شركة Brooklyn Evolution Startup Melonfrost تجمع 7 ملايين دولار لصنع المزيد من الميكروبات

كان جد سام ليفين مزارعًا من الجيل الخامس للبطاطس في ولاية ماساتشوستس الغربية ، وكان يكافح من أجل التنافس مع انخفاض أسعار البطاطس من المزارع الصناعية في الغرب الأوسط. بعد محاولة زراعة عدد من المحاصيل الأخرى ، بدا أن مجموعة من بذور البطيخ المهربة من بورتوريكو تؤدي الغرض ، حيث تزدهر في التربة الطينية الرملية في المنطقة. كانت تلك البطيخ على وشك النضج للحصاد ، حتى بدأ الصقيع وقتل المحصول - هكذا تقول أسطورة العائلة.

ليفين هو الآن الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Melonfrost ، وهي شركة ناشئة للتطور مقرها بروكلين تجمع بين البرمجيات والأجهزة الخاصة بها لتوجيه التطور في حلقة مغلقة آلية. تهدف التكنولوجيا إلى توفير طريقة جديدة لتصميم وإنتاج ميكروبات جديدة على نطاق واسع لكل شيء من الغذاء والطاقة إلى العلاجات والمواد الاصطناعية - كل ذلك ليس جزءًا من الهندسة أو بناء المستقبل ، بل بالأحرى ، متزايد هو - هي. ويوضح قائلاً: "بالنسبة لنا ، لم يعد الأمر يتعلق بأن نكون في حالة نزوة كاملة لمثل هذه الكوارث مثل الصقيع ، والقدرة المجازية على صنع بطيخ شديد الصلابة لأي استخدام مرغوب فيه".

تم تقييد الأدوات المختلفة لتنمية الميكروبات بسمات محددة للاستخدامات المرغوبة من خلال القدرة على التوسع - مما خلق عنق الزجاجة للانتقال من سلالة معدلة إلى سلالة تجارية - مع العديد من الطرق للقيام بذلك بالاعتماد على تخمين القوة الغاشمة والمكلف نسبيًا إلى حد ما - والمقاربات المدققة التي تعتمد عادة على الطفرات في التسلسل الجيني. وبدلاً من ذلك ، فإن الجولة الأولية الأخيرة من Melonfrost والتي تبلغ تكلفتها 7 ملايين دولار ، والتي شارك في قيادتها Refactor Capital و Alexandria Venture Investments ، تدعم أطروحة مفادها أن "التطور هو وسيظل ، لفترة طويلة ، أفضل مصمم للكائنات الحية" ، على حد تعبير ليفين.

في صميم هذا التركيز على اختيار النمط الظاهري ، توجد أجهزة Melonfrost's Evolution Reactor و Maia ، منصة البرامج الخاصة بها. Maia عبارة عن مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي التي تتعلم كيف تتطور الكائنات الحية - فيما يتعلق بضغوط الاختيار المختلفة والظروف البيئية من حيث صلتها بالأنماط الظاهرية المقاسة - وتعيد بشكل متكرر مجموعة من التعليمات في شكل ضغوط اختيار إضافية للاستمرار في تطوير المطلوب. مجموعة من الصفات سواء كانت مقاومة الغلة أو الصقيع. تربط بيانات المدخلات والمخرجات هذه Maia بمفاعل التطور ، وهو جهاز للتحكم الفردي في ضغوط الاختيار المشفرة وقياسها وتطبيقها لزراعة الآلاف من المجموعات الميكروبية المستقلة على مسارات تطورية متوازية.

أصبح التطور التوجيهي على نطاق واسع ممكنًا من خلال سلسلة من ابتكارات الأجهزة المغلفة في مجموعة من الوحدات المعيارية في مفاعل التطور ، كل منها يحتوي على ما يقرب من 250 مجموعة ميكروبية فردية. يتم نسج النظامين الأساسيين ، الظاهري والميكانيكي ، معًا بواسطة برنامج سحابي يغلق حلقة نظام التوجيه الآلي للتطور - البيانات التي يتم قياسها بواسطة الأجهزة التي يتم إدخالها في البرنامج ، والتعليمات التي يتم تسليمها مرة أخرى إلى الأجهزة من خلال تحديثات برامج النمذجة - والتي تتكرر حتى النمط الظاهري المطلوب يتم تحقيق الهدف أو إغلاق الحلقة. في الوقت الحالي ، يتناسب النظام بأكمله تقريبًا مع مساحة مختبر ميلونفروست في بروكلين ، لكن ليفين يوضح الرؤية لواجهة الأجهزة والبرامج هذه على أنها "مركز بيانات بيولوجي" في شكل مستودع Evolution Reactor.

هذه الجولة الأولية هي الخطوة التالية نحو الشكل الكامل لنظام التوجيه التطوري هذا - تمويل المرحلة التالية من بناء أجهزة Evolution Reactor وتحريك Melonfrost نحو عميلها الأول في مساحة الدهون الصالحة للأكل في قطاع الأغذية. يؤكد ليفين أن "إطعام العالم دون تدميره في هذه العملية هو مجال من مجالات البيولوجيا التركيبية على وجه الخصوص حيث يوجد الكثير من الاختناقات في الانتقال من البناء الأولي إلى الإنتاج". هذا التركيز على بناء عالم أكثر صحة من خلال الطعام ليس جديدًا على ليفين ومؤسسه المشارك ، رئيس الهندسة والتصميم ، وصديق الطفولة ، لورين أمدال-كوريتون. في المدرسة الثانوية ، بدأ الثنائي مزرعة لكافيتريا لزيادة استثمار الطلاب في مجتمع التعلم والدفع نحو الاستدامة. على الرغم من قضاء سنوات الدراسة الجامعية والدراسات العليا مفصولة بمحيط وبلد بأكمله ، ظل الاثنان على اتصال من أكسفورد إلى ستانفورد أثناء دراستهما للديناميكيات التطورية والتعلم المعزز ، على التوالي ، وبدأت في ملاحظة إمكانية ملء الفجوات في النماذج التطورية بالآلة أدوات التعلم نظرا لأوجه التشابه في الرياضيات الأساسية الخاصة بهم. مع صديقين آخرين في مرحلة الطفولة ، وُلد Melonfrost - مدفوعًا بإحداث تأثير إيجابي من خلال التوليف عبر مجالات متباينة ، من التعلم الآلي المتطور وهندسة الأجهزة إلى البيولوجيا التركيبية وأدوات البرامج المخصصة الدقيقة.

يعترف ليفين قائلاً: "تتطلب أي واحدة من هذه المساعي الكثير من الخبرة والفشل والابتكار ، لذلك من غير المعتاد إلى حد ما القيام بكل ذلك في نفس الوقت" ، ولكن هذه التحديات كبيرة جدًا بحيث يتعين عليك الابتكار على جبهات متعددة في وقت واحد ودمج أنواع مختلفة جدًا من العلماء والمهندسين لتنمية المستقبل حقًا. لا يقتصر الأمر على طرح جزيئات أو مواد كيميائية جديدة في الأسواق ؛ بدلاً من ذلك ، نحن بحاجة إلى تغيير جذري في الطريقة التي تظهر بها موارد العالم وتتحرك فيها. " بالنسبة إلى Melonfrost ، لا يتمثل الهدف في البناء في نهاية المطاف في المصانع الكبيرة والشحن في حاويات البضائع. بدلاً من ذلك ، تتمثل الرؤية في تصنيع وتحسين سلالات جديدة بسرعة وبتكلفة منخفضة وقوة - تمتد إلى الإنتاج على نطاق واسع لترجمتها من تعلم لغة التطور إلى مخرجات بيولوجية موثوقة على نطاق واسع - بغض النظر عن الوقت الذي قد يأتي فيه الصقيع المجازي.

شكرا ل Aishani Aatresh لمزيد من البحث والإبلاغ عن هذا المقال. أنا مؤسس SynBioBeta وبعض الشركات التي أكتب عنها هي من رعاة مؤتمر SynBioBeta و الملخص الأسبوعي.