布魯克林進化初創公司 Melonfrost 籌集了 7 萬美元用於製造更多微生物

Sam Levin 的祖父是馬薩諸塞州西部的第五代馬鈴薯農民，努力與中西部工業化農場降低的馬鈴薯價格競爭。 在嘗試種植多種其他作物後，從波多黎各走私的一組瓜子似乎奏效了，它們在該地區的沙壤土中茁壯成長。 那些瓜快要成熟了，可以收割了，直到一場霜凍把莊稼凍死了——家族傳說就這樣流傳了下來。

Levin 現在是 Melonfrost 的首席執行官兼聯合創始人，Melonfrost 是一家總部位於布魯克林的進化初創公司，將其專有軟件和硬件結合起來，在自動化閉環中引導進化。 該技術旨在提供一種新方法，用於大規模設計和生產新微生物，適用於從食品和能源到治療和合成材料的一切事物——所有這些都不是工程或建設未來的一部分，而是， 成長 它。 “對我們來說，這意味著不再完全受霜凍等災難的影響，比喻說能夠為任何所需用途製作耐寒瓜，”他解釋道。

歷史上，用於培養具有特定用途的特定性狀微生物的各種工具一直受到規模化能力的限制——這造成了從編輯菌株到商業化菌株的瓶頸——許多方法都依賴於相對昂貴且有點蠻力的猜測並檢查方法通常基於基因序列的突變。 相反，Melonfrost 最近由 Refactor Capital 和 Alexandria Venture Investments 共同領投的 7 萬美元種子輪融資支持了一個論點，即“在很長一段時間內，進化現在是而且仍然是生物體的最佳設計者”，正如 Levin 所說的那樣。

Melonfrost 的 Evolution Reactor 硬件及其專有軟件平台 Maia 是這種專注於表型選擇的核心。 Maia 是一套機器學習算法，可以學習生物體如何進化——關於不同的選擇壓力和環境條件，因為它們與測量的表型有關——並以進一步選擇壓力的形式迭代返回一組指令，以繼續進化出所需的目標一組性狀，無論是產量還是抗凍性。 該輸入和輸出數據將 Maia 連接到進化反應器，該裝置用於單獨控制、測量和應用這些編碼的選擇壓力，以在平行進化軌跡上培養數千個獨立的微生物種群。

通過封裝在進化反應器中的一系列模塊化單元中的一系列硬件創新，使大規模的引導進化成為可能，每個單元擁有大約 250 個獨立的微生物種群。 這兩個平台，虛擬平台和機械平台，由雲軟件編織在一起，關閉了自動進化指導平台的循環——硬件測量的數據輸入軟件，指令通過建模軟件的更新傳遞回硬件——迭代直到所需的表型目標達到或循環被關閉。 目前，整個系統剛好適合 Melonfrost 的布魯克林實驗室空間，但 Levin 將這個硬件-軟件接口的願景闡明為進化反應堆倉庫形式的“生物數據中心”。

本輪種子輪是朝著這種進化指導系統的完整形式邁出的下一步——為構建 Evolution Reactor 硬件的下一階段提供資金，並將 Melonfrost 推向食品行業食用脂肪領域的第一個客戶。 “在不破壞世界的過程中養活世界是合成生物學的一個領域，尤其是在從最初的積累到生產的過程中存在很多瓶頸的領域，”萊文強調說。 專注於通過食物建設一個更健康的世界對 Levin 和他的聯合創始人、工程與設計主管以及兒時玩伴 Loren Amdahl-Culleton 來說並不新鮮。 在高中時，兩人為他們的自助餐廳開辦了一個農場，以增加學生對學習社區的投資並推動可持續發展。 儘管在本科和研究生學習期間隔著大洋和整個國家，但從牛津到斯坦福，兩人在分別研究進化動力學和強化學習時保持聯繫，並開始注意到用機器填補進化模型空白的潛力學習工具在其基礎數學方面具有相似性。 Melonfrost 與另外兩個兒時的朋友一起誕生了——受到從尖端機器學習和硬件工程到合成生物學和精密定制軟件工具的不同領域綜合產生積極影響的推動。

“這些努力中的任何一項都需要大量的專業知識、失敗和創新，因此同時進行所有這些工作有點不尋常，”萊文承認，“但這些挑戰是如此之大，以至於你必須進行創新同時在多條戰線上整合非常不同類型的科學家和工程師，以真正發展未來。 這不僅僅是為了將新分子或化學品推向市場； 相反，我們需要從根本上改變世界資源的形成和流動方式。” 對於 Melonfrost 來說，目標不是最終建造大型工廠並用集裝箱運輸。 相反，我們的願景是快速、廉價且穩健地製造和優化新菌株——擴展到大規模生產，從學習進化語言轉化為大規模可靠的生物輸出——無論比喻性的霜凍何時到來。

感謝 Aishani Aatresh 對本文進行的額外研究和報告。 我是 SynBioBeta 的創始人，我所寫的一些公司是 SynBioBeta會議 和 每週摘要.