Generare recauda 20 millones de euros para descifrar el 97% de la química microbiana

      La empresa techbio de París analiza genomas microbianos para encontrar moléculas que la evolución ha tardado tres mil millones de años en producir, y afirma haber caracterizado más moléculas pequeñas novedosas en 2025 que el resto del campo combinado. Alven y Daphni co-lideraron la Serie A.

      Generare, la empresa techbio con sede en París que analiza genomas microbianos en busca de moléculas a las que el desarrollo de fármacos nunca ha tenido acceso, ha recaudado 20 millones de euros en una Serie A co-liderada por Alven y Daphni, con todos los inversores existentes, incluidos Galion.exe, Teampact Ventures y VIVES Partners, participando nuevamente.

      La empresa fue fundada por el CEO Guillaume Vandenesch y el CSO Dr. Vincent Libis, quien aporta una década de investigación en biología sintética, financiación de subvenciones ERC y experiencia previa como cofundador de Abolis Biotechnologies. La ronda sigue a una inversión inicial de 5 millones de euros en 2024.

      La premisa científica es sencilla, pero el desafío técnico es considerable. Los microorganismos, bacterias, hongos y otros microbios, codifican la química molecular en sus genes: recetas biológicas para pequeñas moléculas moldeadas por tres mil millones de años de presión evolutiva.

      El 💜 de la tecnología de la UE Las últimas novedades de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris, y algunas obras de arte de IA cuestionables. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Inscríbete ahora! Estas moléculas fueron una fuente fundamental de descubrimiento de fármacos: la penicilina es el ejemplo más famoso de un compuesto microbiano que se convirtió en medicina. Pero las técnicas convencionales basadas en química solo podían acceder a una pequeña fracción de esta química.

      Generare estima que aproximadamente el 97% de la química molecular codificada en genomas microbianos sigue sin caracterizarse.

      La plataforma de la empresa utiliza tecnología de clonación y secuenciación de alto rendimiento, validada a través de investigaciones académicas financiadas por ERC y publicaciones revisadas por pares, para analizar decenas de miles de genomas microbianos, identificar las secuencias de genes más propensas a producir moléculas bioactivas, expresarlas y caracterizar los compuestos resultantes en cuanto a estructura, actividad biológica y potencial farmacéutico.

      La empresa afirma haber caracterizado más de 200 pequeñas moléculas previamente desconocidas, con una tasa de éxito que dice que coincide con los programas de descubrimiento de fármacos más exitosos de la historia, y asegura que solo en 2025 caracterizó cinco veces más moléculas novedosas que todos los demás actores en el campo combinados.

      Estas son cifras divulgadas por la empresa, no auditadas de forma independiente. Lo que se confirma de manera independiente es el enfoque científico: la cobertura de TechCrunch en 2024 de la ronda de inversión inicial confirmó la metodología de clonación y biosintéticos y el historial del Dr. Libis en la Universidad Rockefeller y como líder de equipo en INSERM.

      Los socios incluyen empresas farmacéuticas y agroquímicas no nombradas, descritas como "algunas de las empresas farmacéuticas más reconocibles del mundo".

      La Serie A de 20 millones de euros financiará un aumento de diez veces en la biblioteca de moléculas para 2027, de aproximadamente 200 a más de 2,000 compuestos, con un objetivo a largo plazo de 10,000 con el tiempo.

      El equipo de 25, biólogos computacionales, químicos, biólogos sintéticos, técnicos e ingenieros provenientes de Francia, el Reino Unido, EE. UU., Alemania y Australia, casi se duplicará.

      Los asesores incluyen al Dr. Frank Petersen, ex Director Ejecutivo del Departamento de Química de Productos Naturales de Novartis, y la Profesora Nadine Ziemert, descrita como una de las principales expertas de Europa en clústeres de genes biosintéticos microbianos.

      El argumento estratégico es uno de datos: los modelos de descubrimiento de fármacos basados en IA entrenados en la misma química reciclada seguirán convergiendo en los mismos resultados. Aliméntalos con estructuras genuinamente novedosas con actividad biológica correspondiente y el potencial de resultados diferenciados se multiplica.