Biotech- und KI-Startup Wiege ist mit seinem generativen Ansatz für das Proteindesign erfolgreich, hat große Kunden gewonnen und satte 24 Millionen US-Dollar an Neuinvestitionen getätigt.
Das Unternehmen ist vor etwas mehr als einem Jahr aus dem Stealth-Geschäft ausgestiegen, gerade als der Hype um große Sprachmodelle richtig zunahm. Viele KI-Unternehmen in der Biotechnologie trainieren Modelle, um die molekulare Struktur nativ zu verstehen. Cradles Erkenntnis war, dass die langen Aminosäuresequenzen, aus denen die Proteine in unserem Körper bestehen, „einer außerirdischen Programmiersprache“ ähneln.
Es ist vielleicht nicht möglich, dass eine Person diese Sprache lernt, aber ein KI-Modell könnte es schaffen – und stattdessen könnte eine Person damit arbeiten. Während sie immer noch nicht einfach sagen konnten: „Mache ein Protein, das dies tut“, könnten sie fragen, welches der 100 interessanten Proteine am wahrscheinlichsten bei Raumtemperatur oder einer sauren Umgebung überlebt.
Der Ansatz scheint die Aufmerksamkeit großer Arzneimittelentwicklungsunternehmen wie Johnson & Johnson und Novozymes auf sich gezogen zu haben. Die Herstellung eines nützlichen und funktionellen Proteins von Grund auf ist im Allgemeinen ein ziemlich aufwändiger Prozess, der möglicherweise Jahre und Hunderte oder Tausende von Nasslaborexperimenten erfordert.
Cradle sagt, dass seine Technologie diese Zeit und die Anzahl der erforderlichen Experimente erheblich verkürzen kann. Obwohl es die Behauptungen einer Halbierung der Entwicklungszeit nicht wirklich untermauerte, lieferte es doch ein anschauliches Beispiel aus der Eigenentwicklung.
Mit ihrer Software stellten sie alternative Versionen der T7-RNA-Polymerase her, eines RNA-Produktionsenzyms, das resistenter gegen hohe Temperaturen wäre. Normalerweise, so sagten sie, könne ein Team erwarten, dass weniger als 5 % der gezielt optimierten Moleküle das gewünschte Aussehen hätten, aber 70 % der von Cradle produzierten Varianten zeigten eine erhöhte Stabilität. Das entspricht der Durchführung von vier oder fünf solcher Versuchsläufe in einem.
Zusätzlich zu T7 arbeitet Cradle intern an „einer Dehalogenase, die zur Dekontamination von Böden verwendet werden kann, einem Wachstumsfaktor, der das Wachstum durch Zellteilung fördert, der häufig in kultivierten Fleischprodukten verwendet wird, einer Transaminase, die Stoffwechselwege reguliert und auch dabei hilft, bestimmte Krankheiten zu verstehen.“ als Antikörpertherapeutikum“, sagte Stef van Grieken, CEO und Mitbegründer von Cradle, in einer E-Mail an TechCrunch. „Wir haben unsere Modelle mit einem internen Proteiningenieur unter Verwendung vorhandener Tools verglichen und sehen deutliche Verbesserungen bei generativen KI-basierten Designs.“
(Das sind diese, falls Sie sich fragen:)
Bildnachweis: Wiege
Solche großen Verbesserungen sind möglich, und kleine, sogar geringfügige Verbesserungen würden von den Unternehmen, die Millionen in diese Prozesse investieren, begrüßt. Aber natürlich geht es bei der Arzneimittelentwicklung um mehr als die Generierung möglicher Kandidatenmoleküle.
„Wir konnten bereits das Potenzial unserer Plattform unter Beweis stellen, die Forschungs- und Entwicklungsphase zu beschleunigen und unseren Partnern dabei zu helfen, biobasierte Produkte schneller und kostengünstiger auf den Markt zu bringen“, sagte van Grieken. „Da wir selbst und mehrere Partner inzwischen mehrere Experimentierrunden auf unserer Plattform abgeschlossen haben, sehen wir tatsächlich, dass sich Modelle sehr gut über verschiedene Arten von Proteinen und Aufgaben hinweg verallgemeinern lassen, was unglaublich aufregend ist.“
Die Technologie ist keineswegs auf die Arzneimittelentwicklung beschränkt und könnte auch in Lebensmitteln und industriellen Anwendungen eingesetzt werden. Wie bei anderen Tools dieser Art liegt der Vorteil für Kunden unter anderem darin, dass für den Betrieb von Cradle kein Machine-Learning-Ingenieur erforderlich ist, sondern direkt in die Hände von Wissenschaftlern und Laboren gegeben werden kann.
Ich habe van Grieken nach seinen Gedanken zum Aufbau eines in der EU ansässigen Biotech-Unternehmens gefragt (viele im Team haben zuvor bei großen Technologiefirmen im Silicon Valley gearbeitet).
„Wir haben festgestellt, dass das Bauen in der EU Vor- und Nachteile hat. Die Mittelbeschaffung für ein Deep-Tech-Unternehmen in Europa ist in Europa komplizierter als in den USA, wo es viel mehr moderne „Tech-Bio“-Investoren gibt, die an Unternehmen wie Cradle interessiert sind. Außerdem gibt es in der Bay Area eine viel größere Gemeinschaft gleichgesinnter Gründer“, sagte er.
„Aus Talentperspektive glaube ich jedoch, dass Europa unterschätzt wird“, fuhr van Grieken fort. „Hier in Zürich sind zum Beispiel alle großen großen Technologieunternehmen (Apple, Google, Facebook) mit Tausenden von Ingenieuren vertreten. Sie verfügen über einen fantastischen Talentpool, der von der ETH und der EPFL stammt, die zu den besten Universitäten für Informatik und Molekularbiologie weltweit gehören. Und der Wettbewerb um Talente ist definitiv weniger intensiv als in der Bay Area. Schließlich sind viele der größten Pharma- und Biotech-Unternehmen der Welt in Europa ansässig, sodass wir nah an unseren Kunden sind. Ich glaube definitiv, dass sich das europäische Ökosystem rasant entwickelt.“
Die 24-Millionen-Dollar-A-Runde von Cradle folgt auf einen Startplatz von 5,5 Millionen Dollar im letzten Jahr. Der frühere Investor Index Ventures führte die Runde an, an der sich Kindred Capital (ebenfalls ein Seed-Investor) sowie die Einzelinvestoren Chris Gibson, Tom Glocer und andere beteiligten. Das Unternehmen sagt, dass es das Kapital nutzen wird, um sein Team und seinen Umsatz zu vergrößern, so wie Sie es tun.