EMERYVILLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Das kalifornische Startup Profluent hat sich zum Ziel gesetzt, die Biologie programmierbar zu machen. Mit einer Finanzierung von 106 Millionen US-Dollar, angeführt von Jeff Bezos und Altimeter Capital, will das Unternehmen die Entwicklung neuer Proteine für die Medizin und Landwirtschaft revolutionieren.
Das kalifornische Startup Profluent hat kürzlich eine bedeutende Finanzierung in Höhe von 106 Millionen US-Dollar erhalten, um seine KI-Modelle für die Biologie weiterzuentwickeln. Diese Investition, angeführt von Jeff Bezos und Altimeter Capital, unterstreicht das Potenzial von Profluents Ansatz, die Biologie programmierbar zu machen. Gründer Ali Madani, der zuvor bei Salesforce tätig war, hat bereits 2020 begonnen, über die Anwendung von KI in der Biologie nachzudenken.
Profluent nutzt generative KI-Modelle, um Proteine zu entwerfen, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten sind. Diese Modelle ermöglichen es Wissenschaftlern, die gewünschten Eigenschaften eines Proteins in menschlicher Sprache zu beschreiben und daraus ein DNA-Rezept zu erstellen. Diese Technologie könnte zu bahnbrechenden neuen Medikamenten führen, insbesondere im Bereich der Gentherapien, und auch in der Landwirtschaft für widerstandsfähigere und nachhaltigere Pflanzen sorgen.
Die Finanzierung wird es Profluent ermöglichen, seine Datenbank, den Protein Atlas, weiter auszubauen. Diese Ressource umfasst bereits 115 Milliarden einzigartige Proteine und ist die größte ihrer Art weltweit. Mit mehr Rechenleistung und Daten plant Profluent, seine Modelle weiter zu verbessern, ein Konzept, das als ‘Scaling Laws’ bekannt ist. Diese Gesetze besagen, dass Modelle mit zunehmender Datenmenge immer leistungsfähiger werden.
Profluent steht in Konkurrenz zu anderen Unternehmen wie Isomorphic Labs, einem Ableger von Googles DeepMind, und Xaira Therapeutics. Während viele Unternehmen versuchen, bestehende Proteine zu finden, verfolgt Profluent das Ziel, völlig neue Proteine zu entwerfen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Patienten zugeschnitten sind. Diese innovative Herangehensweise könnte die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt werden, grundlegend verändern.
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