Brooklyn Evolution スタートアップの Melonfrost が 7 万ドルを調達してより多くの微生物を生産

サム・レビンの祖父は、マサチューセッツ州西部のジャガイモ農家の XNUMX 代目であり、中西部の産業農場からのジャガイモ価格の下落と競争するのに苦労していました。 他の多くの作物を栽培しようとした後、プエルトリコから密輸された一連のメロンの種が、この地域の砂ローム土壌で繁栄しているように見えました. これらのメロンは、霜が降りて作物が枯れるまで、ちょうど収穫の時期に熟していました。

Levin は現在、独自のソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせて自動化されたクローズド ループで進化を導く、ブルックリンを拠点とする進化の新興企業である Melonfrost の CEO 兼共同設立者です。 この技術は、食品やエネルギーから治療法や合成材料に至るまで、あらゆるものに対応する新しい微生物を大規模に設計および生産するための新しい方法を提供することを目的としています。 成長 それ。 「私たちにとっては、もはや霜などの災害の気まぐれに完全に左右されることはなく、比喩的に言えば、霜に強いメロンを目的の用途に合わせて作ることができるということです」と彼は説明します。

望ましい用途のために特定の形質を持つ微生物を増殖させるためのさまざまなツールは、歴史的に、スケーリングする能力によって制約されてきました — 編集された株から商品化された株に移行する際のボトルネックが生じます — そうするための多くの方法は、比較的高価でやや強引な推測に頼っています-and-check アプローチは、通常、遺伝子配列への突然変異に基づいています。 代わりに、Refactor Capital と Alexandria Venture Investments が共同で主導した Melonfrost の最近の 7 万ドルのシード ラウンドは、Levin が言うように、「進化は、長い間、生物の最高のデザイナーであり続ける」という命題を支持しています。

表現型の選択に関するこの焦点の中核は、Melonfrost の Evolution Reactor ハードウェアと、独自のソフトウェア プラットフォームである Maia です。 Maia は、生物がどのように進化するか (測定された表現型に関連するさまざまな選択圧と環境条件に関して) を学習し、望ましい進化を続けるためのさらなる選択圧の形で一連の指示を繰り返し返す機械学習アルゴリズムのスイートです。収量または耐霜性に関係なく、特性のセット。 この入出力データは、Maia を Evolution Reactor に接続します。Evolution Reactor は、これらのエンコードされた選択圧力を個別に制御、測定、適用して、並行進化軌道上で何千もの独立した微生物集団を培養するための装置です。

大規模な進化の操縦は、Evolution Reactor の一連のモジュラー ユニットにカプセル化された一連のハードウェア イノベーションによって可能になり、それぞれが約 250 の個々の微生物集団を保持します。 仮想と機械の XNUMX つのプラットフォームは、自動化された進化ステアリング プラットフォームのループを閉じるクラウド ソフトウェアによって織り込まれています。これは、ハードウェアによって測定されたデータがソフトウェアに供給され、指示がモデリング ソフトウェアの更新を通じてハードウェアに戻されます。目標が達成されるか、ループが遮断されます。 現在、システム全体は Melonfrost のブルックリンのラボ スペースにほぼ収まっていますが、Levin は、このハードウェアとソフトウェアのインターフェイスのビジョンを、Evolution Reactor 倉庫の形をした「生物学的データ センター」として明確に表現しています。

このシード ラウンドは、この進化的ステアリング システムの完全な形に向けた次のステップです。Evolution Reactor ハードウェアを構築し、Melonfrost を食品部門の食用脂肪スペースの最初の顧客に向けて動かすという次の段階に資金を提供します。 「その過程で世界を破壊することなく世界に栄養を与えることは、特に合成生物学の分野であり、最初の構築から生産に至るまでに多くのボトルネックがあります」とレビンは強調します. 食品を通じてより健康的な世界を構築することに焦点を当てることは、レビンと彼の共同創設者であり、エンジニアリングおよびデザインの責任者であり、幼なじみのローレン・アムダール・カレトンにとって新しいことではありません。 高校時代、XNUMX 人はカフェテリア用に農場を始め、学習コミュニティへの学生の投資を増やし、持続可能性を推し進めました。 海と国全体で隔てられた学部と大学院の時代を過ごしたにもかかわらず、XNUMX 人はオックスフォードからスタンフォードまで連絡を取り合い、それぞれ進化のダイナミクスと強化学習を学び、進化モデルのギャップを機械で埋める可能性に気づき始めました。基礎となる数学の類似性が与えられた学習ツール。 他の XNUMX 人の幼なじみと共に、Melonfrost は生まれました。最先端の機械学習やハードウェア エンジニアリングから、合成生物学や精密なカスタム ソフトウェア ツールに至るまで、さまざまな分野を統合することでプラスの影響を与えることを原動力として生まれました。

「これらの取り組みのどれをとっても、多くの専門知識、失敗、革新が必要になるため、これらすべてを同時に行うことはやや珍しいことです」と Levin 氏は認めています。複数の分野で同時に取り組み、非常に異なる種類の科学者とエンジニアを統合して、未来を本当に成長させます。 新しい分子や化学物質を市場に投入することだけが目的ではありません。 むしろ、世界の資源のあり方や動き方を根本的に変える必要があります。」 Melonfrost の目標は、最終的に大きな工場を建設し、貨物コンテナで出荷することではありません。 代わりに、ビジョンは、新しい菌株を迅速、安価、かつ堅牢に製造し、最適化することです。たとえ比喩的な霜がいつ来るとしても、進化の言語の学習から信頼できる生物学的アウトプットへの大規模な翻訳に至るまで、大規模な生産にまで拡張されます。

この記事に関する追加の調査とレポートを提供してくれた Aishani Aatresh に感謝します。 私は SynBioBeta の創設者であり、私が書いている企業のいくつかは、 SynBioBetaカンファレンス & 毎週のダイジェスト.