Generare raccoglie 20 milioni di euro per decifrare il 97% della chimica microbica

Generare raccoglie 20 milioni di euro per decifrare il 97% della chimica microbica

      L'azienda techbio di Parigi esamina i genomi microbici per trovare molecole che l'evoluzione ha impiegato tre miliardi di anni a produrre e afferma di aver caratterizzato più nuove piccole molecole nel 2025 rispetto al resto del settore messo insieme. Alven e Daphni hanno co-guidato il Series A.

      Generare, l'azienda techbio con sede a Parigi che analizza i genomi microbici per molecole a cui lo sviluppo di farmaci non ha mai avuto accesso, ha raccolto 20 milioni di euro in un Series A co-guidato da Alven e Daphni, con tutti gli investitori esistenti, tra cui Galion.exe, Teampact Ventures e VIVES Partners, che hanno reinvestito.

      L'azienda è stata fondata dal CEO Guillaume Vandenesch e dal CSO Dr. Vincent Libis, che porta con sé un decennio di ricerca in biologia sintetica, finanziamenti da sovvenzioni ERC e precedenti esperienze di co-fondazione presso Abolis Biotechnologies. Il round segue un seed di 5 milioni di euro nel 2024.

      Il presupposto scientifico è semplice, ma la sfida tecnica è sostanziale. I microrganismi, batteri, funghi e altri microbi, codificano la chimica molecolare nei loro geni: ricette biologiche per piccole molecole plasmate da tre miliardi di anni di pressione evolutiva.

      Il 💜 della tecnologia dell'UE Le ultime novità dalla scena tech dell'UE, una storia del nostro saggio fondatore Boris e alcune opere d'arte AI discutibili. È gratuito, ogni settimana, nella tua casella di posta. Iscriviti ora! Queste molecole erano una volta una fonte fondamentale per la scoperta di farmaci: la penicillina è l'esempio più famoso di un composto microbico diventato medicina. Ma le tecniche chimiche convenzionali potevano accedere solo a una piccola frazione di questa chimica.

      Generare stima che circa il 97% della chimica molecolare codificata nei genomi microbici rimanga non caratterizzata.

      La piattaforma dell'azienda utilizza tecnologie di clonazione e sequenziamento ad alta capacità, validate attraverso ricerche accademiche finanziate da ERC e pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria, per esaminare decine di migliaia di genomi microbici, identificare le sequenze geniche più probabili per produrre molecole bioattive, esprimerle e caratterizzare i composti risultanti per struttura, attività biologica e potenziale farmacologico.

      L'azienda afferma di aver caratterizzato più di 200 piccole molecole precedentemente sconosciute, con un tasso di successo che sostiene corrisponda ai programmi di scoperta di farmaci più riusciti della storia, e afferma che solo nel 2025 ha caratterizzato cinque volte più molecole nuove rispetto a tutti gli altri attori del settore messi insieme.

      Questi sono dati comunicati dall'azienda, non auditati in modo indipendente. Ciò che è confermato in modo indipendente è l'approccio scientifico: la copertura di TechCrunch nel 2024 del round seed ha confermato la metodologia di clonazione e biosintetica e il background del Dr. Libis presso la Rockefeller University e come team leader INSERM.

      I partner includono aziende farmaceutiche e agrochimiche non nominate, descritte come "alcune delle aziende farmaceutiche più riconoscibili al mondo".

      Il Series A da 20 milioni di euro finanzierà un aumento decuplo della libreria di molecole entro il 2027, passando da circa 200 a oltre 2.000 composti, con un obiettivo a lungo termine di 10.000 nel tempo.

      Il team di 25 biologi computazionali, chimici, biologi sintetici, tecnici e ingegneri provenienti da Francia, Regno Unito, Stati Uniti, Germania e Australia, sarà quasi raddoppiato.

      I consulenti includono il Dr. Frank Petersen, ex Direttore Esecutivo del Dipartimento di Chimica dei Prodotti Naturali di Novartis, e la Professoressa Nadine Ziemert, descritta come una delle massime esperte europee sui cluster genici biosintetici microbici.

      L'argomento strategico è di natura dati: i modelli di scoperta di farmaci AI addestrati sulla stessa chimica riciclata continueranno a convergere sugli stessi risultati. Fornire loro strutture genuinamente nuove con corrispondente attività biologica moltiplica il potenziale per risultati differenziati.

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