タンパク質相互作用を測定・予測するバイオテクノロジースタートアップのA-Alpha Bioが2,240万ドルを調達
ネイト・ベック著
シアトルのバイオテクノロジー新興企業A-Alpha Bioは、タンパク質間の相互作用を分析する機械学習プラットフォームの開発を促進するため、2,240万ドルを調達した。
ワシントン大学タンパク質設計研究所からスピンアウトしたA-Alpha Bioは、計算ツールと酵母実験を組み合わせ、治療効果の高い可能性のあるタンパク質を同定しています。同社は製薬会社と提携し、様々な疾患に対する最適な薬剤の探索を支援しています。
この新興企業は、タンパク質相互作用研究でブリストル・マイヤーズ スクイブ社、生物学的脅威に対する抗体開発でローレンス・リバモア国立研究所、HIV治療薬の探索でギリアド・サイエンシズ社と、数多くの提携を結んでいる。
A-Alpha Bio は、科学者がタンパク質から医薬品、工業用酵素、バイオセンサー、食品などを作り出すのを支援するツールとして AI を使用する、増加中のスタートアップ企業の 1 つです。
CEOのデイビッド・ヤンガー氏はGeekWireに対し、このスタートアップはAIが治療薬の開発スピードと品質を「根本的に向上」させ、独自のデータセットにアクセスできるヘルスケア企業に優位性を与えると確信していると語った。
A-Alpha Bio は、約 5 億件のタンパク質間相互作用の測定値のデータベースを保有しています。
この技術は、様々なタンパク質またはタンパク質断片を発現するように改変された単細胞酵母のプールに基づいています。2つのタンパク質が相互作用すると、酵母は融合し、相互作用するタンパク質は実験的および計算的手法を用いて特定されます。このアプローチにより、抗体がウイルスタンパク質に強く結合するなどのタンパク質相互作用を特定できます。
A-Alpha Bioの計算ツールであるAlphaSeqとAlphaBindは連携して、タンパク質間相互作用を測定・解析します。AlphaSeqは遺伝子工学とDNAシーケンシングを用いて膨大なデータセットを生成します。このデータセットはAlphaBindに入力され、機械学習を用いて所望の結合特性を持つ新しいタンパク質配列を予測します。
「業界全体における機械学習の成功例（例えばAlphaFoldなど）は、生物学的問題への機械学習の応用力を示す貴重な証拠であり、私たちのような企業に大きな関心を寄せています」とヤンガー氏は述べた。「さらに、私たちは機械学習の進歩の恩恵を受けています。他社が使用している多くの技術（大規模言語モデルなど）は、生物学的データにも適用できるからです。」
ヤンガー氏は、シリーズAの延長により、同社は「大幅な成長」を活かすことができ、さらなる資金調達の前に特定のマイルストーンを達成するための追加の資金を調達できると述べた。
このスタートアップは、ヤンガー氏とCTOのランドルフ・ロペス氏によって、ワシントン大学の大学院研究員時代に開発に携わった技術を利用して、2017年に共同設立された。
A-Alpha Bioの従業員数は45人で、2021年のシリーズAラウンドで2000万ドルを調達した際の13人から増加している。資金調達の減速により他の多くのデジタルヘルス企業が人員削減に追い込まれたにもかかわらず、A-Alphaは人員削減を回避したとヤンガー氏は述べた。
延長されたシリーズAは、既存投資家のPerceptive Xontogeny Venturesが主導し、Madrona Venture Groupをはじめとする過去の出資者も参加しました。新規投資家のBreakout Venturesもこのラウンドに参加し、同社のマネージングディレクターであるLindy Fishburne氏がA-Alphaの取締役会のオブザーバーとして参加します。
このスタートアップはこれまでに、ビル＆メリンダ・ゲイツ財団、全米科学財団、そして化学・生物・放射線・核防衛合同計画執行局から非希薄化資本を調達しており、これまでの資金調達総額は5,100万ドルです。
