Enveda capta US$ 4,9 milhões em rodada seed para minerar plantas medicinais com IA em busca de um fármaco contra fibrose hepática

A Enveda minera a química de plantas medicinais com aprendizado de máquina para prever compostos que possam tratar doenças, e então valida e otimiza os candidatos mais promissores em um pipeline de desenvolvimento de fármacos.

Construir o maior banco de dados de química de plantas medicinais e depois usar aprendizado de máquina para prever quais compostos poderiam se tornar fármacos supera a abordagem de partir de uma molécula em branco.

Rodada seed de US$ 4,9 milhões liderada pela True Ventures, com participação da Wireframe Ventures, Village Global e do investidor-anjo Chris Gibson.

Viswa Colluru, que cresceu na Índia, onde plantas medicinais eram comumente usadas para tratar sintomas, obteve um doutorado em imunoterapia após perder um dos pais para o câncer. Enquanto trabalhava na Recursion Pharmaceuticals, ele se obcecou pela razão de tantos fármacos falharem em laboratório e começou a usar IA para estudar por que as plantas funcionavam como tratamentos. Em 2019, fundou a Enveda Biosciences em São Francisco para transformar a ideia em empresa.

A Enveda passou seus primeiros anos em modo stealth construindo um banco de dados — hoje cobrindo centenas de milhares de substâncias químicas únicas e suas assinaturas biológicas — e usando algoritmos de aprendizado de máquina para prever quais compostos naturais poderiam tratar doenças complexas antes de otimizar os candidatos mais promissores em laboratório. A empresa saiu do modo stealth com uma rodada seed de US$ 4,9 milhões liderada pela True Ventures, destinada a ampliar o banco de dados, refinar seus algoritmos e avançar seu principal candidato para fibrose hepática, ao lado de candidatos validados em inflamação e doenças neurodegenerativas. A empresa planejava crescer de 25 funcionários nos Estados Unidos e na Índia para 35, e captar uma Série A dentro do ano.

A trajetória de Colluru — perder um dos pais para o câncer e depois testemunhar em primeira mão, na Recursion, as falhas na descoberta de fármacos — deu à empresa uma história de adequação entre fundador e mercado que os investidores puderam subscrever.

Um banco de dados que já cobria centenas de milhares de substâncias químicas únicas deu à True Ventures prova concreta de que a abordagem poderia escalar antes de comprometer capital.

Múltiplas indicações espontâneas ao sócio da True Ventures Rohit Sharma sinalizaram atração de mercado além da própria apresentação do fundador.

Ter um candidato principal nomeado (fibrose hepática) mais dois candidatos validados em inflamação e doenças neurodegenerativas mostrou que a plataforma já podia produzir resultados, não apenas dados.

O caminho mais rápido para um novo candidato a fármaco pode não ser uma molécula em branco — pode ser o fitoterápico já validado por gerações de uso, decodificado com aprendizado de máquina em vez de suposições.

Em 16 de dezembro de 2020, a Enveda havia acabado de fechar sua rodada seed de US$ 4,9 milhões e saído do modo stealth. A empresa planejava ampliar seu banco de dados químicos, refinar seus algoritmos de aprendizado de máquina, avançar seu principal candidato contra fibrose hepática, expandir o quadro de funcionários de 25 para 35 nos Estados Unidos e na Índia, e captar uma rodada Série A dentro do ano.