Aureka Biotechnologies fechou em 10 de agosto uma Série B de US$ 100 milhões. A Granite Asia financiou a primeira tranche, um investidor estratégico liderou uma tranche posterior, a HighLight Capital participou, e acionistas existentes como MPCi e NRL Capital fizeram follow-on. A empresa diz ter captado quase US$ 200 milhões no total.
O dinheiro vai para feedback experimental
Aureka afirma que os recursos irão para modelos biológicos de base de próxima geração, treinamento em larga escala, desenho molecular de novo, modelagem de estruturas biológicas e previsão de função. A companhia também atualizará o Lab-in-the-Loop, seu motor de feedback centrado em experimentos.
“Biology does not yield to computation alone; it depends on feedback from the physical world.”
A leitura direta é que biologia não avança só com computação. Uma molécula pode parecer boa no software, mas precisa voltar à bancada, e o resultado precisa alimentar o modelo seguinte.
OpenDDE é a prova pública
O modelo proprietário da Aureka é o AuraIDE; a versão aberta é o OpenDDE. O artigo no arXiv, submetido em 4 de julho, descreve o OpenDDE como um modelo biomolecular all-atom baseado em co-folding para predição de estruturas, desenho de novo, estimativa de afinidade e otimização condicionada por estrutura.
Em entrevista à 36Kr, o CEO Weian Zhao disse que a empresa usou um cluster na escala de mil GPUs para treinar o AuraIDE e abriu o OpenDDE como prova de credibilidade. Aureka afirma que o OpenDDE está entre os principais modelos biomoleculares open-source em avaliações independentes. A 36Kr relata que, em predição de estruturas antígeno-anticorpo, o OpenDDE melhorou a precisão geral em cerca de 1,5 vez ante o AlphaFold3. Em um alvo autoimune interno, fluxos anteriores geravam cinco ou seis sequências ativas em 50 desenhos; com OpenDDE, mais de 30 tiveram alta atividade, com taxa de acerto de 60%.
O teste comercial são moléculas
Modelo mundial biológico é uma expressão ambiciosa. O roteiro de longo prazo da Aureka prevê simular interações moleculares, raciocinar sobre resultados de desenho e apoiar agentes de IA que planejem, executem e iterem tarefas de desenho de fármacos.
O teste próximo é mais concreto. Farmacêuticas trazem alvos que imunização animal ou triagem de bibliotecas não resolvem bem; a Aureka desenha moléculas candidatas sob condições definidas; a validação inicial pode ocorrer no ciclo dry-wet da Aureka, na farmacêutica ou em um CRO. Se os candidatos passarem, a relação pode evoluir para licenciamento ou codesenvolvimento.
Aureka diz ter parcerias estratégicas com várias farmacêuticas globais e receita de dezenas de milhões de dólares nos últimos dois anos. A 36Kr relata mais de dez programas candidatos em doenças cardiometabólicas, autoimunes e do sistema nervoso central, com o programa cardiometabólico mais avançado previsto para enviar IND no primeiro trimestre do próximo ano.
Três pontos de controle
Os próximos pontos são uma versão leve de inferência do OpenDDE, o avanço do programa líder para IND e a passagem de pilotos farmacêuticos para licenciamentos maiores. A rodada mostra apetite de investidores. Moléculas, dados e contratos pagos mostrarão se o ciclo modelo-laboratório funciona fora da apresentação.
Fontes: anúncio de financiamento da Aureka, 36Kr, Synced, VBData, CocoLoop, arXiv:2607.03787; verificação cobre Série B de US$ 100 milhões, quase US$ 200 milhões captados, fundação em 2023, OpenDDE e escopo FoldBench v1, alegação de cerca de 1,5 vez em precisão, exemplo de 50 sequências e 60% de acerto, receita de dezenas de milhões de dólares e plano de IND.