل الموز إلى مادة تسمى ألياف السكر القابلة للذوبان، وهي بديل للسكريات والمحليات الأخرى؛ حصلت Allozymes على منحة بقيمة مليون دولار لتسريع هذه العملية الصعبة. يذكر صالحيان أنهم صنع ملفات تعريف الارتباط وشاي الفقاعات مع النتائج.

سألت عن إمكانية وجود إنزيمات تحلل البلاستيك الدقيق، والتي تم بحثها على نطاق واسع وتظهر أيضًا في المواد الترويجية لـ Allozymes. وقال صالحيان إنه على الرغم من أن هذا ممكن، إلا أنه في الوقت الحاضر ليس مجديًا اقتصاديًا في ظل نموذج أعمالهم الحالي. في الأساس، يجب على العميل أن يأتي إلى الشركة ويقول: “أريد أن أدفع مقابل تطوير هذا المنتج”. لكن هذا الأمر على رادارهم، وربما يعملون قريبًا في إعادة التدوير والتعامل مع البلاستيك.

حتى الآن، كان هذا كله يتناسب بشكل أو بآخر مع نموذج الأعمال الأصلي للشركة، والذي كان عبارة عن تحسين الإنزيم كخدمة. لكن خريطة الطريق تتضمن التوسع أكثر للعمل من الصفر، مثل العثور على جزيء يناسب الحاجة بدلاً من تحسين العملية الحالية.

خدمة تخصيص الإنزيمات التي تقدمها Allozymes ستسمى SingZyme (كما هو الحال في أحد الإنزيمات) وستظل خيارًا للمبتدئين، مما يحقق حالة الاستخدام “نريد أن نفعل هذا بشكل أسرع 100 مرة” أو أقل تكلفة. وهناك خدمة أوسع تسمى MultiZyme ستتبع نهجًا أعلى مستوى، حيث تكتشف أو تنقي إنزيمات متعددة لتحقيق هدف أوسع: “نحن بحاجة إلى شيء يفعل هذا”.

وقال صالحيان إن مليارات نقاط البيانات التي يجمعونها من خلال هذه الخدمات ستظل ملكيتهم الفكرية وستشكل “أكبر مكتبة لبيانات الإنزيمات في العالم”.

الرئيس التنفيذي بيمان صالحيان والمدير التنفيذي للتكنولوجيا أكبر وحيدي، المؤسسان المشاركان لشركة Allozymes. اعتمادات الصورة: الإنزيمات

قال صالحيان: “يمكنك إعطاء AlphaFold البنية وسوف يخبرك بكيفية طيها، لكنه لا يستطيع أن يخبرك بما سيحدث إذا ارتبط بمادة كيميائية أخرى”، وبطبيعة الحال، فإن هذا التفاعل هو الطرف الوحيد المعني بالموضوع. صناعة. مع. “لا يوجد نموذج للتعلم الآلي في العالم يمكنه أن يخبرك بالضبط بما يجب عليك فعله، لأن البيانات المتوفرة لدينا متناثرة ومجزأة للغاية؛ نحن نتحدث عن 300 عينة يوميًا لمدة 20 عامًا، وهو رقم يمكن لآلات Allozymes تجاوزه بسهولة في يوم واحد.

وقال صالحيان إنهم يعملون بنشاط على تطوير نموذج للتعلم الآلي بناءً على البيانات المتوفرة لديهم، بل وقاموا باختباره على نتيجة معروفة.

وقال: “لقد قمنا بتغذية نموذج التعلم الآلي بالبيانات، وقد عاد باقتراح جديد لجزيء نقوم باختباره بالفعل”، وهو ما يعد بمثابة التحقق الأول الواعد من هذا النهج.

الفكرة ليست خالية من السوابق: لقد قمنا بتغطية العديد من الشركات والمشاريع البحثية التي أظهرت أن نماذج التعلم الآلي يمكن أن تكون مفيدة جدًا للفرز من خلال مجموعات البيانات الضخمة، مما يوفر ثقة إضافية حتى لو لم يكن من الممكن استبدال نتائجها بالعملية الفعلية.

تشمل الجولة البالغة 15 مليون دولار مستثمرين جدد Seventure Partners وNUS Technology Holdings وThia Ventures وID Capital، مع استثمارات متكررة من Xora Innovation وSOSV وEntrepreneur First وTranspose Platform.

وقال صالحيان إن الشركة في وضع جيد ولديها ما يكفي من الوقت والمال لتحقيق طموحاتها، باستثناء أنها قد تجمع مبلغًا أقل في وقت لاحق من هذا العام لتمويل التوسع في قطاع الأدوية وفتح مكتب في الولايات المتحدة.