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The NewsL’article Alven et Daphni mènent la série A de la biotech Generare est apparu en premier sur Maddyness - Le média pour comprendre l'économie de demain.Alven et Daphni mènent la série A de la biotech Generare Generare s’attèle à générer des données moléculaires inédites destinées au développement de nouveaux médicaments. La biotech tricolore lève 20 millions d'euros pour découvrir 2 000 nouvelles molécules d’ici 2027. Temps de euros menée par Alven et Daphni. Les investisseurs existants, dont Galion.exe, Teampact Ventures et VIVES Partners, ont également participé à l’opération. Avant celle-ci, la jeune pousse avait déjà levé 5 millions d’euros en octobre 2024. Fondée en 2023 par Guillaume Vandenesch et Vincent Libis, la société s’attèle à générer des données moléculaires inédites destinées au développement de nouveaux médicaments. Pour ce faire, elle examine des dizaines de milliers de génomes microbiens, de manière à identifier les séquences génétiques les plus susceptibles de produire des molécules bioactives, puis caractériser les composés obtenus en fonction de leur structure, leur activité biologique et leur potentiel thérapeutique. «La découverte de nouveaux médicaments est aujourd’hui un sujet de data. L’ensemble du secteur entraîne ses modèles sur la même chimie recyclée et converge inévitablement vers les mêmes impasses. Pour nous, l’enjeu est de fournir aux laboratoires et à leurs algorithmes des données moléculaires nouvelles, inédites et de haute qualité», explique Guillaume Vandenesch, co-fondateur et CEO de Generare. Le génome microbien, cet incroyable réservoir de données moléculaires La création de cette bibliothèque de chimie moléculaire avec la technologie propriétaire de clonage et de séquençage de Generare pourrait faire basculer la biologie dans un nouveau paradigme. Et pour cause, la société rappelle que seulement 3 % de la diversité moléculaire est connue à ce jour. Or le génome microbien abrite un réservoir de chimie moléculaire dont 97 % reste à découvrir. «Nous construisons l’infrastructure pour changer la donne, avec la plus grande bibliothèque commerciale de données moléculaires issues de l’évolution au monde, un jeu de données qui s’améliore à chaque cycle, et une plateforme capable de fournir aux entreprises des points de départ véritablement nouveaux pour la découverte de médicaments», complète Vincent Libis, co-fondateur et CSO de Generare. A ce jour, l’entreprise tricolore assure avoir permis de découvrir plus de 200 petites molécules inédites, mais ce n’est qu’un début. En effet, la biotech parisienne va pouvoir mettre à profit sa série A pour passer de nouveau caps décisifs dans son développement. Elle ambitionne ainsi d’être en capacité de découvrir 2 000 nouvelles molécules d’ici 2027, avant d’espérer dépasser à terme les 10 000, qui constituent autant d’opportunités pour développer de nouveaux traitements contre des maladies potentiellement mortelles. Pour atteindre ses objectifs, Generare prévoit de doubler son équipe de 25 collaborateurs, en recrutant notamment des informaticiens, chimistes ou encore biologistes de synthèse. À lire aussi Station F s’ouvre à la santé avec Sanofi Maddynews La newsletter qu'il vous faut pour ne rien rater de l'actualité des startups françaises ! JE M’INSCRIS × Envie d'être le premier au courant ? L'actualité économique, des entrepreneurs et de l'innovation, directement dans votre boîte mail, avant tous les autres Quotidienne HEBDOMADAIRE Champ non rempli Champ non rempli Adresse e-mail ENVOYER Réservé aux abonnés Partager Ne passez pas à côté de l'économie de demain, recevez tous les jours à 7H30 la newsletter de Maddyness. JE M’INSCRIS SIGNALER UNE ERREUR Légende équipe de Generare. Crédit : Generare.Reported by Maddyness FranceBackgroundFor complete details, please refer to the original article.Key PlayersFor complete details, please refer to the original article.Market ContextFor complete details, please refer to the original article.Looking AheadFor complete details, please refer to the original article.Based on reporting from Maddyness France · Read original sourceAnalysis by Senna AI