Apoha, uma startup de tecnologia avançada, está se destacando ao desenvolver modelos de inteligência artificial para criar novos tipos de substâncias — desde proteínas até produtos alimentícios e tintas — com base em um novo tipo de dado sobre como os materiais se comportam. A empresa está emergindo do modo secreto hoje, com um financiamento de US$ 36 milhões em capital de risco.
Esta rodada de financiamento, a Série A da startup com sede em Londres e São Francisco, é liderada pela firma de capital de risco europeia Singular, com participação da Draper Associates e apoio contínuo de investidores sementes existentes como Redalpine, Seedcamp, Wilbe e Nucleus. A empresa também recebeu uma concessão da Innovate UK, a agência nacional de inovação do Reino Unido.
A companhia não revelou sua avaliação após o financiamento.
Apoha aposta que a chave para desbloquear muitos novos tipos de materiais reside em um tipo de dado que ainda não existe em grande escala: medições das formas de ondas que esses materiais geram quando suspensos em um líquido e, em seguida, submetidos a forças externas. Descobriu-se que essas formas de onda são exclusivas para cada material e também se correlacionam com suas propriedades, incluindo características como cheiro e sabor, além de aspectos como reatividade. Com dados suficientes sobre essas ondas, os modelos de inteligência artificial da Apoha poderão sugerir formas de modificar ou criar um material para obter as características exatas desejadas pelo usuário. Apoha denomina esse novo método de IA como “inteligência líquida”.
“As máquinas aprenderam a ver como a matéria se apresenta e a ler o que dizemos sobre ela”, afirmou Anshika Srivastava, cofundadora e diretora de operações da Apoha. Muitos modelos de IA são treinados apenas em dados textuais ou de imagens. “Eles não aprenderam a sentir gosto, cheiro ou a tocar a matéria — a perceber como um medicamento se dissolve, como um sabor se fixa, como um material se desgasta. É essa camada que estamos construindo.”
Srivastava, ex-bancária do Goldman Sachs, cofundou a Apoha em 2021 junto com Shamit Shrivastava, um engenheiro mecânico que fez pesquisa de pós-doutorado na Universidade de Oxford após obter seu PhD na Universidade de Boston. Shrivastava, que agora é o CEO da Apoha, foi o pioneiro dos métodos sobre os quais a tecnologia da empresa é baseada. Ele possui a patente da análise da forma de onda líquida que a empresa usa para criar os dados para seus modelos de IA, bem como de muitos dos dispositivos de hardware especializados que a empresa precisou desenvolver para realizar seus experimentos.
O nome da empresa vem de uma palavra em sânscrito que significa “negação ou exclusão” e faz parte da filosofia budista que afirma que as coisas são definidas mais pelo que não são do que pelo que são.
Apoha desenvolveu um equipamento de laboratório que pega uma amostra de material tão pequena que caberia na ponta de um alfinete, suspende-a em um líquido e então aplica uma série controlada de estresses físicos minúsculos. O dispositivo grava os padrões de onda que se propagam no líquido em resposta. Segundo a empresa, esses padrões geram mais de 1.000 descritores numéricos distintos sobre o comportamento do material, capturados em uma única execução que leva minutos, em vez dos dias ou semanas que exigem os testes convencionais de laboratório.
Esse resultado — que a empresa chama de VIBE, abreviação de Variations in Inter-facial Behaviour Under Excitation — é seu primeiro produto comercial. Apoha então transforma as gravações brutas em algo que Shrivastava denomina como “embedding comportamental”, uma impressão digital numérica que os modelos de IA podem ser treinados para reconhecer, comparar e aprender.
A medição VIBE, segundo os cofundadores da Apoha, pode prevê se um medicamento se manterá estável dentro do corpo, se uma proteína vegetal se desintegrará na língua como carne de frango, ou como um novo material se comportará ao longo do tempo. Um dos primeiros clientes da Apoha foi uma empresa de alimentos que precisava encontrar um substituto para o componente chave em seu “frango” vegano à base de plantas em duas semanas, após um fornecedor anterior sair do negócio.
No setor farmacêutico, o caso de uso imediato é a triagem de candidatos a medicamentos antes de entrarem em ensaios clínicos dispendiosos. A empresa afirma que uma parceria de pesquisa de vários anos com a empresa farmacêutica alemã Boehringer Ingelheim mostrou a Apoha identificando candidatos a anticorpos de alto risco com mais de 90% de precisão usando apenas 8 microgramas de material. Em um benchmark separado em um conjunto de dados de 236 anticorpos que chegaram a ensaios clínicos, a empresa diz que sua plataforma superou 12 testes padrão da indústria que as empresas farmacêuticas atualmente utilizam para prever se um medicamento falhará em pacientes. Detectar tais falhas mais cedo poderia economizar centenas de milhões de dólares por candidato fracassado, afirma a Apoha.
Fora do setor farmacêutico, a Apoha está colaborando com a biotecnologia alemã Ethris para prever como nanopartículas lipídicas transportando mRNA — o mesmo tipo de veículo de entrega utilizado em algumas vacinas contra a COVID-19 — se comportarão em animais. A startup também trabalha com a Somru BioSciences e com vários clientes da Fortune 500 em setores de farmacêutica, alimentos e bebidas e materiais.
Apoha afirma ter concluído um total de cerca de 40 projetos com clientes até o momento. A empresa conta atualmente com aproximadamente 25 funcionários.
Srivastava declarou que os recursos da Série A serão usados para expandir a plataforma da Apoha — que inclui hardware personalizado para realizar os experimentos necessários para obter os dados VIBE, bem como os modelos de IA construídos a partir desses dados — para lidar com mais tipos de amostras e mais clientes.
Raffi Kamber, cofundador e sócio-gerente da Singular, afirmou em um comunicado que a Apoha representa “uma nova geração de empresas científicas europeias onde a IA não é uma promessa futura, mas uma ferramenta prática que já está transformando como a biologia é feita.”
Esta história foi originalmente publicada em Fortune.com
