EvolutionaryScale recauda 142 millones de dólares en financiación inicial para acelerar el descubrimiento de proteínas impulsado por IA

La startup de inteligencia artificial centrada en la biología EvolutionaryScale Inc. dijo hoy que ha recaudado 142 millones de dólares en una ronda de financiación inicial para transformar la forma en que los científicos crean nuevas proteínas para la investigación científica.

La ronda de hoy estuvo dirigida por Nat Friedman, Daniel Gross y Lux Capital, y contó con la participación de Amazon Web Services Inc. y la división de capital riesgo de Nvidia Corp.

La startup ha desarrollado lo que afirma es el primer modelo lingüístico importante destinado al diseño y creación de nuevas proteínas y otros sistemas biológicos que pueden acelerar el descubrimiento de fármacos y otros casos de uso, como la ingeniería de microbios que pueden descomponer el plástico en el medio ambiente.

En una entrevista con Reuters, el cofundador y científico jefe de EvolutionaryScale, Alex Rives, dijo que él y sus colegas comenzaron a desarrollar modelos generativos de IA para proteínas mientras trabajaban en el equipo de investigación de IA de Meta Platforms Inc. FAIR en 2019. Dejó Meta después de que su equipo se disolviera y, junto con Tom Sercu y Sal Candido, fundó EvolutionaryScale para continuar ese trabajo.

Al simular nuevas proteínas, es posible revelar los mecanismos de las enfermedades e identificar formas de frenar su progreso o incluso revertirlos. Mientras tanto, al crear nuevas proteínas, los científicos pueden potencialmente desarrollar fármacos y terapias completamente nuevas. Sin embargo, los procesos existentes para diseñar proteínas en un laboratorio son lentos y costosos.

El desafío de diseñar una proteína es que los investigadores primero deben crear una estructura que potencialmente pueda realizar una función específica en el cuerpo humano y luego encontrar una secuencia de aminoácidos que realmente pueda plegarse en esa estructura. Las proteínas deben plegarse correctamente en formas tridimensionales muy específicas para poder realizar la función prevista.

Nuevas proteínas evolucionan a lo largo de millones de años y EvolutionaryPath pretende acelerar este proceso. Sus LLM de ESM3 han sido entrenados en un conjunto de datos que contiene las estructuras y secuencias de más de 2,78 mil millones de proteínas y pueden realizar razonamientos avanzados para diseñar otras completamente nuevas.

La startup dijo que está poniendo a disposición la versión más grande de 98 mil millones de parámetros de ESM3 para usos comerciales a través de su plataforma Forge alojada en la nube, que se lanzará primero en la nube de AWS. También se ha lanzado una versión más pequeña del modelo ESM3 para investigadores que no pretenden comercializar su trabajo.

EvolutionaryPath planea ganar dinero a través de una serie de tarifas de licencia, asociaciones y acuerdos de reparto de ingresos. Por ejemplo, espera trabajar con empresas farmacéuticas para integrar ESM3 en sus procesos de diseño de fármacos o compartir ingresos con equipos de investigación que han realizado descubrimientos innovadores utilizando sus modelos.

Además del lanzamiento en AWS, la plataforma de la startup también estará disponible para clientes selectos a través de la oferta de microservicios NIM de Nvidia.

La startup reveló que ya ha utilizado ESM3 para crear un nuevo tipo de proteína verde fluorescente o GFP, que es la familia de proteínas responsables de los colores luminiscentes en la naturaleza, como las medusas y los corales brillantes. Dijo que esta nueva proteína habría tardado hasta 500 millones de años en evolucionar de forma natural.

EvolutionaryPath no es la única empresa que busca utilizar la IA para acelerar el descubrimiento de proteínas. DeepMind de Google LLC está llevando a cabo un trabajo similar con sus LLM AlphaFold, mientras que OpenAI se ha asociado con la compañía farmacéutica francesa Sanofi SAS para avanzar en el desarrollo de fármacos con sus LLM.

Sin embargo, es posible que estas empresas deban proceder con precaución, ya que los expertos han advertido que estos tipos de LLM biológicos podrían usarse para crear armas biológicas mortales basadas en nuevos patógenos y toxinas.

La startup dijo que el dinero de la ronda de hoy se destinará a capacitar a la próxima generación de su modelo ESM3 y a ampliar sus asociaciones con la industria biotecnológica.

Imagen: SiliconANGLE/Microsoft Designer