Didžiąją žmonijos istorijos dalį, kai mums reikėjo naudingo biologinio įrankio, pirmiausia jo ieškojome gamtoje.
Surandame bakteriją.
Aptinkame jos fermentą.
Tuomet bandome tą fermentą pakeisti taip, kad jis geriau atliktų mums reikalingą darbą.
Vilniuje veikianti Biomatter bando šią logiką apversti.
Vietoje klausimo „kokį gamtoje jau egzistuojantį baltymą galėtume pritaikyti?“ bendrovė nori pradėti nuo kito:
„Kokio baltymo mums reikia?“
Tada – jį suprojektuoti.
Biomatter, kurios juridinis pavadinimas Lietuvoje yra Biomatter Designs UAB, kuria dirbtiniu intelektu ir fizikiniais modeliais paremtą platformą naujiems fermentams projektuoti. Bendrovės tikslas – sukurti baltymus, turinčius iš anksto pageidaujamas savybes, net jeigu tokie baltymai gamtoje niekada neegzistavo.
Tai viena iš sričių, kurioje generatyvinis dirbtinis intelektas gali reikšti gerokai daugiau nei tekstų ar paveikslėlių generavimą.
Čia generuojama pati biologija.
Fermentai – mažytės gamyklos
Norint suprasti Biomatter, pirmiausia reikia suprasti fermentus.
Fermentai yra baltymai, kurie pagreitina chemines reakcijas.
Žmogaus organizme jie padeda virškinti maistą, kopijuoti genetinę informaciją ir vykdyti daugybę kitų procesų.
Tačiau fermentai yra ne mažiau svarbūs ir pramonėje.
Jie naudojami maisto gamyboje.
Diagnostikoje.
Farmacijoje.
Žemės ūkyje.
Biokuro gamyboje.
Cheminių medžiagų sintezėje.
Genų terapijoje.
Kartais fermentas gali pakeisti procesą, kuriam kitaip reikėtų aukštos temperatūros, didelio slėgio ar agresyvių cheminių medžiagų.
Todėl tinkamas fermentas gali būti ne tiesiog geresnis biologinis komponentas.
Jis gali pakeisti visą produkto gamybos būdą.
Problema ta, kad gamta fermentus kūrė ne mūsų pramoninėms užduotims.
Gamta optimizavo ne mūsų gamykloms
Tradicinė baltymų inžinerija dažniausiai prasideda nuo natūralaus baltymo, kuris jau maždaug atlieka norimą funkciją.
Tuomet mokslininkai keičia jo aminorūgščių seką.
Pagamina variantą.
Išbando laboratorijoje.
Pažiūri, ar jis geresnis.
Tada pakeičia dar kartą.
Procesas kartojamas tol, kol gaunamas pakankamai tinkamas rezultatas.
Tačiau čia slypi fundamentali problema.
Natūralūs fermentai evoliucionavo tam, kad padėtų išgyventi organizmams, o ne tam, kad optimaliai veiktų biotechnologijų gamykloje.
Fermentas gali puikiai veikti bakterijos ląstelėje, tačiau būti nestabilus aukštesnėje temperatūroje.
Jis gali būti per lėtas.
Nesuderinamas su gamybos tirpikliais.
Reaguoti su netinkama molekule.
Arba tiesiog neegzistuoti tokia forma, kokios reikia naujam produktui.
Biomatter požiūriu, bandymas vis tobulinti gamtoje rastą baltymą yra tam tikras apribojimas.
Jos Intelligent Architecture™ platforma siekia fermentą konstruoti „iš apačios į viršų“ – nuo norimų funkcijų ir fizikinių reikalavimų link konkrečios molekulinės struktūros.
Idėja prasidėjo Vilniaus universitete
Biomatter istorija glaudžiai susijusi su Vilniaus universitetu.
Laurynas Karpus, Vykintas Jauniškis ir Irmantas Rokaitis susipažino Vilniaus universiteto Biotechnologijos institute. Ten jie pradėjo eksperimentuoti su idėja pritaikyti generatyvinio dirbtinio intelekto metodus fermentams kurti.
Prie komandos taip pat prisidėjo Donatas Repečka ir Vilniaus universiteto profesorius Rolandas Meškys. 2018 metais jie kartu įkūrė Biomatter.
Idėja tuo metu buvo gana radikali.
Generatyviniai neuroniniai tinklai jau rodė, kad gali išmokti sudėtingų duomenų struktūrų ir kurti naujus pavyzdžius.
Biomatter kūrėjai iškėlė klausimą:
jeigu algoritmas gali išmokti, kaip atrodo realistiškas vaizdas, ar jis gali išmokti, kaip atrodo veikiantis baltymas?
ProteinGAN
Vienu svarbiausių ankstyvųjų komandos darbų tapo ProteinGAN.
Modelis buvo mokomas naudojant didelius natūralių baltymų sekų kiekius ir generavo naujas sekas, kurių gamtoje anksčiau nebuvo.
Tačiau gražiai atrodanti aminorūgščių seka dar nėra veikiantis fermentas.
Tikrasis testas turėjo įvykti laboratorijoje.
Komanda bendradarbiavo su Chalmerso technologijos universiteto mokslininkais Švedijoje, kurie dalį dirbtinio intelekto sugeneruotų baltymų pagamino ir eksperimentiškai išbandė.
Jie veikė.
2021 metais šio darbo rezultatai buvo publikuoti žurnale Nature Machine Intelligence straipsnyje „Expanding functional protein sequence spaces using generative adversarial networks“.
Tai buvo svarbus momentas.
Algoritmas ne tik nuspėjo, kaip galėtų atrodyti baltymas.
Jis pasiūlė naujas baltymų sekas, kurios vėliau pasirodė esančios funkcionalios realiame biologiniame eksperimente.
Nuo mokslinio eksperimento prie produkto
Tačiau tarp mokslinio straipsnio ir komerciškai naudingo fermento yra didžiulis atstumas.
Pramonės klientui neužtenka baltymo, kuris tiesiog veikia.
Jam gali reikėti, kad fermentas:
veiktų konkrečioje temperatūroje;
atlaikytų tam tikrą cheminę aplinką;
reaguotų būtent su viena molekule;
būtų pakankamai stabilus sandėliuojant;
veiktų pakankamai greitai;
būtų ekonomiškai gaminamas dideliu mastu.
Todėl Biomatter ilgainiui iš ProteinGAN tyrimų išaugino platesnę Intelligent Architecture™ platformą.
Ji jungia generatyvinį dirbtinį intelektą, bioinformatiką, fizikinius modelius ir realius laboratorinius eksperimentus. Kompiuteris pasiūlo baltymus, laboratorija juos pagamina ir išbando, o eksperimentiniai rezultatai grįžta atgal į projektavimo procesą.
Tai svarbi Biomatter istorijos dalis.
Bendrovė nėra vien programinės įrangos kompanija, siunčianti klientams kompiuterio sugeneruotas sekas.
Ji turi savo laboratorinę infrastruktūrą, kurioje suprojektuoti baltymai fiziškai gaminami ir tikrinami.
DI projektuoja. Biologija pasako, ar jis buvo teisus.
Savaitės vietoje metų
Biomatter teigia, kad toks metodas gali smarkiai sumažinti eksperimentinių iteracijų skaičių.
Tradicinė fermentų inžinerija gali reikalauti daugybės projektavimo, gamybos ir testavimo ciklų.
Bendrovės tikslas – galutinį fermentą sukurti per savaites, o ne metus.
Tai gali būti vienas svarbiausių ekonominių šios technologijos aspektų.
Jeigu kiekvieną biologinį komponentą sukurti užtrunka metus, daugybė potencialių produktų paprasčiausiai niekada nėra kuriami.
Ne todėl, kad jie fiziškai neįmanomi.
O todėl, kad per brangu ir per ilgai ieškoti jiems tinkamo fermento.
Jeigu baltymų projektavimo kaina ir laikas sumažėja, atsiranda visiškai nauja projektų kategorija, kuri anksčiau ekonomiškai neturėjo prasmės.
Jų fermentai jau nėra vien laboratorinis eksperimentas
Biomatter technologija jau naudojama su gerai žinomomis tarptautinėmis bendrovėmis.
Tarp bendrovės minimų partnerių ir klientų yra BASF, Thermo Fisher Scientific, Kirin ir Neogen. Biomatter teigia, kad jos sukurti fermentai jau naudojami sprendimuose, susijusiuose su sveikata, maistu, žemės ūkiu ir tvaresne gamyba.
Vienas pavyzdžių – bendradarbiavimas su Japonijos Kirin, kuriant fermentus žmogaus pieno oligosacharidų, arba HMO, gamybai.
Tai sudėtingi cukrūs, natūraliai randami žmogaus piene ir svarbūs kūdikių mitybai, tačiau juos pramoniniu mastu pagaminti nėra paprasta.
Kitas bendradarbiavimas su ArcticZymes Technologies susijęs su fermentais, naudojamais molekulinėje diagnostikoje, genų terapijoje, vakcinų ir kitų biofarmacinių produktų gamyboje.
2025 metais Biomatter taip pat paskelbė apie bendradarbiavimą su JAV bendrove Neogen, kuriame Intelligent Architecture™ platforma naudojama kuriant naujus fermentinius produktus maisto saugos srityje.
Tai jau visai kita stadija nei universitetinis eksperimentas.
Klausimas nebėra vien „ar DI gali sukurti veikiantį baltymą?“
Klausimas tampa:
„Ar galima nuolat projektuoti komerciškai naudingus baltymus konkrečioms pasaulinių įmonių problemoms?“
6,5 mln. eurų statymas už šią idėją
2024 metais Biomatter pritraukė 6,5 mln. eurų investicijų raundą, kuriam vadovavo Suomijos Inventure ir Vokietijos UVC Partners.
Raunde taip pat dalyvavo ankstesni investuotojai Practica Capital ir Metaplanet, verslo angelai bei industrijos ekspertai.
Tai nebuvo pirmoji bendrovės investicija.
Dar ankstesniame etape Biomatter buvo pritraukusi 500 tūkst. eurų raundą, kuriam vadovavo Practica Capital.
Naujesnis kapitalas skirtas toliau plėsti Intelligent Architecture™ galimybes ir kurti visiškai naujus fermentus.
Biotechnologijų versle tai svarbu, nes čia neužtenka pasamdyti daugiau programuotojų ir išsinuomoti daugiau serverių.
Reikia laboratorijų.
Įrangos.
Reagentų.
Baltymų ekspresijos ir gryninimo sistemų.
Analitinės chemijos.
Biochemikų.
Ir daugybės realių eksperimentų.
30 žmonių tarp kodo ir laboratorinio stalo
Biomatter šiandien vis dar yra palyginti nedidelė organizacija.
2026 metais Lietuvos registrų duomenys rodo maždaug 30–31 darbuotoją.
Tačiau darbuotojų profiliai parodo neįprastą komandos sudėtį.
Vienoje bendrovėje dirba programinės įrangos kūrėjai, mašininio mokymosi specialistai, bioinformatikai, molekuliniai biologai, biochemikai ir analitinės chemijos specialistai.
Dabartiniuose Biomatter darbo skelbimuose matyti, kad bendrovė toliau plečia laboratorinę komandą Vilniuje – ieško analitinės chemijos specialistų, biotechnologų, mokslininkų ir laboratorijos vadovo, o dalis laboratorinių pozicijų jau nurodomos Mokslininkų gatvėje esančioje laboratorijoje.
Tai gerai iliustruoja, kas iš tiesų yra AI biotechnologijų bendrovė.
Vien modelio neužtenka.
Kažkas turi paimti kompiuterio sugeneruotą idėją ir paversti ją tikra molekule.
Pajamos beveik padvigubėjo
Biomatter jau generuoja ir reikšmingas komercines pajamas.
Lietuvos Registrų centrui pateikti finansiniai duomenys rodo, kad 2024 metais bendrovės pardavimo pajamos siekė apie 962 tūkst. eurų, o 2025 metais išaugo iki maždaug 1,78 mln. eurų.
Tai yra apie 85 procentų metinis augimas.
Bendrovė kol kas nėra pelninga.
2025 metais jos grynasis nuostolis siekė apie 991 tūkst. eurų, palyginti su maždaug 1,32 mln. eurų nuostoliu 2024 metais.
Deep-tech įmonei tai nėra neįprasta stadija: Biomatter tuo pačiu metu kuria nuosavą technologiją, vykdo laboratorinius tyrimus ir plečia komercinę veiklą.
Įdomesnis signalas yra tai, kad mokslinė platforma jau virsta parduodamais projektais.
Iš Vilniaus į AstraZeneca ekosistemą
2026 metų sausį Biomatter žengė dar vieną įdomų žingsnį – prisijungė prie AstraZeneca BioVentureHub Geteborge, Švedijoje.
Ji tapo pirmąja Lietuvos ir apskritai Baltijos šalių bendrove, prisijungusia prie šios industrinės gyvybės mokslų R&D ekosistemos.
Tai Biomatter istorijai suteikia įdomų simbolinį ratą.
Ankstyvieji bendrovės generatyvinio baltymų dizaino darbai buvo eksperimentiškai tikrinami bendradarbiaujant su Chalmerso technologijos universitetu Geteborge.
Po kelių metų Vilniuje sukurta bendrovė grįžta į tą patį miestą jau kaip augantis biotechnologijų verslas, dirbantis šalia vienos didžiausių pasaulio farmacijos bendrovių.
Pripažinimas už pačią technologiją
2025 metais Laurynas Karpus, Vykintas Jauniškis ir Irmantas Rokaitis pateko tarp dešimties Europos patentų tarnybos Young Inventors Prize pasaulio finalininkų.
Jie buvo atrinkti iš daugiau nei 450 kandidatų už AI ir fizikiniais modeliais paremtą fermentų projektavimo technologiją.
Dar anksčiau Karpus, Jauniškis ir Rokaitis buvo patekę į Forbes 30 Under 30 Europe mokslo ir sveikatos kategoriją.
Tačiau šiuo metu turbūt svarbesnis už apdovanojimus yra faktas, kad technologija perėjo kelis retai vienoje startuolio istorijoje sutampančius etapus.
Ji prasidėjo universiteto laboratorijoje.
Tapo moksliniu straipsniu.
Tapo patentuojama technologija.
Tapo įmone.
Ir dabar tampa komerciniais fermentais, naudojamais tarptautinių klientų produktuose.
Baltymai gali tapti programuojama technologija
Didžiausia Biomatter idėja iš tikrųjų nėra apie vieną fermentą.
Ji yra apie tai, kaip ateityje apskritai kursime biologines technologijas.
Programuotojas nepradeda naujos programos ieškodamas gamtoje egzistuojančio kodo fragmento, kuris maždaug daro tai, ko jam reikia.
Inžinierius neieško atsitiktinai gamtoje susiformavusios detalės, kurią galėtų šiek tiek nušlifuoti.
Jie pradeda nuo reikalavimų.
Ką sistema turi atlikti?
Kokiomis sąlygomis ji turi veikti?
Kokias savybes ji turi turėti?
Tada ją projektuoja.
Biomatter stato už tai, kad baltymų inžinerija juda ta pačia kryptimi.
Ne:
suraskime fermentą, kuris beveik tinka.
O:
suprojektuokime fermentą, kurio reikia.
Jeigu tai taps patikimu ir pakartojamu procesu, pasekmės gali būti labai plačios.
Nauji vaistų gamybos procesai.
Efektyvesnė diagnostika.
Nauji maisto ingredientai.
Švaresnė chemijos pramonė.
Biologiniai procesai, pakeičiantys energijai imlias chemines reakcijas.
Ir produktai, kurių šiandien negalime pagaminti paprasčiausiai todėl, kad gamta niekada neturėjo priežasties sukurti jiems reikalingo fermento.
Vilniuje projektuojama biologija, kurios gamtoje nebuvo
2018 metais Biomatter buvo nedidelė Vilniaus mokslininkų komanda, bandanti atsakyti į gana fundamentalų klausimą:
ar dirbtinis intelektas gali sukurti naują veikiantį baltymą?
Šiandien klausimas jau kitoks.
Bendrovė turi tarptautinius klientus, beveik 1,8 mln. eurų metinių pajamų, daugiau nei 30 žmonių komandą, nuosavą laboratorinę infrastruktūrą ir 6,5 mln. eurų naujo kapitalo technologijai plėsti.
Jos fermentai jau naudojami sveikatos, maisto ir pramoninėse aplikacijose, o pati bendrovė toliau bando trumpinti kelią nuo norimos biologinės funkcijos iki realios molekulės.
Todėl Biomatter galima vertinti ne tik kaip dar vieną Lietuvos dirbtinio intelekto startuolį.
Tai bendrovė, bandanti padaryti su biologija tai, ką kompiuterinis projektavimas padarė daugeliui kitų inžinerijos sričių:
prieš ką nors pagaminant realiame pasaulyje, pirmiausia išmokti tai suprojektuoti skaitmeniniu būdu.
Tik šiuo atveju galutinis produktas nėra mikroschema, pastatas ar mašina.
Tai gyvosios gamtos molekulinė mašina, kurios iki tol galėjo apskritai nebūti.