2,3-milijonska investicija v slovensko-ameriški Genialis

Slovensko-ameriško zagonsko podjetje Genialis je 2,3-milijonsko naložbo pridobilo od ameriškega in švicarskega sklada tveganega kapitala ter skupine zasebnih vlagateljev. Svež kapital je namenjen širitvi v ZDA in komercializaciji izdelka Genialis Platform. Ta na zapletene izzive analiziranja bioloških podatkov odgovarja z vrhunskimi programskimi rešitvami.

Podjetje je investitorje prepričalo z odlično in predano ekipo, v kateri je kar polovica doktorjev znanosti, ter inovativno tehnologijo, pisano na kožo znanstvenikom biologom. Ti lahko z Genialisovimi programskimi orodji mnogo hitreje in učinkoviteje analizirajo velikanske količine podatkov, predvsem s področja genomike.

Slovensko-ameriško zagonsko podjetje Genialis, ki ima sedeže v Houstonu in Cambridgeu ter v Ljubljani, je bilo ustanovljeno leta 2013. Do danes se je uveljavilo kot vodilni ponudnik programske opreme v oblaku za vizualno raziskovanje podatkov naslednje generacije sekvenciranja (področje bioinformatike).

Orodja, ki omogočajo nova odkritja

Podjetje Genialis je nastalo kot spin-out Laboratorija za bioinformatiko s Fakultete za računalništvo in informatiko v Ljubljani. Genialis razvija podatkovno programsko opremo na področju življenjskih znanosti. Biologom tako prinašajo najboljšo uporabniško izkušnjo in zagotavljajo robustno ter ponovljivo analizo podatkov v velikem obsegu.

Svoje produkte razvijajo za raziskovalce v farmacevtskih in biotehnoloških podjetjih, različnih raziskovalnih inštitutih oziroma povsod, kjer se ukvarjajo s sekvenciranjem oziroma kjer opazujejo različne genome (človeške, rastlinske, živalske …).

Tovrstni genomski podatki z Genialisovo programsko opremo postanejo dostopni znanstvenikom, ki jih sicer brez ustreznih orodij sploh ne morejo raziskovati, pojasnjuje Nejc Škoberne, soustanovitelj in direktor Genialisa.

Želijo postati Apple za biologe

Genialis tako učinkovito rešuje perečo težavo znanstvenikov, ki nimajo veliko računalniškega znanja, a se znajdejo pred dejstvom, da morajo postati podatkovni analitiki, da sploh lahko opravljajo svoje delo.

»Mi razvijamo platformo, hkrati pa na tej platformi postavljamo orodja, s katerimi nameravamo sčasoma pokriti večino teh problemov. V bistvu bi radi bili ‘Apple za biologe’, ki našo rešitev vzamejo v roke in jo že znajo uporabljati, ne da bi zanjo potrebovali dodatna obsežna izobraževanja,« pravi Škoberne.

Namesto 1,6 kar 2,3 milijona dolarjev

Odlična ekipa predanih znanstvenikov in vrhunska tehnologija sta uspeli hitro prepričati oba vodilna institucionalna vlagatelja: Redalpine Venture Partners iz Züricha in First Star Ventures iz Bostona. V skupni naložbi se jima je pridružilo še slovensko podjetje Pikas in več angelskih investitorjev.

Investicija se je zaključila gladko in izjemno uspešno. Od prvotno obljubljenih 1,6 milijona dolarjev oziroma načrtovanih 1,5 milijona dolarjev se je njena višina namreč povišala na kar 2,3 milijona dolarjev.

Nova linija izdelkov in po meri narejena aplikacija

Letos jeseni je Genialis začel uvajati svojo novo linijo SaaS izdelkov na čelu z vodilnim produktom Expressions za dinamično analiziranje sekvenc RNK (ribonukleinska kislina). Poleg tega je v sodelovanju z ameriško družbo Swift Biosciences lansiral po meri narejeno aplikacijo za odkrivanje različic s pomočjo ciljnega genomskega sekvenciranja.

Prav vsi Genialisovi produkti so pisani na kožo znanstvenikom brez računalniških znanj in strežejo naravni radovednosti raziskovalcev. »Naš cilj je vsakemu znanstveniku s področja znanosti o življenju zagotoviti najboljšo možno izkušnjo s podatki, da lahko postavijo katerokoli vprašanje in dobijo odgovor nanj,« pravi Škoberne.

Poleg tega Genialis še naprej razvija in zagotavlja celostno platformo za poslovne uporabnike, ki potrebujejo kompleksnejše rešitve, dodatne biološke podatke in orodja za upravljanje ter diseminacijo podatkov.

»Veselimo se, da bo Genialis postal stičišče znanja za omenjene najboljše znanstvenike in za njihova študijska področja,« je ob tej priložnosti še izpostavil Nejc Škoberne.