Enveda、AIで薬用植物を探索し肝線維症治療薬へ向け490万ドルのシード調達

Envedaは機械学習を用いて薬用植物の化学的性質を探索し、疾患を治療できる可能性のある化合物を予測したうえで、最も有力な候補を検証・最適化し、創薬パイプラインへと進めている。

薬用植物の化学的性質に関する最大規模のデータベースを構築し、機械学習を用いてどの化合物が薬になり得るかを予測する方が、白紙の分子から出発するよりも優れている。

True Venturesが主導し、Wireframe Ventures、Village Global、エンジェル投資家のChris Gibsonが参加した490万ドルのシードラウンド。

インドで育ち、薬用植物が症状の治療に一般的に用いられていた環境で育ったViswa Colluruは、親をがんに奪われた後、免疫療法の博士号を取得した。Recursion Pharmaceuticalsで働く中で、なぜ多くの薬が実験室で失敗するのかに強い関心を抱き、植物が治療として機能する理由をAIで研究し始めた。2019年、彼はこのアイデアを事業化するためサンフランシスコにEnveda Biosciencesを設立した。

Envedaは初期の数年間をステルス状態で過ごし、数十万種の独自の化学物質とその生物学的特徴を網羅するデータベースを構築するとともに、機械学習アルゴリズムを用いて複雑な疾患を治療できる可能性のある天然化合物を予測し、その後、最も有力な候補を実験室で最適化した。同社はTrue Venturesが主導する490万ドルのシードラウンドとともにステルス状態から姿を現し、この資金はデータベースの拡大、アルゴリズムの改良、そして炎症および神経変性疾患における検証済み候補と並んで肝線維症向けの主要候補の前進に充てられる予定だった。同社は米国とインドにまたがる従業員25人から35人へと拡大し、年内にシリーズAを調達する計画だった。

Colluruの歩み、すなわち親をがんに奪われ、その後Recursionで創薬の失敗を目の当たりにした経験は、投資家が引き受けられる創業者と市場の適合性の物語を同社に与えた。

すでに数十万種の独自の化学物質を網羅するデータベースは、True Venturesに、資金を投じる前にこのアプローチが拡張可能であるという具体的な証拠を与えた。

True VenturesのパートナーRohit Sharmaへの複数の自発的な紹介は、創業者自身の売り込みを超えた市場の引き合いを示していた。

肝線維症という具体的な主要候補に加え、炎症および神経変性疾患における2つの検証済み候補を有していたことは、このプラットフォームが単なるデータではなくすでに成果を生み出せることを示していた。

新薬候補への最短の道は、白紙の分子ではないかもしれない。それは、何世代にもわたる使用によってすでに検証され、当て推量ではなく機械学習によって解読された植物薬かもしれない。

2020年12月16日時点で、Envedaは490万ドルのシードをちょうど完了し、ステルス状態から姿を現したところだった。同社は化学データベースの拡大、機械学習アルゴリズムの改良、肝線維症向け主要候補の前進、米国とインドにまたがる従業員数の25人から35人への拡大、そして年内のシリーズAラウンドの調達を計画していた。