Allozymesは、数百万ものバイオベースの化学反応を迅速に試験する独創的な手法を開発しており、これは単なる便利なサービスではなく、独自の価値あるデータセットの基盤となっていることが証明されています。データセットがあればAIがあり、AIがあれば投資家がいます。同社は、役立つサービスから世界クラスのリソースへと事業を拡大すべく、シリーズAで1500万ドルを調達しました。
私たちがこのバイオテクノロジー系スタートアップ企業を初めて取材したのは2021年、同社が最初の一歩を踏み出した頃だった。「当時は従業員が5人にも満たず、最初の研究室の広さは1000平方フィートでした」とCEO兼創業者のペイマン・サレヒアン氏は振り返る。
同社は米国、欧州、シンガポールで従業員32人を擁するまでに成長し、研究室スペースも15倍に拡大し、すでに飛躍的に高速化している酵素スクリーニング技術の加速に活用している。
同社のコアテクノロジーは2021年から変わっていません。その詳細な説明は、当社のオリジナル記事でご覧いただけます。しかし、結局のところ、生物系において特定の役割を果たすアミノ酸の鎖である酵素は、これまで発見も発明も非常に困難でした。その原因は、その膨大なバリエーションにあります。分子は数百個のアミノ酸から構成され、それぞれの位置に20種類のアミノ酸から選択でき、あらゆる組み合わせで全く異なる効果を生み出す可能性があります。つまり、あっという間に数十億通りの可能性が生まれるのです！
従来の方法では、これらの変異体は、妥当な実験室スペースで1日数百個程度の速度で試験できますが、アロザイムズ社は、酵素を小さな液滴に詰め込み、特殊なマイクロ流体システムに通すことで、1日に数百万個の酵素を試験できる方法を採用しています。これは、上部にカメラが付いたベルトコンベアのようなもので、高速で移動する各アイテムをスキャンし、自動的に異なる容器に仕分けます。
これらの酵素は、バイオテクノロジーや化学業界で必要とされるほぼあらゆるものになり得ます。原材料を特定の望ましい分子に変換したり、その逆を行ったり、その他多くの基本的なプロセスを実行したりする必要がある場合、酵素がその手段となります。安価で効果的な酵素を見つけるのは容易ではなく、最近まで業界全体で年間約100万通りの可能性をテストしていました。アロザイムズはこの数を1000倍以上に増やし、2024年までに70億通りの変異体を目指しています。
「（2021年当時は）機械を製作したばかりだったが、現在は非常に順調に稼働しており、1日あたり最大2000万種の酵素変異体を検査している」とサレヒアン氏は語った。
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このプロセスはすでにさまざまな業界の顧客を獲得しており、その一部は NDA により Allozymes では開示できませんが、その他の顧客はケース スタディで文書化されています。
- フィトエンはトマトに自然に含まれる酵素で、通常は何百万個ものトマトの皮から微量に採取されます。アロザイムは、バイオリアクターで同じ化学物質を生産する方法を発見しました。これにより、使用する水（そしておそらくはスペースも）は99%削減されます。
- ビサボロールは、絶滅危惧種に指定されているアマゾン原産の植物、カンデイアに天然に含まれるもう一つの有用な化学物質です。現在、バイオリアクターと当社の酵素反応系を用いることで、バイオアイデンティカルなビサボロールを任意の量で生産することが可能です。
- 植物やバナナなどの果物の繊維は、「水溶性甘味繊維」と呼ばれる物質に変換できます。これは他の糖や甘味料の代替品です。アロザイムズは、この容易ではないプロセスを加速させるために100万ドルの助成金を獲得しました。サレヒアン氏によると、この成果を使ってクッキーやタピオカティーを作ったそうです。
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。この酵素は多くの研究の対象となっており、アロザイムズ社の販促資料にも取り上げられています。サレヒアン氏は、実現可能性はあるものの、現状のビジネスモデルでは経済的に実現可能ではないと述べました。つまり、顧客が「この酵素の開発に費用を支払いたい」と会社に申し出る必要があるということです。しかし、アロザイムズ社はマイクロプラスチック分解酵素に注目しており、近いうちにプラスチックのリサイクルと処理に着手するかもしれません。
これまでのところ、これらはすべて、酵素最適化サービスという同社の当初のビジネスモデルの範囲内でほぼ実現してきました。しかし、ロードマップでは、既存のプロセスの改善ではなく、ニーズに合った分子を見つけるといった、よりゼロから取り組む取り組みへと拡大していく予定です。
Allozymesがこれまで行ってきた酵素テーラリングサービスは、SingZyme（単一酵素）と名付けられ、引き続きエントリーレベルの選択肢として、「これを100倍速く、あるいは安く行いたい」というユースケースに対応します。より拡張性の高いMultiZymeというサービスは、より高度なアプローチを採用し、複数の酵素を発見または精製することで、「これを実現できるものが必要だ」というより一般的なニーズを満たします。
しかし、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同社の知的財産として残り、「世界最大の酵素データライブラリ」を構成することになるとサレヒアン氏は述べた。
「AlphaFoldに構造を与えれば、どのように折り畳まれるかは分かりますが、他の化学物質と結合した場合に何が起こるかは分かりません」とサレヒアン氏は述べた。もちろん、業界が関心を持つのは、その反応だけだ。「私たちが持っているデータは非常に少なく、断片化されているため、何をすべきかを正確に教えてくれる機械学習モデルは世界中に存在しません。20年間、1日300サンプルを処理することになります」とサレヒアン氏は語る。アロザイムズの機械なら、1日でその数を楽々と超えることができる。
サレヒアン氏は、保有するデータに基づいて機械学習モデルを積極的に開発しており、既知の結果でテストも行ったと述べた。
「データを機械学習モデルに入力すると、新たな分子の候補が返され、すでにテスト中です」と彼は述べ、これはこのアプローチの有望な初期検証だと語った。
このアイデアは前例のないものではありません。私たちは、機械学習モデルが膨大なデータセットの整理に非常に役立ち、その結果が実際のプロセスの代わりにはならないとしてもさらなる信頼性を提供できることを発見した数多くの企業や研究プロジェクトを取り上げてきました。
1,500万ドルのAラウンドには、新規投資家のSeventure Partners、NUS Technology Holdings、Thia Ventures、ID Capitalが参加し、Xora Innovation、SOSV、Entrepreneur First、Transpose Platformからの再投資も含まれています。
サレヒアン氏は、同社は好調であり、野望を達成するための十分な時間と資金があると述べた。ただし、医薬品分野への拡大と米国事務所開設の資金として、今年後半に少額の資金を調達する可能性があるという。
