Раунд pre‑seed на €1,4 млн, о котором объявили 12 мая 2026 года, даст молодой компании ресурсы для развития продукта и сотрудничества с научными и индустриальными партнёрами.
Раунд включает:
Компания планирует использовать капитал для расширения инженерной команды и компетенций в машинном обучении, увеличения объёмов экспериментальных данных и запуска первых внедрений платформы у партнёров.
Главный продукт Tolemy Bio — Orbit, AI‑native платформа для клеточной биологии. Она призвана объединить многочисленные экспериментальные процессы и источники данных, которые в современных лабораториях часто разбросаны между оборудованием, электронными таблицами, лабораторными журналами и специализированными программами.
Orbit собирает эти данные в единую среду, где исследователи могут:
Таким образом платформа помогает интерпретировать, прогнозировать и оптимизировать поведение клеток в ходе разработки лекарств и биопроизводства.
Некоторые источники описывают Orbit как «панель управления клеточной биологией», позволяющую отслеживать эксперименты, моделировать биологические процессы и более системно управлять клеточными терапиями.
Современные методы лечения — особенно клеточные и генные терапии — генерируют огромные объёмы экспериментальных данных. Однако эти данные часто остаются разрозненными и плохо сопоставимыми между лабораториями, экспериментами и командами.
Tolemy Bio пытается решить эту проблему, превращая лабораторную информацию в структурированную базу знаний, пригодную для повторного использования. Такой подход может приблизить отрасль к более системной и основанной на данных разработке лекарств.
Стартап Tolemy Bio был основан в 2026 году Алексом Уордом (Alex Ward) и Кейленом Андерсоном (Caelan Anderson).
После привлечения инвестиций команда планирует ускорить разработку Orbit и протестировать платформу вместе с первыми исследовательскими и индустриальными партнёрами.
По мере того как искусственный интеллект всё активнее внедряется в научные лаборатории, решения вроде Orbit становятся частью более широкой тенденции — объединения традиционной «мокрой» биологии с современной инфраструктурой данных и машинным обучением.
Comments
0 comments