BigHat Biosciences, ML과 연결된 습식 실험실이 항체 스크리닝을 능가할 것이라 베팅하다

독점 습식 실험실과 머신러닝 모델을 결합하여 항체 후보물질을 수개월이 아닌 며칠 만에 설계하고 시험하는 항체 엔지니어링 플랫폼

머신러닝 모델과 긴밀히 연결된 습식 실험실은 수천 개의 서열을 스크리닝하는 방식보다 더 빠르게 더 나은 항체를 엔지니어링할 수 있다

2019년 시드 530만 달러, 2021년 시리즈 A 1,900만 달러 — 총 2,430만 달러 조달

생물정보학 베테랑 Mark DePristo와 CSO Peyton Greenside는 2019년 캘리포니아 샌카를로스에서 BigHat을 창업하며, 소프트웨어만이 아니라 자체 습식 실험실과 전산을 결합하는 것이 기존 항체 발견을 앞서는 길이라고 베팅했다.

BigHat은 2019년 8VC가 주도한 530만 달러 시드 투자를 유치하고 습식 실험실과 ML을 결합한 플랫폼을 구축했으며, 이를 활용해 중화 SARS-CoV-2 이중특이성 항체를 엔지니어링하여 초기 입증 사례로 삼았다. 2021년 2월에는 Andreessen Horowitz가 주도한 1,900만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 초과 청약으로 마감했으며, a16z의 총파트너 Vineeta Agarwala가 이사회에 합류했다. 기존 투자자인 8VC, AME Cloud Ventures, Innovation Endeavors도 참여했다.

대부분의 항체 기업은 크지만 고정된 기존 서열 라이브러리를 스크리닝하여 생물학적으로 가능한 것의 극히 일부만 포착한다.

습식 실험실을 소유했다는 것은 BigHat이 다른 기업이 공개하거나 공유하기로 선택한 데이터에 의존하지 않고 자체 실험 데이터 파이프라인을 통제했음을 의미한다.

새로운 실험실 데이터를 긴밀한 루프로 ML 모델에 직접 다시 투입함으로써 플랫폼은 어떤 스크리닝 라이브러리에도 존재하지 않는 항체 설계를 목표로 삼을 수 있었다.

초기 입증 사례인 작동하는 SARS-CoV-2 이중특이성 항체는 시리즈 A 이전에 투자자들에게 단순한 피치가 아니라 루프가 작동한다는 증거를 제공했다.

업계 전체가 동일한 기존 건초더미를 스크리닝할 때, 그 위에 얹힌 모델만이 아니라 데이터 생성 루프 자체를 소유하는 것이 진정한 해자일 수 있다.

2021-02-10 기준으로 BigHat은 새 자본을 활용해 항체 및 단백질 엔지니어, AI/ML 엔지니어, 전산 생물학자를 채용하는 한편 플랫폼 구축을 계속하고 내부 치료 프로그램을 향후 2~3년 내 인체 임상시험으로 진전시키고 있다.