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Wren Capital

成立时间：2011-01-01

公司官网：https://www.wrencapital.co.uk/

基本信息：

Wren CapitalWren是科学，工程和软件领域的天使投资人。他们于2011年创立了Wren，迄今已投资了50家公司。Wren在早期投资界享有盛誉，并与众多天使投资人和机构投资者共同投资。从软件和半导体到基因组编辑，再到医疗设备再到卫星，他们对技术独创和辛勤工作可以产生长期价值的领域感兴趣。他们寻找对他们的市场有深刻了解的人。他们投资的创始人很聪明，他们会把事情做好。 ren通常每轮融资投资50,000到200,000英镑。棘手的问题需要花费时间才能解决，因此对他们的投资耐心等待。他们的目标是完成交易，并采取务实的态度。

机构画像：

主投领域：

应用技术：

信息技术
检测诊断技术
深度学习
自然语言处理技术

热门标签：

ai+辅助诊断

机构动态

海外 New Things | MitoRx Therapeutics获400万英镑融资，研发可逆转线粒体功能障碍的新型疗法

2023-12-17 09:57:15

MitoRx Therapeutics，一家英国生物技术公司，专注于研发逆转线粒体功能障碍的新型疗法，以阻止退行性疾病的发展。公司于12月13日宣布获得400万英镑种子轮融资，投资者包括UK Innovation & Science Seed Fund、Wren Capital等。这笔资金将用于资助HD的临床前工作，启动首个神经退行性疾病项目，并探索研究合作与伙伴关系。MitoRx Therapeutics致力于开发针对罕见神经肌肉疾病和神经退行性疾病的靶向口服线粒体保护疗法，其技术平台已在哺乳动物模型中验证，并有望扩展至其他退行性疾病。公司CEO Jon Rees博士表示，MitoRx Therapeutics是首家扭转硫化物信号转导线粒体功能障碍的生物技术公司，有望解决这些疾病尚未得到满足的巨大临床需求。

海外new things|「PharmEnable」获750万美元Pre-A轮融资，开发癌症和神经系统疾病小分子药物

2023-05-26 13:16:10

PharmEnable近日完成750万美元Pre-A轮融资，由MP Healthcare Venture Management领投，Wren Capital、Martlet Capital、O2h Ventures以及University of Cambridge Seed Funds跟投。该公司专注于开发治疗癌症和神经系统疾病的新一代小分子药物，计划用融资资金推进肿瘤学和神经病学方面的项目发展，并拓展研究平台。PharmEnable拥有肿瘤项目管线，并与Sosei Heptares等公司合作研发神经系统疾病药物。公司利用专有平台研发靶向药物，结合AI技术提高药物选择性，降低损耗率。同时，公司董事会扩大，引入Jeffrey Moore博士和Keith Blundy博士等经验丰富的董事，共同致力于为患者提供更有效的治疗药物。

MitoRx Therapeutics 宣布获得种子轮融资，以推进其线粒体保护疗法治疗退行性疾病

2022-04-25 15:00:00

MitoRx Therapeutics完成种子轮融资，并任命Glyn Edwards MBE为董事长。公司专注于开发逆转线粒体功能障碍的新型疗法，以阻止退行性疾病的发展。Glyn Edwards拥有丰富的治疗杜氏肌营养不良症等疾病的专业经验。MitoRx的首个治疗管线针对线粒体，其功能障碍与杜氏肌营养不良症、亨廷顿病等罕见疾病以及常见神经退行性疾病有关。公司创始人兼CSO Matt Whiteman教授及其团队近期在杜氏肌营养不良症模型中成功逆转了由线粒体功能障碍引起的力量丧失，并在阿尔茨海默病模型中实现了神经保护。CEO Jon Rees表示，种子轮融资将使公司推进首个治疗管线。公司已从包括英国创新与科学种子基金在内的多家投资者处筹集资金，用于临床前研究、平台开发和探索研究合作。

生物技术公司Antiverse筹集140万英镑种子资金，用于开发人工智能药物发现平台

2021-03-15

2021年3月15日，生物技术公司Antiverse已经筹集了140万英镑种子资金，以进一步开发其人工智能（AI）抗体药物发现平台，该平台专注于识别癌症、心脏和肺部疾病的新疗法。该资金是通过UKI2S Innovate Accelerator筹集的，投资者包括Development Bank of Wales、Angel Co-Investment Fund、Tensor Ventures、Wren Capital、Ed Parkinson、Cambridge Angels和SyndicateRoom。Antiverse目前正在探索将机器学习与称为噬菌体展示的实验室技术相结合的方法，以模拟抗体和抗原之间的相互作用。