Allozymesの賢明な方法は、何百万もの生物由来化学反応を迅速にテストすることを可能にし、役立つサービスにとどまらず、ユニークで貴重なデータセットの基礎となっています。データセットがあれば、AIが現れ、AIがいれば投資家もやってきます。会社は、ビジネスを役立つサービスから世界的なリソースへと成長させるために1,500万ドルのシリーズAを調達しました。
私たちは、最初にこのバイオテクスタートアップを2021年に取り上げました。初めてのステップを踏み出していたころのことです。「当時、私たちは5人未満で、最初のラボは1,000平方フィートだった」とCEO兼創設者のPeyman Salehianは振り返りました。
会社は、米国、ヨーロッパ、シンガポールで32人のスタッフを擁し、15倍のラボスペースを持つように成長し、すでに指数関数的に高速な酵素スクリーニング技術を加速するためにそれを活用してきました。
会社のコア技術は2021年以来変わっていませんし、詳細な説明は当社の元の記事で読むことができます。しかし、要点は、生物システムで特定のタスクを実行するアミノ酸鎖である酵素は、今まで見つけたり発明するのがかなり難しかったということです。それは、バリエーションの数が膨大であるためです。分子は何百酸基から成り、それぞれの位置に選択肢が20種類あり、そして、各組み合わせが完全に異なる効果を持つ可能性があります。可能性があっという間に数十億に達します。
従来の方法を使用すると、これらのバリエーションは、1日に数百個の速度で理想のラボスペースでテストできますが、Allozymesは、小さな液滴に詰め込んで特別なマイクロ流体システムを通過させる方法を使用して、1日に何百万もの酵素をテストすることができます。それを、コンベアベルトとその上にあるカメラ、アイテムがそばを通過してズームされ、自動的に異なるビンに分類される様子と考えることができます。
これらの酵素は、バイオテクノロジーや化学産業で必要とされるものであり、あらゆる種類のものである可能性があります。原材料を特定の望ましい分子に変えたり、その逆を行ったり、他の多くの基本的なプロセスを行ったりする必要がある場合、その方法が酵素です。安価で効果的なものを見つけることはめったに簡単ではありませんし、つい最近まで、業界全体が年間約100万通りの可能性を検証していました。この数値をアロゾイムは2024年に70億の変異体に拡大することを目指しています。
「[2021年に]私たちはただ機械を組み立てていたけれど、今では非常にうまく機能しており、1日に最大2,000万の酵素変異体をスクリーニングしています」とSalehianは述べています。
このプロセスはすでにさまざまな産業の顧客を引き付けました。AllozymesがNDAのために開示できないいくつかの産業がありますが、他のものはケーススタディで文書化されています。
- フィトエンはトマトに天然に存在する酵素であり、通常、何百万ものトマトの皮からわずかな量を収穫されます。Allozymesは同じ化学物質をバイオリアクターで作る経路を見つけ、99%の水を節約しました（おそらくスペースも）。
- ビサボロールは、アマゾン固有のカンデイアツリーに自然に存在する有用な化学物質であり、絶滅危惧種に追いやられた植物です。今や同じビサボロールをバイオリアクターを使用して、会社の酵素経路を使って任意の量で生産することができます。
- バナナなどの植物や果物の繊維は、「可溶性甘味繊維」と呼ばれる物質に変えることができます。これは他の砂糖や甘味料の代替品です。Allozymesは、この容易でないプロセスを加速させるために100万ドルの助成金を受けました。セレヒアンによると、彼らはその結果でクッキーやバブルティーを作ったと報告しています。
私は、マイクロプラスチックを分解する酵素の可能性について尋ねました。これは多くの研究の対象となっており、Allozymesの宣伝資料にも登場しています。セレヒアンは、現在のビジネスモデルでは経済的に実現可能ではないが、基本的に、顧客が「これを開発するために支払いたい」と会社に言ってくれる必要があると述べました。しかしこれは会社の重要課題の1つであり、近々プラスチックのリサイクルと処理に取り組むかもしれません。
これまでのところ、これは会社の元のビジネスモデルにほぼ全て当てはまり、サービスとしての酵素最適化を意味します。しかし、ロードマップには、よりスクラッチからの作業、すなわち既存のプロセスを改善するのではなく、ニーズに合った分子を見つけることが含まれています。
Allozymesが行ってきた酵素調製サービスはSingZyme（シングルエンザイムの略）と呼ばれ、このサービスはエントリーレベルのオプションとして続けられ、通常の「これを100倍速くまたは安くやりたい」というユースケースを満たします。さらに包括的なサービスであるMultiZymeは、より高度なアプローチを採り、より一般的な「これを行うためのものが必要です」という要求に応えるよう、複数の酵素を発見または精製します。
これらのサービスの一環として収集される数十億のデータポイントは、アロゾイムの知的所有権となり、「世界最大の酵素データライブラリ」となるでしょう。セレヒアンによると。
「AlphaFoldに構造を与えると、それがどのように折りたたむかを示してくれますが、それが別の化学物質と結合した場合に何が起こるかを正確に教えてくれるわけではありません」とセレヒアンは述べました。そしてもちろん、その反応こそが業界が関心を寄せる部分です。「世界中の機械学習モデルが、我々が持っているデータが非常に少なく、そして断片化しているため、正確に何をすべきかを教えてくれない。ここで私たちは20年間で1日300サンプルです。」アロゾイムの機械ならば、1日でこれを容易に超えることができます。
セレヒアンは、彼らがデータに基づいた機械学習モデルを積極的に開発していると述べ、さらに既知の結果でそれをテストしたと述べました。
「データを機械学習モデルに与え、それは既にテストしている新しい分子提案を返してきました」と彼は言い、これはそのアプローチの有望な初期の検証です。
このアイデアはほとんど前例のないものではありません。私たちは機械学習モデルが巨大なデータセットを整理するのに非常に役立つことが分かった多くの企業や研究プロジェクトを取り上げています。その成果が実際のプロセスの代替品にはならないとしても、追加の信頼性を提供できるといったものです。
1,500万ドルのAラウンドには、新たな投資家であるSeventure Partners、NUS Technology Holdings、Thia Ventures、ID Capitalが含まれ、Xora Innovation、SOSV、Entrepreneur First、Transpose Platformからの繰り返し投資も行われました。
セレヒアンは会社が非常に健全な状態にあり、野心を実現するために十分な時間と資金を持っていると述べました。ただし、製薬業界に進出し、米国のオフィスを開設するために、今年後半に小規模な金額を調達する可能性があるという例外を除いて。
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