生物技術でのAIや他のツールの活用により、新しい薬剤や治療法の発見にゴールドラッシュが起きています。$5.5 millionの新しい資金調達で、Scala Biodesignは既存の有望な薬剤を1つまたは複数の分子を微調整することで、より実用的にするという問題に注力しています。
この会社は、タルアビブのワイツマン科学研究所で行われたプロテインの3D構造と振る舞いの予測に関連する研究から設立されました。AlphaFoldやRoseTTAfoldは最近の科学界を驚かせ、Scalaの創業者はこれらの能力を他のデータと組み合わせることで、治療分子のエンジニアリングの最も遅い側面を加速できると述べています。
実際には、一部の有用な機能を持つ潜在的な薬剤は存在するものの、大量生産や流通には不適切な場合があります。たとえば、室温で分解したり、体内の化学環境に触れると分解したりすることがあります。より堅牢なバージョンは、分子の一部を交換することが考えられますが、どの部分をどのように交換すればいいのでしょうか？
CEO兼共同創業者のRavit Netzer氏は、「プロテイン開発プロセスは非常に複雑であり、大企業でも主に試行錯誤による方法です」と述べています。「何らかの形でランダムな突然変異によってプロテインを改変していますが、これらのプロテインの構造がわかるようになった今、ランダムに変更することは実際の選択肢ではないことが明らかになりました」と語りました。
例えば、20の選択肢がある100個のアミノ酸からなる小さなプロテインの場合、テストする可能性は非常に多く、太陽が燃え尽きるまでテストしても結果を導くことはできません。そして実際には、改善を見つけるための試行は長時間かかるか、単に失敗し何百万もの費用がかかることがあります。
これは文章の一語を辞書からランダムに選び、それが意図を的確に伝えることを期待するのと似ていますが、必要なのは類語辞典です（苦しいメタファーですが、作家によるものです）。
Scalaは、プロテイン構造の予測、臨床データ、自然発生するプロテインの観察を組み合わせて、所望の結果を達成するための変化に絞り込むシステムを開発しました。安定性向上、効果の増大、製造の容易化など、ほぼ達成されたプロテインが有用で効果的なレベルに進む方法は多数あります。
すべてが計算によるものであり、実験室ではなく最終的には少数の高い確信度を持つシーケンスが提供され、少なくとも方向性を示すものとされています。
実際の例として、ある研究室では自然発生するプロテインをマラリアワクチンとして機能させることを目指していました。しかしそのプロテインは温度に敏感であり、輸送や保存には耐えられない可能性がありました。
CTO兼共同創業者のAdi Goldenzweig氏は、「熱安定性の問題を抱えていたことがわかっていました。1つの入力に対して3つの出力が得られ、最も優れたものを選択し、現在は臨床試験中です」と述べています。「理想的には1つのオプションを提供し、100%の確信を持つことができるでしょうが、まだそこには至っていません。しかし、多くの場合、何万回もの試行が行われます」と語りました。
彼らは、これは単にアミノ酸を他のアミノ酸に交換するだけではなく、より大きなプロテインでは一度に数十回の交換が行われることもある、と付け加えました。Goldenzweig氏は、「1回で50以上の突然変異が行われる人は見つからないでしょう」と指摘しました。
CEOのNetzer氏は、「非常に多様なアプリケーションで成功したプロテインデザインの実績を持つ非常にユニークな範囲と厚みの検証があると思います。抗体、酵素など、いろいろなプロテインの改良を実際に証明してきました。私たちは、これが単なる博士課程のプロジェクトではなく、大規模なものでも実現できることを証明したいと思います。それが会社名の由来です」と述べました。
現在、同社はいくつかの非公開の製薬会社や研究所と協力しており、ライセンスとビジネスモデルについては柔軟な姿勢を持っています。彼ら自身の生物学的な知的財産を確立することは重要ではなく、サービスの提供と実証が優先されるためですが、将来的にはそれも排除していません。
「シード企業としてはすべてをやることはできないので、企業と協力し、彼らに技術を示すことに注力しています。彼らと協力するための方法は、事を複雑にしないことです」とNetzer氏は説明しました。
TLVパートナーズがリードするこの会社の$5.5 millionのシード資金調達ラウンドは、彼らにとって初めてのものです。ステルスモードから出てきた彼らは、さらなるパートナーシップと研究を追求し、プロテインエンジニアリングをメールのチェックと同じくらい簡単なものにすることを望んでいます。
元記事はこちら
