Magnitude Biosciences lève 1,3 M£ pour cribler des médicaments à l'échelle industrielle sur des organismes vivants

Magnitude Biosciences (Durham) a levé 1,3 million de livres sterling (environ 1,5 M€) avec Northstar Ventures (via le North East Spinout Inspire Fund, le North East Innovation Fund et le Northstar EIS Growth Fund) et Maven Capital Partners (fonds régionaux), auxquels s'ajoutent des investisseurs individuels. La levée débloque également une subvention de 217 000 £ du programme Innovate UK Investor Partnership. Fondée en 2018 par Dr. Fozia Saleem comme spin-off de l'Université de Durham, la société développe VivoScan — une plateforme de découverte de médicaments qui crible les candidats sur des nématodes C. elegans vivants via l'IA, la robotique et l'imagerie à haut débit.

Le stade de ce tour de table n'a pas été précisé par la société ni par ses investisseurs.

La thèse de l'organisme entier

La découverte de médicaments souffre d'un problème de traduction. Le modèle dominant de criblage précoce repose sur les assays cellulaires : les composés sont testés sur des cellules isolées en culture pour leur engagement de cible, leur toxicité et leur activité biologique de base. Les assays cellulaires sont rapides, peu coûteux et extensibles à des millions de composés. Ils sont aussi structurellement trompeurs : les cellules en isolation se comportent différemment des cellules intégrées dans un organisme vivant, doté d'un métabolisme fonctionnel, d'un système nerveux et d'interactions tissulaires réelles. Le résultat est un pipeline rempli de composés qui passent les criblages cellulaires et échouent sur les animaux.

Le pari de Magnitude Biosciences est que C. elegans — un nématode de 1 mm avec un système nerveux entièrement cartographié, un corps transparent et 60 à 80 % de chevauchement avec les séquences géniques humaines liées aux maladies — offre un criblage organisme-entier à un coût et une vitesse situés entre les assays cellulaires et les modèles mammifères in vivo. VivoScan utilise la robotique pour manipuler les cultures de nématodes à grande échelle, l'imagerie pilotée par IA pour extraire des lectures phénotypiques d'organismes vivants, et le machine learning pour classer les effets des composés sur des centaines de paramètres biologiques simultanément.

Dr. Fozia Saleem : « Notre ambition est de devenir la première société à offrir une plateforme permettant de cribler des millions de composés dans un organisme entier. »

La validation externe existante est sérieuse : sept essais externes avec Vertify ; équipement à l'échelle industrielle en développement avec Demcon (une société néerlandaise d'ingénierie de précision qui a construit des équipements robotiques pour ASML et d'autres clients deeptech) ; incubation ESA BIC (Centre d'incubation de l'Agence spatiale européenne). Le département de Biosciences de l'Université de Durham a contribué la recherche fondatrice.

Le financement et ce qu'il construit

Northstar Ventures est le principal fonds early-stage du nord-est de l'Angleterre, spécialisé dans les spin-offs universitaires et les sociétés deeptech à cycles de développement longs. Maven Capital Partners apporte l'investissement régional et l'expérience de montée en puissance commerciale. La subvention Innovate UK signale que les affirmations scientifiques de VivoScan ont été évaluées par des experts techniques indépendants — une validation externe significative à ce stade.

L'utilisation des fonds est principalement axée sur le débit : passer de l'opération actuelle à l'échelle du laboratoire à une plateforme capable de traiter des millions de composés sur des organismes entiers, ce qui requiert à la fois le pipeline robotique que Demcon développe et les modèles IA pour gérer les données d'imagerie résultantes à grande échelle.

1,3 M£ est une levée modeste pour l'ambition de cribler des millions de composés dans des organismes vivants. Le calendrier dépendra de la feuille de route équipement de Demcon. Ce qui rend ce tour intéressant n'est pas le montant mais la combinaison : une fondatrice crédible (spin-off avec huit ans de développement de plateforme), un partenaire industriel crédible (historique robotique de précision de Demcon) et un différenciateur scientifique clair (données phénotypiques organisme-entier à grande échelle) difficile à répliquer rapidement.