野生植物のゲノムから収量遺伝子を発掘｜英Wild Biosciencが$60M調達、Photoplasma™で精密育種

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野生植物のゲノムから収量遺伝子を発掘する英国スタートアップ

気候変動と人口増加が進むなか、主要穀物の収量を持続的に伸ばす手段は限られてきました。従来の交配育種は時間がかかり、ゲノム編集も「どの遺伝子をどう編集するか」というターゲット探索が最大のボトルネックとなっています。そこで注目を集めているのが、英国オックスフォードのスタートアップWild Bioscience（ワイルド・バイオサイエンス）です。同社は数億年に及ぶ植物進化の歴史をAIで解読し、野生種が獲得してきた優れた形質を商業作物に取り込むという独自のアプローチを掲げています。

会社概要

  • 社名: Wild Bioscience Ltd（ワイルド・バイオサイエンス）
  • 本拠地: 英国オックスフォード
  • 設立: 2021年（オックスフォード大学植物科学部からのスピンアウト）
  • 共同創業者・CEO: Ross Hendron博士
  • 共同創業者: Steve Kelly教授（オックスフォード大学 植物科学）
  • 累計調達額: シード12百万ポンド（2021年）＋シリーズA 60百万ドル（2025年10月）

2025年10月発表のシリーズAは、Larry Ellison氏が設立したEllison Institute of Technology（EIT）がリードし、既存株主のOxford Science Enterprises、Braavos Capital、オックスフォード大学も追加出資しました。アグテック領域で世界的にダウンラウンドが目立つなか、この規模の調達は技術への期待値の高さを示しています。

Photoplasma™プラットフォームの仕組み

同社のコア技術はPhotoplasma™と呼ばれる独自のバイオインフォマティクス基盤です。地球上には30万種超の顕性植物があり、それぞれ乾燥・高温・貧栄養といった環境に適応する遺伝的解を進化させてきました。同社は数千種の野生植物ゲノムを横断解析し、光合成効率や水利用効率といった形質と相関する遺伝子配列をAIで特定します。

具体的なアプローチ

  • 比較ゲノミクス: 野生種と栽培種のゲノムを比較し、栽培化の過程で失われた、あるいは野生種のみが獲得した有用変異を抽出
  • 機械学習による形質予測: 形質データと遺伝子データを統合学習し、収量・耐性に寄与する候補遺伝子をランキング
  • 精密育種への橋渡し: 抽出した変異を既存のエリート品種にCRISPR等で精密導入することで、長期の戻し交配を不要にする

同社が特に注力しているのは、育種の難所とされてきた光合成効率の改善です。光合成は数百の遺伝子が関与する超多遺伝子形質で、従来の育種では手出しが困難でしたが、野生種に存在する自然変異を活用することで突破口を開こうとしています。

対象作物と商業化計画

主要ターゲットは小麦、トウモロコシ、大豆の三大穀物。広大な作付面積を持つため、数%の収量改善でも環境・経済インパクトが大きいとの判断です。

2025年にはDefra（英国環境食料農村地域省）のFarming Innovation ProgrammeとInnovate UKから1.13百万ポンドの助成を受け、精密育種コムギ開発コンソーシアムを立ち上げました。さらに英国ARIA（高等研究発明庁）から6.7百万ポンドの資金を獲得し、ジャガイモと小麦の収量改善を狙う合成生物学プロジェクトも進行中です。

ビジネスモデル

Wild Biosciencは自ら種子を販売するのではなく、世界の主要種苗会社・農薬メジャーへ遺伝資源と形質設計図をライセンス供与するBtoBモデルを基本としています。精密育種規制（英国Precision Breeding Act 2023）の整備が進んだことで、ゲノム編集作物の英国内商業化の道筋が見えてきたことも追い風です。

競合との比較と日本への示唆

精密育種スタートアップは世界に複数存在します。Inari Agriculture（米国）は多遺伝子編集で大豆・トウモロコシの収量改善を狙い、Pairwise（米国）はベリー類など特殊作物の食味改善でBayerと提携、Phytoform Labs（英国）はAIによるシスエレメント設計を強みとしています。これらが「いかに編集するか」を競うのに対し、Wild Biosciencは「何を編集すべきか」の探索精度、すなわち野生種の進化的多様性をデータソースとする点で独自路線を歩んでいます。

日本ではコメ・ムギなど主要穀物での精密育種の社会実装は欧米に比べ遅れていますが、在来種・野生種の植物遺伝資源は豊富に保存されています。これをAIで再解析することで国産精密育種パイプラインを構築できる可能性があり、Wild Biosciencのモデルは種苗会社・公的研究機関・AI企業の連携モデルとして参考になるはずです。

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