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2026-01-07 07:00:00
伝記は、遺伝子編集の価値の高い標的を特定することで作物の形質開発プロセスを加速および改善するために AI と機械学習を展開するスタートアップで、シードラウンドで 700 万ポンド (950 万ドル) を調達しました。
このラウンドを主導したのは、 フェーバーVC からの参加により スーパーシード、 カルドゥメン キャピタル、 ヘルム、および既存の投資家 チャルフェン・ベンチャーズ そして 起業家第一。 この現金注入は、Biographica 独自のデータ収集を拡大し、その AI プラットフォームを新しい作物形質に拡張し、種子業界全体で商業関係を深化させるために使用されます。
ロンドンに本拠を置く同社は、世界トップ5の種子会社のうち2社を含む複数のパートナーとの試験運用を完了し、BASFの野菜種子事業との新たな提携も発表した。 ヌンヘムズ、ただし、2人が取り組む内容の詳細はまだ共有できません。
「私たちは、AI が製薬を再構築し、試行錯誤のパイプラインを学習可能な生物学的システムに変えるのを見てきました。私たちは同じ規律を作物にももたらしています。」 セシリー・プライス、バイオグラフィカ CEO
発見のボトルネック
遺伝学、AI/ML、計算生物学の専門知識を組み合わせたセシリー・プライス氏とドミニク・ホール博士によって2022年に設立されたバイオグラフィカ社によると、作物の改良品種の開発には依然として莫大な費用と時間がかかるという。
彼らによると、ボトルネックは明らかだ。現在、遺伝子を高い精度で編集できるCRISPRなどのツールがあるが、どの遺伝子が乾燥耐性、耐病性、栄養などの重要な形質を制御しているのか、またその編集方法を教えてくれるわけではない。
「現在のパイプラインは、文献マイニング、科学者の直感、およびハイスループットのテストに依存しています。これらの方法は、
Biographica は、AI を適用して最も重要な遺伝子を迅速に特定し、その編集方法の指示を提供することで、このボトルネックを打破することを目指しています。
大手種苗会社および育種会社との試験運用では、従来の方法よりも12倍の速さで実証済みの遺伝子標的を特定しただけでなく、従来の方法では見逃していた新たな標的も発見することができ、これにより新しく価値の高い形質を市場に投入できる可能性があると同社は主張している。
同社は現在、自社のプラットフォームと迅速な実験的検証を組み合わせて、創薬で一般的な「ラボインザループ」モデルを作成しており、これによりプラットフォームは継続的なフィードバックを通じて「自己改善」を続けます。
「気候変動が農業システムへの圧力を強める中、作物の遺伝学の改善は、収穫量を持続的に増やし、回復力を構築するために私たちが持つ最も強力な手段です。」 ソフィア・サントス、パートナー、Faber VC
遺伝子と形質: 相関関係から因果関係へ
現在、ホール氏はこう語った。 アグファンダーニュース、多くの企業が依然として依存しています GWAS (ゲノムワイド関連研究) では、多くの植物のゲノムをスキャンし、「その形質を持つ植物ではどの変異がより頻繁に現れるか?」という質問によって、DNA 変異と形質を統計的に関連付けます。
QTL 次に、（量的形質遺伝子座）マッピングでは、異なる形質を持つ植物を交配し、DNA 領域と形質が子孫にどのように受け継がれるかを追跡します。これにより、形質に影響を与える可能性が高いゲノムの領域が絞り込まれます。
課題は、これらのアプローチが因果関係ではなく相関関係を証明し、遺伝的標的や「ヒット」を優先順位付けしたりランク付けしたりしないことである、とホール氏は言う。 GWAS には、「単に『この変異体はこの形質に関連している』というだけではなく、なぜこの変異体がその形質に関連しているのかをより機械的に理解することが非常に難しいという欠点がある。」
対照的に、Biographica のプラットフォームは、 ナレッジグラフ そして、どの遺伝子が最も影響力があるのか、他の遺伝子とどのように相互作用するのか、望ましくない副作用が少ない遺伝子編集の最適なターゲットとなる可能性が高いのはどれなのか、予測を試みる機械学習です。
この根底にあるのは、遺伝子と遺伝子、および遺伝子と形質の相互作用の両方を捕捉するマルチモーダルなゲノム データセットでトレーニングされた基礎モデルです。次にモデルは、形質に因果的に影響を与える可能性が最も高い遺伝子を予測し、それに応じて編集を設計します。実験結果はモデルにフィードバックされ、継続的な改善が実現されます。
時間が経つにつれて、これによりより高いヒット率（重要な遺伝子の特定）がより迅速に実現され、社内の形質開発作業の出発点として機能する主要作物の高価値形質の遺伝子ターゲットをパートナーに提供したり、顧客が直接試験段階に移行できる実験的に検証された形質を提供したりできると同社は主張している。
商用検証
資金調達に関しては、BASF、Cibus（菜種/キャノーラの耐病性について）、その他の主要企業との提携という形で商業的検証を行うことが鍵となったとプライス氏は述べた。
「私たちはAI/ML、気候変動、バイオテクノロジー、そして農業の交差点にいるため、話すことができるターゲットVCの範囲は少し広くなりましたが、その裏返しとして、あなたは農業ネイティブでもスペシャリストでもない、市場に対してかなり懐疑的な見方をしている投資家と話しているということになります。
「したがって、世界最大の種子会社のいくつかと契約を結んでいると言えたことは、特に最初の契約やプロジェクトの構築方法の一部において、技術的な検証の一部としても機能したため、間違いなく役に立ちました。」
ホール氏はさらに、「私たちは真の技術的検証には数年かかるプロセスにいますが、商用環境で高い精度を達成できることを示す初期の実証ポイントがあったことが、間違いなく私たちの助けになりました。」と付け加えました。
Biographica は、LLM、トランスフォーマー、およびグラフベースの技術を組み込んだ創薬における最近の進歩からインスピレーションを得て、作物の遺伝子編集のための高価値の遺伝子標的を正確かつ効率的に特定することを目指しています。 Cibus との最近の共同研究では、ナタネとキャノーラの耐病性の向上に焦点を当てました。画像クレジット: iStock/Sergii Zysko
作物や形質にとらわれないプラットフォーム
Hall 氏によると、Biographica のモデルは「パブリック ドメインからの配列決定データと遺伝学データの非常に大規模なコーパスで事前トレーニングされています。その後、これらの事前トレーニングされたモデルを、自分たちで収集したデータに基づいて微調整します。」
「私たちが事業を始めたとき、私たちはさまざまな種苗会社や潜在的な顧客と話をしましたが、人々がこう言うのを何度も聞きました。『私たちのところに来て、「私たちは優れた機械学習能力を持っています。私たちは優れた機械学習能力を持っています。さあ、あなたのすべてのデータを私たちに提供してください。彼らがどれほど優れているかをお見せします。」
「そのため、私たちは最初から、顧客やパートナーのデータから独立したプラットフォームの最初のイテレーションを設計するように設定しました。そのため、ベースラインとして、公開データとラボからのBiographica生成データを使用し、その上で、モデルをトレーニングするために異種データとマルチモーダルデータを使用します。」
次に、バイオグラフィカは、プラットフォームからの結果を、パートナーが社内ですでに証明している遺伝子形質データと比較しました。これにより、バイオグラフィカのアプローチの速度と有効性の両方が検証されただけでなく、パートナーが「おそらくこれまで注目していなかった」新規遺伝子も特定されたとホール氏は付け加えた。
「作物の形質開発には何年もかかるプロセスであることは明らかですが、当社はすでにこれらの新規ターゲットと複数の商業提携を結んでおり、顧客のパイプラインの下流の研究開発段階まで進んでいます。」
多くの大手種苗会社や育種会社が社内でAIやMLを導入しているが、それらは非常に特定の作物や形質に合わせて調整されていることが多いのに対し、バイオグラフィカのプラットフォームは作物や形質にとらわれない、とプライス氏は述べ、同社は野菜、トマト、ひよこ豆、油糧種子、主要穀物などの作物にわたってパートナーと協力してきたと述べた。
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