Искусственный интеллект способен проектировать тысячи молекул белков за один день, однако пока отсутствует метод определения их фактической работоспособности. Большинство существующих лабораторий рассчитаны на тестирование всего около двадцати дизайнов, а не тысяч.
По этой причине компания Adaptyv привлекла 40 миллионов долларов для строительства автоматизированной лаборатории, которая позволит ИИ проектировать, тестировать и обучаться на белках в крупном масштабе.
Инструменты вроде AlphaFold, Boltz и Chai упростили процесс проектирования белков, генерируя тысячи кандидатов для целевого препарата за считанные часы. Однако следующая стадия — проверка этих кандидатов — представляет собой проблему. В традиционном поиске лекарств эти дизайны передаются ученым, которые заказывают ДНК, выращивают клетки, производят белок и проводят анализы связывания. Этот процесс занимает недели, является дорогостоящим и изначально был рассчитан на проверку лишь небольшого количества молекул, тогда как современные модели ИИ могут выдавать две тысячи дизайнов для одной мишени, а влажные лаборатории не были спроектированы для такого объема.
Компания Adaptyv Bio, базирующаяся в Лозанне, объявила о привлечении раунда Серии А на сумму 40 миллионов долларов. Раунд возглавила Highland Europe, при участии существующих инвесторов Ace Ventures, ByFounders и Y Combinator, которые увеличили свои вложения. Ace Ventures ранее руководила посевным раундом на сумму 8 миллионов долларов в конце 2024 года и назвала Adaptyv решением проблемы разрыва между проектированием с помощью ИИ и валидацией в лабораторных условиях. Adaptyv разработала то, что она называет «автоматизированной лабораторией, нативной для ИИ».
Процесс начинается с цифровой последовательности белка и завершается получением реальных экспериментальных данных без участия ученого, работающего с пипеткой. Основа этого процесса — белок-производство вне живых клеток. Вместо модификации живых клеток для синтеза белков, Adaptyv использует только биохимический механизм, необходимый для преобразования ДНК в белок. То, что делает систему «агентной», — это API. Клиенты могут загружать дизайны через веб-платформу, но также могут подключаться напрямую через API. Это позволяет агентам ИИ проектировать белок, отправлять заказ в лабораторию Adaptyv, получать результаты и использовать эти данные для проектирования следующего цикла, и все это без вмешательства человека. API уже интегрирован с такими инструментами, как Boltz, Chai, Cradle, Tamarind, Latent Labs и Benchling.
Новые 40 миллионов долларов будут направлены на реализацию трех приоритетов. Во-первых, расширение инфраструктуры автоматизированной лаборатории для обработки более высокого объема работ. Во-вторых, удвоение команды в Лозанне для обслуживания большего числа клиентов и ускорения сроков выполнения заказов. В-третьих, открытие нового офиса и лаборатории в Лондоне в четвертом квартале 2026 года, чтобы быть ближе к европейским фармацевтическим компаниям и клиентам в сфере ИИ. Adaptyv также инвестирует в сообщество, запустив Proteinbase — платформу для конкурсов, которая привлекла 680 участников и 10 000 дизайнов белков за один конкурс. Цель состоит в том, чтобы собрать волонтерские решения сложных белковых задач и создать больше общедоступных обучающих данных для данной области. Это финансирование призвано замкнуть цикл между прогнозированием ИИ и экспериментальной проверкой.
Системы ИИ способны предлагать эксперименты, проводить их, изучать полученные результаты и предлагать следующие шаги автономно. Adaptyv создает инфраструктурный уровень для реализации этого. Швейцария позиционирует себя в центре этого сдвига. В стране сейчас более 55 стартапов в сфере TechBio, поддерживаемых венчурным капиталом, при этом концентрация компаний, занимающихся инженерией белков на основе ИИ, сосредоточена вокруг Лозанны и Цюриха. Благодаря этому раунду Серии А, Adaptyv рассчитывает стать стандартным бэкэндом лабораторий для этой экосистемы.
