文 | 鏡知
36氪獲悉，領(lǐng)摯科技（LinkZill）近日完成數(shù)千萬(wàn)元A輪融資，由比鄰星創(chuàng)投獨(dú)家投資。本輪融資將用于加速TFT生命科學(xué)產(chǎn)品交付及全球市場(chǎng)拓展。
2019年，領(lǐng)摯科技于杭州成立，組建了一支交叉學(xué)科團(tuán)隊(duì)，嘗試用TFT（薄膜晶體管）半導(dǎo)體技術(shù)提升生命科學(xué)的效率，特別是最上游的DNA合成等問(wèn)題。當(dāng)前，其已經(jīng)開(kāi)發(fā)出“桌面式TFT-DNA合成儀”設(shè)備，據(jù)領(lǐng)摯科技對(duì)36氪介紹，通過(guò)該設(shè)備“能夠快速合成多種通量、載量均衡、長(zhǎng)度領(lǐng)先的寡核苷酸微陣列和寡核苷酸池，進(jìn)而降低成本，縮短交付時(shí)間�！�
基因?qū)用�，“讀-寫(xiě)-改”即測(cè)序-合成-編輯，是三項(xiàng)重要的基礎(chǔ)技術(shù)。其中，基因測(cè)序領(lǐng)域已誕生Illumina、華大基因等行業(yè)巨頭及眾多下游服務(wù)商。AI制藥、合成生物、多組學(xué)等方向的快速發(fā)，使得高通量、低成本的DNA合成需求顯著提升。
此前，寡核苷酸微陣列和寡核苷酸池的高通量合成技術(shù)，仍是一項(xiàng)卡脖子難題，全世界范圍內(nèi)供應(yīng)商稀缺，且產(chǎn)物價(jià)格昂貴、交付周期漫長(zhǎng)；同時(shí)，現(xiàn)有技術(shù)往往單純地追求高通量，而其合成產(chǎn)物的載量難以滿(mǎn)足多數(shù)生命科學(xué)應(yīng)用的需求。
針對(duì)諸多行業(yè)痛點(diǎn)，領(lǐng)摯科技將“靈活通量、靈活載量的DNA合成技術(shù)”作為首個(gè)產(chǎn)業(yè)化方向�！癟FT半導(dǎo)體具備高通量、大面積、低成本等特質(zhì)，通過(guò)搭建‘微陣列反應(yīng)控制’、‘皮升級(jí)液滴操控’、‘原位信號(hào)傳感’三大基礎(chǔ)能力，我們可以在一張芯片上實(shí)現(xiàn)反應(yīng)體系構(gòu)建、反應(yīng)過(guò)程控制、反應(yīng)結(jié)果檢測(cè)三大任務(wù)，從而提升全環(huán)節(jié)效率，”領(lǐng)摯科技CEO馮林潤(rùn)曾對(duì)36氪介紹其技術(shù)邏輯。
2023年，領(lǐng)摯科技推出了桌面式TFT-DNA合成儀，正是利用了TFT半導(dǎo)體優(yōu)異的微陣列反應(yīng)控制能力。推出TFT-DNA合成儀后，其也在研發(fā)更加集成化的生命科學(xué)設(shè)備，通過(guò)將高通量反應(yīng)體系構(gòu)建、反應(yīng)過(guò)程的精確并行控制、反應(yīng)結(jié)果的實(shí)時(shí)傳感集成到同一臺(tái)設(shè)備中，實(shí)現(xiàn)高度集成和去人工化。同時(shí)，嘗試將試劑耗材成本降低兩個(gè)數(shù)量級(jí)以上。
現(xiàn)階段，在交付層面，領(lǐng)摯科技實(shí)現(xiàn)了從終端設(shè)備、芯片耗材到合成產(chǎn)物的商業(yè)化，完成寡核苷酸微陣列、寡核苷酸池、基因三種產(chǎn)物形態(tài)的天使客戶(hù)交付，并推出了第一款標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品摯睿 TruArray Std 4K高通量寡核苷酸微陣列。另外，4K通量寡核苷酸池、65K至1M通量寡核苷酸微陣列等合成產(chǎn)物產(chǎn)品也在研發(fā)中，有望今年上市。
領(lǐng)摯科技摯睿 TruArray Std 4K高通量寡核苷酸微陣列
2023年領(lǐng)摯科技投資建設(shè)了杭州薄膜晶體管半導(dǎo)體研發(fā)中心，并在英國(guó)劍橋設(shè)置研發(fā)及商務(wù)中心，據(jù)公司介紹，“目前，其已為全球超300家客戶(hù)提供服務(wù)，覆蓋超20個(gè)國(guó)家和地區(qū)。”
高通量DNA合成技術(shù)已經(jīng)誕生了二十年，但受制于現(xiàn)有技術(shù)選型和產(chǎn)物規(guī)格，下游應(yīng)用場(chǎng)景仍頗為局限尤其面對(duì)AI輔助蛋白設(shè)計(jì)技術(shù)爆發(fā)所催生的大規(guī)�；蛭膸�(kù)構(gòu)建、篩選和進(jìn)化的需求，仍捉襟見(jiàn)肘。以寡核苷酸池合成技術(shù)為起點(diǎn)，領(lǐng)摯科技團(tuán)隊(duì)正嘗試構(gòu)建更完整的工具鏈，以覆蓋文庫(kù)設(shè)計(jì)、基因拼接、序列驗(yàn)證和篩選、蛋白表達(dá)和進(jìn)化的流程，突破生命科學(xué)領(lǐng)域的時(shí)間、人力和成本瓶頸，助力AI for Science時(shí)代的加速到來(lái)。
