Avalo, 유전자 편집 없이 머신러닝으로 기후 회복력 있는 작물을 육종할 수 있다고 본다

노스캐롤라이나주 더럼 소재 스타트업으로, 유전자 편집이나 전통적 육종 없이 머신러닝을 사용해 작물 육종 속도를 높인다.

머신러닝이 복잡한 형질의 유전적 기반을 찾아낼 수 있다면, 육종가는 포장에서 형질이 나타나기를 기다리는 대신 유전자형으로 우수한 묘목을 선별할 수 있다.

300만 달러 시드 라운드, 이어서 추가 300만 달러.

이 과정은 최고과학책임자(CSO) Mariano Alvarez가 듀크대에서 수행한 박사후 연구를 기반으로 한다. TechCrunch는 2년 전 Avalo가 300만 달러 시드 라운드만 있었을 때 심층 보도를 했으며, 그 이후 회사는 추가로 300만 달러를 조달했다.

Avalo는 유전자를 편집하거나 전통적인 방식으로 품종을 육종하지 않는다. 머신러닝 모델을 사용해 내열성 같은 복잡한 형질의 유전적 기반을 식별한다. CEO Brendan Collins에 따르면, 회사는 모든 묘목의 유전자형을 분석하기 때문에 포장에서 형질이 나타나기를 기다리지 않고도 어떤 개체가 우수할지 알 수 있다. 묘목은 생장상과 온실에서 가속 조건으로 육종될 수 있어, 대부분의 밭작물의 경우 연 1회 대신 연 4회의 개발 주기를 확보한다.

Avalo는 수직농업 스타트업 Iron Ox를 위해 빠르게 성숙하는 브로콜리를 만들어 이 과정을 입증했다고 밝혔으나, 2023년 수직농업 거품이 꺼지면서 해당 사업이 붕괴했고 그 브로콜리는 아직 시험해볼 수 없다. Avalo는 여전히 온실과 협력해 이를 판매하려 했으며, 초점을 라텍스 생산 민들레, 대두와 옥수수의 형질 라이선싱, 그리고 새로운 가뭄 내성 면화 프로젝트로 전환했다. 회사는 그해 가을 1,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자 유치 계획을 발표했다.

기후 회복력 있는 작물을 만드는 것은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며, 교배종의 포장 시험은 보통 연 1회 이루어진다.

묘목의 유전자형을 분석하면 Avalo는 포장에서 형질이 발현되기를 기다리지 않고 우수한 개체와 열등한 개체를 조기에 식별할 수 있다.

생장상과 온실에서의 가속 생장은 대부분의 밭작물에 대해 연 약 4회의 개발 주기를 제공한다.

Collins는 옥수수가 1950년대 이후 대규모 투자 덕분에 300%의 수확량 증가를 얻었다고 주장하며, 다른 작물에도 그 수준의 자원을 훨씬 적은 비용으로 제공하고자 한다.

한 고객을 위해 입증된 기술은 그 고객의 시장이 붕괴하면 고립될 수 있으므로, 입증 사례를 여러 작물과 구매자에 걸쳐 분산시켜야 한다.

2023년 9월 19일 기준으로 Avalo는 총 약 600만 달러를 조달했으며 그해 가을 1,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자 유치를 계획했다. Iron Ox용 브로콜리는 고객의 사업이 붕괴하면서 시험해볼 수 없었고, 회사는 라텍스 생산 민들레, 대두와 옥수수 형질 라이선싱, 가뭄 내성 면화 작업을 진행하고 있었다. TechCrunch는 Keygene과 Benson Hill을 직접 경쟁사로 지목했다.