Spore.Bio apuesta a que la IA lee bacterias en minutos, no en días: 8 M€ de ronda semilla y 23 M$ de Serie A

Una empresa deeptech parisina que vende un dispositivo impulsado por IA que detecta e identifica bacterias en la planta de producción en minutos, para fabricantes de alimentos, bebidas, productos farmacéuticos y cosméticos.

Que la IA lea los espectros de luz de muestras de fábrica puede detectar, cuantificar e identificar bacterias en minutos, sustituyendo pruebas de cultivo de 150 años de antigüedad por un control de calidad en tiempo real.

8 M€ de pre-semilla liderados por LocalGlobe, anunciados en enero de 2024

Spore.Bio fue fundada en 2023 en París por Amine Raji, un veterano de la fabricación de alimentos que había trabajado en más de 50 fábricas, entre ellas para Nestlé; Maxime Mistretta, microbiólogo con doctorado y posdoctorado del Instituto Pasteur; y Mohamed Tazi, fundador por segunda vez que había vendido Gymlib a EGYM. Su apuesta: que el aprendizaje automático podía leer las longitudes de onda de la luz reflejada en un hisopo y detectar, cuantificar e identificar bacterias sin cultivarlas, convirtiendo un proceso de laboratorio de 5 a 20 días en una prueba de minutos en la planta de producción. La empresa salió del modo sigiloso en enero de 2024 con una pre-semilla de 8 M€ liderada por LocalGlobe.

Spore.Bio construyó su primer dispositivo funcional en menos de ocho meses, firmó contratos comerciales y gestionó una lista de espera de prototipos sobresuscrita. En febrero de 2025 recaudó una Serie A de 23 M$ liderada por Singular —con la participación de Point 72, Station F y otros— para industrializar el proceso y hacer crecer el equipo hacia 50 científicos e ingenieros. También se asoció con el Instituto Pasteur, cuyo biobanco bacteriano alimenta el modelo de IA. La empresa citó un mercado mundial de pruebas de alimentos de 22.500 M$ en 2023 y costes medios de retirada de producto de alrededor de 10 M$.

Sigue en marcha: a principios de 2026, Spore.Bio está comercializando en alimentos, bebidas, cosméticos, productos farmacéuticos y agua, y en enero de 2026 fue nombrada beneficiaria del fondo AI for Science de 20 M$ de Google.org.

La espera de 5 a 20 días por resultados basados en cultivos es una restricción real de producción en alimentos, farmacéutica y cosméticos, por lo que una alternativa de nivel de minutos ataca una línea de costes que los fabricantes pueden medir.

La óptica más el aprendizaje automático pueden leer bacterias sin cultivarlas, una vía técnica que los actores establecidos de laboratorio no habían industrializado.

La credibilidad de los fundadores importó: los años de Raji en más de 50 fábricas y la trayectoria de Mistretta en el Instituto Pasteur convencieron a los inversores de que el equipo entendía el problema y la ciencia.

La presión regulatoria y de mercado sobre la contaminación iba en aumento, y las retiradas de producto cuestan de media unos 10 M$ en costes directos, lo que convierte la velocidad en un argumento de seguridad y financiero a la vez.

La lista de espera y los primeros contratos comerciales mostraban demanda antes de que el producto estuviera plenamente escalado, reduciendo el riesgo de la Serie A.

Un estándar de siglos de antigüedad puede revertirse con una aplicación de IA nativa del dominio: combinar óptica con aprendizaje automático, demostrarlo donde el fundador tiene credibilidad y vender la velocidad como una victoria en seguridad y costes.

A septiembre de 2026, Spore.Bio es una empresa privada en fase comercial: recaudó 23 M$ en una Serie A de febrero de 2025 liderada por Singular (financiación total de unos 31 M$), firmó una asociación con el Instituto Pasteur y está desplegando su detección bacteriana impulsada por IA en aplicaciones de alimentos, bebidas, cosméticos, productos farmacéuticos, agua y terapia celular y génica. En enero de 2026 fue nombrada beneficiaria del fondo AI for Science de 20 M$ de Google.org y contrató a un vicepresidente de Asuntos Científicos y Regulatorios. No se ha producido ninguna salida ni cierre; la adopción aún se está validando.