Startup-ul Brooklyn Evolution Melonfrost strânge 7 milioane de dolari pentru a produce mai mulți microbi

Bunicul lui Sam Levin a fost un fermier de cartofi din a cincea generație în vestul Massachusetts, care se lupta să concureze cu scăderea prețurilor la cartofi de la fermele industriale din Midwest. După ce a încercat să crească o serie de alte culturi, un set de semințe de pepene galben aduse de contrabandă din Puerto Rico părea să facă treaba, prosperând în solul nisipos argilos al regiunii. Pepenii aceia erau aproape copți pentru recoltare, până când s-a instalat un îngheț și a ucis recolta - așa spune legenda familiei.

Levin este acum CEO și co-fondator al Melonfrost, un start-up de evoluție cu sediul în Brooklyn, care combină software-ul și hardware-ul proprietar pentru a conduce evoluția într-o buclă închisă automatizată. Tehnologia își propune să ofere o metodă nouă pentru proiectarea și producerea de noi microbi la scară pentru orice, de la alimente și energie până la terapii și materiale sintetice - toate nu fac parte din proiectarea sau construirea viitorului, ci mai degrabă, în creştere aceasta. „Pentru noi, este vorba de a nu mai fi pe deplin la capriciul unor asemenea dezastre precum înghețul, metaforic să putem face pepeni rezistenti la îngheț pentru orice utilizare dorită”, explică el.

Diverse instrumente de creștere a microbilor cu trăsături specifice pentru utilizările dorite au fost în mod istoric constrânse de capacitatea de a se extinde - creând un blocaj de a trece de la o tulpină editată la una comercializată - cu multe metode de a face acest lucru bazându-se pe ipoteze relativ costisitoare și oarecum brute. - și-verifică abordări bazate de obicei pe mutații ale unei secvențe genetice. În schimb, recenta rundă de semințe de 7 milioane de dolari a Melonfrost, condusă împreună de Refactor Capital și Alexandria Venture Investments, susține o teză conform căreia „evoluția este și va fi încă, pentru o lungă perioadă de timp, cel mai bun designer de organisme”, așa cum spune Levin.

În centrul acestui accent pe selecția pentru fenotip se află hardware-ul Melonfrost Evolution Reactor și Maia, platforma sa software proprietară. Maia este o suită de algoritmi de învățare automată care învață cum evoluează organismele - în funcție de diferite presiuni de selecție și condiții de mediu în legătură cu fenotipurile măsurate - și returnează în mod iterativ un set de instrucțiuni sub forma unor presiuni de selecție ulterioare pentru a continua să evolueze la nivelul dorit. set de trăsături, indiferent dacă este la randament sau rezistență la îngheț. Aceste date de intrare și ieșire conectează Maia la Reactorul de Evoluție, aparatul pentru controlul, măsurarea și aplicarea individuală a acestor presiuni de selecție codificate pentru a cultiva mii de populații microbiene independente pe traiectorii evolutive paralele.

Dirijarea evoluției la scară este posibilă printr-o serie de inovații hardware încapsulate într-o serie de unități modulare din Reactorul de evoluție, fiecare dintre acestea deținând aproximativ 250 de populații microbiene individuale. Cele două platforme, virtuală și mecanică, sunt țesute împreună de software-ul cloud care închide bucla platformei de direcție automată a evoluției - date măsurate de hardware introduse în software, instrucțiuni livrate înapoi hardware-ului prin actualizări ale software-ului de modelare - care iterează până la fenotipicul dorit. obiectivul este atins sau bucla este oprită. În prezent, întregul sistem se potrivește aproape în spațiul laboratorului Melonfrost din Brooklyn, dar Levin articulează viziunea pentru această interfață hardware-software ca un „centru de date biologice” sub forma unui depozit Evolution Reactor.

Această rundă de semințe este următorul pas către forma completă a acestui sistem de direcție evolutiv - finanțând următoarea fază de construire a hardware-ului Evolution Reactor și mutarea Melonfrost către primul său client din spațiul grăsimilor comestibile din sectorul alimentar. „Hrănirea lumii fără a o distruge în acest proces este o zonă a biologiei sintetice, în special în care există o mulțime de blocaje în trecerea de la acumularea inițială la producție”, subliniază Levin. Acest accent pe construirea unei lumi mai sănătoase prin mâncare nu este nou pentru Levin și co-fondatorul său, șeful departamentului de inginerie și design și prietena din copilărie, Loren Amdahl-Culleton. În liceu, cei doi au început o fermă pentru cantina lor, pentru a crește investițiile studenților în comunitatea de învățare și pentru a împinge spre sustenabilitate. În ciuda faptului că și-au petrecut ani de școală universitară și absolventă, despărțiți de un ocean și de o țară întreagă, cei doi au păstrat legătura de la Oxford la Stanford în timp ce studiau dinamica evolutivă și, respectiv, învățarea prin întărire și au început să observe potențialul de a umple golurile în modelele evolutive cu ajutorul unei mașini. instrumente de învățare având în vedere asemănări în matematica lor subiacentă. Împreună cu alți doi prieteni din copilărie, Melonfrost s-a născut – motivat de a avea un impact pozitiv prin sintetizarea în domenii disparate, de la învățare automată de ultimă oră și inginerie hardware până la biologie sintetică și instrumente software personalizate de precizie.

„Orice dintre aceste eforturi ar necesita multă experiență, eșec și inovație, așa că este oarecum neobișnuit să le faci pe toate în același timp”, admite Levin, „dar aceste provocări sunt atât de mari încât trebuie să inovezi. pe mai multe fronturi simultan și să integreze tipuri foarte diferite de oameni de știință și ingineri pentru a crește cu adevărat viitorul. Nu este vorba doar despre scopul de a aduce noi molecule sau substanțe chimice pe piață; mai degrabă, trebuie să schimbăm fundamental modul în care resursele lumii devin și se mișcă.” Pentru Melonfrost, scopul nu este să construiască în cele din urmă în fabrici mari și să expedieze în containere de marfă. În schimb, viziunea este de a fabrica și optimiza rapid, ieftin și robust tulpini noi - extinzându-se în producție în general, pentru a traduce de la învățarea limbajului evoluției la rezultate biologice fiabile la scară - indiferent de când ar putea veni înghețul metaforic.

Îi mulțumim lui Aishani Aatresh pentru cercetări suplimentare și pentru raportarea acestui articol. Sunt fondatorul SynBioBeta și unele dintre companiile despre care scriu sunt sponsori ale Conferință SynBioBeta și digera săptămânal.