Heim
Latent Labs, gegründet von DeepMind Alaun, startet mit 50 Millionen US -Dollar für die Programmbiologie
Ein neues Startup, Latent Labs, gegründet von einem ehemaligen Google DeepMind-Wissenschaftler, ist gerade mit einer stattlichen Finanzierung von 50 Millionen Dollar aus dem Stealth-Modus hervorgegangen. Ihre Mission? Biologie programmierbar zu machen, indem sie KI-Grundlagenmodelle entwickeln, die Proteine generieren und optimieren können. Sie planen, mit Biotech- und Pharmaunternehmen zusammenzuarbeiten, um dies zu verwirklichen.
Um zu verstehen, warum das eine große Sache ist, muss man Proteine verstehen. Sie sind die Arbeitspferde unserer Zellen, die alles tun, von der Funktion als Enzyme und Hormone bis hin zur Rolle als Antikörper. Bestehend aus etwa 20 verschiedenen Aminosäuren, falten sich diese Ketten in 3D-Strukturen, die bestimmen, wie sie funktionieren. Diese Formen herauszufinden war früher eine echte Plackerei, aber DeepMind’s AlphaFold hat das Spiel verändert, indem es maschinelles Lernen und echte biologische Daten nutzte, um die Formen von etwa 200 Millionen Proteinstrukturen vorherzusagen.
Mit solchen Daten können Wissenschaftler Krankheiten besser verstehen, neue Medikamente entwickeln und sogar synthetische Proteine für neue Anwendungen schaffen. Hier setzt Latent Labs an, mit dem Ziel, Forschern zu ermöglichen, neue therapeutische Moleküle „computergestützt“ von Grund auf zu erstellen.
Latentes Potenzial
Simon Kohl, der früher bei DeepMind im AlphaFold2-Team arbeitete und ihre Bemühungen im Proteindesign leitete, erkannte das Potenzial, allein weiterzumachen. Er verließ DeepMind Ende 2022, um Latent Labs zu gründen, das er Mitte 2023 offiziell in London etablierte. Kohl wurde durch die Auswirkungen generativer Modellierung in der Biologie inspiriert und sah eine Chance, sich speziell auf Proteindesign zu konzentrieren.
Um dies zu verwirklichen, hat Latent Labs etwa 15 Mitarbeiter eingestellt, darunter einige von DeepMind, einen leitenden Ingenieur von Microsoft und Doktoren von der University of Cambridge. Sie sind aufgeteilt zwischen London, wo sie an hochmodernen Modellen arbeiten, und San Francisco, wo sie ein Nasslabor und ein Team für computergestütztes Proteindesign haben.
Das Londoner Team von Latent Labs (v.l.n.r.): Annette Obika-Mbatha, Krishan Bhatt, Dr. Simon Kohl, Agrin Hilmkil, Alex Bridgland und Henry Kenlay. Bildnachweis: Latent Labs Während Nasslabore derzeit entscheidend sind, um die Vorhersagen ihrer Technologie zu validieren, ist das ultimative Ziel, Biologie so programmierbar zu machen, dass Nasslabore weniger notwendig werden.„Unsere Mission ist es, Biologie programmierbar zu machen, Biologie wirklich in den computergestützten Bereich zu bringen, wo die Abhängigkeit von biologischen Nasslabor-Experimenten mit der Zeit reduziert wird“, erklärte Kohl. Dies könnte die Arzneimittelforschung revolutionieren, die derzeit viele Experimente erfordert und Jahre dauern kann.
Das Geschäft mit der Biologie
Latent Labs entwickelt keine eigenen Medikamente. Stattdessen wollen sie die frühen F&E-Phasen für andere Biopharma-, Biotech- und Life-Science-Unternehmen beschleunigen und entrisiken, durch direkten Modellzugriff oder projektbasierte Partnerschaften.
Ihre 50-Millionen-Dollar-Finanzierung umfasst eine Seed-Runde von 10 Millionen Dollar und eine Serie-A-Runde von 40 Millionen Dollar, gemeinsam geführt von Radical Ventures und Sofinnova Partners. Weitere Investoren sind Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC und namhafte Engel wie Google’s Jeff Dean, Cohere’s Aidan Gomez und ElevenLabs’ Mati Staniszewski.
Ein großer Teil dieses Geldes wird für Gehälter und die Einstellung weiterer Experten für maschinelles Lernen verwendet, aber sie benötigen auch viel für Infrastruktur. „Rechenleistung ist für uns ebenfalls ein großer Kostenfaktor – wir entwickeln ziemlich große Modelle, und das erfordert viel GPU-Rechenleistung“, sagte Kohl. Diese Finanzierung wird ihnen helfen, ihre Modelle zu skalieren, ihre Teams zu erweitern und Partnerschaften aufzubauen.
Während es andere Startups wie Cradle und Bioptimus gibt, die ähnliche Ziele verfolgen, glaubt Kohl, dass wir noch früh genug im Spiel sind, dass der beste Ansatz zur Entschlüsselung und Gestaltung biologischer Systeme noch nicht klar ist. „Es wurden einige sehr interessante Samen gepflanzt, [zum Beispiel] mit AlphaFold und einigen anderen frühen generativen Modellen von anderen Gruppen“, sagte Kohl. „Aber dieses Feld hat sich noch nicht in Bezug auf den besten Modellansatz oder das beste Geschäftsmodell konsolidiert. Ich denke, wir haben die Kapazität, wirklich zu innovieren.“
Verwandter Artikel
Google übernimmt Anthropic-Standard für die Datenkonnektivität von KI-Modellen
Nur wenige Wochen nachdem OpenAI angekündigt hatte, das Protokoll seines Konkurrenten Anthropic zur Verbindung von KI-Modellen mit Datensystemen zu übernehmen, tut Google nun dasselbe.In einem Beitra
Logan Kilpatrick von Google DeepMind spricht auf den TechCrunch Sessions: AI
Google DeepMind ist führend im Bereich der KI-Innovation, und Senior Product Manager Logan Kilpatrick ist der perfekte Ansprechpartner, um darüber zu diskutieren. Wir freuen uns sehr, bestätigen zu kö
Latent Labs stellt webbasierte KI für barrierefreies Proteindesign vor
Sechs Monate nach dem Start mit einer Finanzierung von 50 Millionen Dollar hat Latent Labs ein webbasiertes KI-Modell für die Programmierung von Biologie auf den Markt gebracht.Laut CEO und Gründer Si
Empfehlungen zu verwandten Spezialthemen
Design & Kunst
Die besten KI-Tools für den Stiltransfer für kreative Experimente
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools für den Stiltransfer im Jahr 2026 – ideal für kreative Experimente! XIX.AI hat eine leistungsstarke, bahnbrechende Sammlung unverzichtbarer Tools zusammengestellt, die in Praxistests und strengen Bewertungen außergewöhnliche Ergebnisse liefern. Diese Top-Lösungen helfen Kreativen dabei, ihre Produktivität deutlich zu steigern, indem sie die Erstellung von Inhalten beschleunigen und unendliche kreative Möglichkeiten eröffnen. Entdecken Sie jetzt Ihr perfektes Tool und legen Sie noch heute los!
9 Tools
xix.ai
Comic-Erstellung
Die besten KI-Tools für Sprechblasen zum visuellen Geschichtenerzählen
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools für Sprechblasen zum visuellen Storytelling des Jahres 2026 finden Sie hier auf XIX.AI! Diese sorgfältig zusammengestellte Sammlung umfasst leistungsstarke, bahnbrechende Tools, die Kreativen dabei helfen, ihre Produktivität zu steigern und kreative Blockaden zu überwinden. Holen Sie sich einen Vergleich zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten, sehen Sie sich Praxistests an und werfen Sie einen Blick auf die aktuellen Rankings, um die unverzichtbaren Lösungen zu finden, die sich perfekt für die Gestaltung fesselnder visueller Erzählungen eignen. Stöbern Sie jetzt und entdecken Sie Ihr ideales Tool!
10 Tools
xix.ai
Besprechungsassistent
Die besten Tools zur Zusammenfassung von KI-Meetings: Entscheidungen und Folgemaßnahmen übersichtlich nachverfolgen
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools zur Zusammenfassung von Besprechungen im Jahr 2026 für eine übersichtliche Nachverfolgung von Entscheidungen und müheloses Follow-up. Diese sorgfältig zusammengestellte Liste präsentiert leistungsstarke, bahnbrechende Lösungen, die die Produktivität drastisch steigern, indem sie Besprechungsnotizen automatisieren, wichtige Aktionspunkte identifizieren und die Teamkoordination projektübergreifend optimieren. Erhalten Sie einen Vergleich zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten sowie Praxistests und wöchentlich aktualisierte Rankings, die Ihnen helfen, das perfekte Tool zu finden. Entdecken Sie es jetzt und nutzen Sie Ihren KI-Vorteil!
9 Tools
xix.ai
Datenanalyse
Die besten Tools für die KI-gestützte Datenreinigung: Fehlende Werte und Duplikate schnell beheben
2026 – Die neuesten, besten und am höchsten bewerteten Tools für die Reinigung von KI-Daten, um fehlende Werte sowie Duplikate schnell zu beheben. Diese sorgfältig zusammengestellte Liste präsentiert leistungsstarke Lösungen, die die Produktivität erheblich steigern. Jedes Tool wurde in der Praxis gründlich getestet, um seine Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Holen Sie sich einen kostenlosen Vergleich zwischen kostenloser und kostenpflichtiger Variante und entdecken Sie das für Ihre Bedürfnisse beste Tool. Entdecken Sie es jetzt auf XIX.AI, um Ihren Vorteil in der KI-Branche zu erlangen.
11 Tools
xix.ai
Design & Kunst
Die besten KI-gestützten Kreativwerkzeuge für Künstler: Den Durchbruch durch visuelle Blockaden
2026 Neueste Besten Top-Bewerteten KI-Kreativitäts-Tools für Künstler wurden von XIX.AI kuratiert, um Kreativen zu helfen, visuelle Blockaden zu durchbrechen und die Kreativität sofort zu steigern. Diese leistungsstarken, bahnbrechenden Tools bieten reale Tests, detaillierte kostenlose vs. kostenpflichtige Vergleiche und wöchentlich aktualisierte Rankings. Entdecken Sie Ihr perfektes Tool, um die Content-Erstellung zu beschleunigen und Ihren KI-Vorteil noch heute freizuschalten. Jetzt erkunden!
14 Tools
xix.ai
Musikkomposition
KI-Beat-Maker für TikTok-Hintergrundmusik, Reels-Audio und Werbemusik für Creator
Die besten KI-Beat-Generatoren 2026 für TikTok-Hintergrundtracks, Reels-Audio und Promo-Musik für Creator! XIX.AI hat eine Liste der besten Tools zusammengestellt, die bahnbrechende Funktionen bieten und in der Praxis getestet wurden, um makellose Musik für jeden Content-Bedarf zu liefern. Hier findest du detaillierte Vergleichsdaten zu kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten, wöchentlich aktualisierte Rankings sowie Optionen, die du unbedingt ausprobieren solltest, um deine Kreativität und Produktivität zu steigern. Entdecke jetzt das perfekte Tool für dich!
11 Tools
xix.ai
Kommentare (48)
![ThomasRoberts]()
這家公司野心不小啊！用AI設計蛋白質聽起來像科幻片情節，但DeepMind出來的人確實有兩把刷子。不過50M真的夠燒嗎？生物實驗成本超高，而且蛋白質摺疊問題超級複雜，AI模型真的能搞定實際生產中的變數？我保持觀望，但樂見其成！🧬
![JonathanMiller]()
Also, wieder ein Startup, das die Biologie 'programmierbar' machen will. Klingt ambitioniert, aber ich frage mich, wie viele dieser KI-gesteuerten Protein-Design-Firmen es eigentlich schon gibt. Der Markt scheint ja voll davon zu sein. Hoffentlich konzentrieren sie sich auf wirklich nützliche Anwendungen und nicht nur auf das nächste Investment-Round. Die 50 Mio. sind auf jeden Fall ein starkes Signal. Mal sehen, was daraus wird. 🧬
![PeterJohnson]()
Interesting read! Kinda reminds me of the early days of CRISPR hype, but with an AI twist this time. $50M is serious cash though – hope they focus on applications beyond just pharma/biotech, like maybe sustainable materials or energy. The DeepMind connection definitely gives them a head start.
![JackSanchez]()
AI設計蛋白質？這個方向有點酷，不過我更好奇他們說要讓生物學「可編程」，到底要怎麼做？現有的蛋白質設計技術已經很厲害了，他們能突破到什麼程度？而且，這種技術要是真的成了，後續的倫理審核和實際應用會是更大的挑戰吧。先觀望一下。
![NicholasHernández]()
Wow, $50M to program biology? That’s wild! Latent Labs is diving deep into AI-driven protein design—super cool but makes me wonder if we’re playing god a bit too fast. 🧬
![JoseLewis]()
This is wild! $50M to make biology programmable? Latent Labs is basically trying to code life like it’s a video game. Super curious how their AI will shake up drug discovery—hope it’s not just hype! 😎
Ein neues Startup, Latent Labs, gegründet von einem ehemaligen Google DeepMind-Wissenschaftler, ist gerade mit einer stattlichen Finanzierung von 50 Millionen Dollar aus dem Stealth-Modus hervorgegangen. Ihre Mission? Biologie programmierbar zu machen, indem sie KI-Grundlagenmodelle entwickeln, die Proteine generieren und optimieren können. Sie planen, mit Biotech- und Pharmaunternehmen zusammenzuarbeiten, um dies zu verwirklichen.
Um zu verstehen, warum das eine große Sache ist, muss man Proteine verstehen. Sie sind die Arbeitspferde unserer Zellen, die alles tun, von der Funktion als Enzyme und Hormone bis hin zur Rolle als Antikörper. Bestehend aus etwa 20 verschiedenen Aminosäuren, falten sich diese Ketten in 3D-Strukturen, die bestimmen, wie sie funktionieren. Diese Formen herauszufinden war früher eine echte Plackerei, aber DeepMind’s AlphaFold hat das Spiel verändert, indem es maschinelles Lernen und echte biologische Daten nutzte, um die Formen von etwa 200 Millionen Proteinstrukturen vorherzusagen.
Mit solchen Daten können Wissenschaftler Krankheiten besser verstehen, neue Medikamente entwickeln und sogar synthetische Proteine für neue Anwendungen schaffen. Hier setzt Latent Labs an, mit dem Ziel, Forschern zu ermöglichen, neue therapeutische Moleküle „computergestützt“ von Grund auf zu erstellen.
Latentes Potenzial
Simon Kohl, der früher bei DeepMind im AlphaFold2-Team arbeitete und ihre Bemühungen im Proteindesign leitete, erkannte das Potenzial, allein weiterzumachen. Er verließ DeepMind Ende 2022, um Latent Labs zu gründen, das er Mitte 2023 offiziell in London etablierte. Kohl wurde durch die Auswirkungen generativer Modellierung in der Biologie inspiriert und sah eine Chance, sich speziell auf Proteindesign zu konzentrieren.
Um dies zu verwirklichen, hat Latent Labs etwa 15 Mitarbeiter eingestellt, darunter einige von DeepMind, einen leitenden Ingenieur von Microsoft und Doktoren von der University of Cambridge. Sie sind aufgeteilt zwischen London, wo sie an hochmodernen Modellen arbeiten, und San Francisco, wo sie ein Nasslabor und ein Team für computergestütztes Proteindesign haben.
„Unsere Mission ist es, Biologie programmierbar zu machen, Biologie wirklich in den computergestützten Bereich zu bringen, wo die Abhängigkeit von biologischen Nasslabor-Experimenten mit der Zeit reduziert wird“, erklärte Kohl. Dies könnte die Arzneimittelforschung revolutionieren, die derzeit viele Experimente erfordert und Jahre dauern kann.
Das Geschäft mit der Biologie
Latent Labs entwickelt keine eigenen Medikamente. Stattdessen wollen sie die frühen F&E-Phasen für andere Biopharma-, Biotech- und Life-Science-Unternehmen beschleunigen und entrisiken, durch direkten Modellzugriff oder projektbasierte Partnerschaften.
Ihre 50-Millionen-Dollar-Finanzierung umfasst eine Seed-Runde von 10 Millionen Dollar und eine Serie-A-Runde von 40 Millionen Dollar, gemeinsam geführt von Radical Ventures und Sofinnova Partners. Weitere Investoren sind Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC und namhafte Engel wie Google’s Jeff Dean, Cohere’s Aidan Gomez und ElevenLabs’ Mati Staniszewski.
Ein großer Teil dieses Geldes wird für Gehälter und die Einstellung weiterer Experten für maschinelles Lernen verwendet, aber sie benötigen auch viel für Infrastruktur. „Rechenleistung ist für uns ebenfalls ein großer Kostenfaktor – wir entwickeln ziemlich große Modelle, und das erfordert viel GPU-Rechenleistung“, sagte Kohl. Diese Finanzierung wird ihnen helfen, ihre Modelle zu skalieren, ihre Teams zu erweitern und Partnerschaften aufzubauen.
Während es andere Startups wie Cradle und Bioptimus gibt, die ähnliche Ziele verfolgen, glaubt Kohl, dass wir noch früh genug im Spiel sind, dass der beste Ansatz zur Entschlüsselung und Gestaltung biologischer Systeme noch nicht klar ist. „Es wurden einige sehr interessante Samen gepflanzt, [zum Beispiel] mit AlphaFold und einigen anderen frühen generativen Modellen von anderen Gruppen“, sagte Kohl. „Aber dieses Feld hat sich noch nicht in Bezug auf den besten Modellansatz oder das beste Geschäftsmodell konsolidiert. Ich denke, wir haben die Kapazität, wirklich zu innovieren.“
Google übernimmt Anthropic-Standard für die Datenkonnektivität von KI-Modellen
Nur wenige Wochen nachdem OpenAI angekündigt hatte, das Protokoll seines Konkurrenten Anthropic zur Verbindung von KI-Modellen mit Datensystemen zu übernehmen, tut Google nun dasselbe.In einem Beitra
Logan Kilpatrick von Google DeepMind spricht auf den TechCrunch Sessions: AI
Google DeepMind ist führend im Bereich der KI-Innovation, und Senior Product Manager Logan Kilpatrick ist der perfekte Ansprechpartner, um darüber zu diskutieren. Wir freuen uns sehr, bestätigen zu kö
Latent Labs stellt webbasierte KI für barrierefreies Proteindesign vor
Sechs Monate nach dem Start mit einer Finanzierung von 50 Millionen Dollar hat Latent Labs ein webbasiertes KI-Modell für die Programmierung von Biologie auf den Markt gebracht.Laut CEO und Gründer Si
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools für den Stiltransfer im Jahr 2026 – ideal für kreative Experimente! XIX.AI hat eine leistungsstarke, bahnbrechende Sammlung unverzichtbarer Tools zusammengestellt, die in Praxistests und strengen Bewertungen außergewöhnliche Ergebnisse liefern. Diese Top-Lösungen helfen Kreativen dabei, ihre Produktivität deutlich zu steigern, indem sie die Erstellung von Inhalten beschleunigen und unendliche kreative Möglichkeiten eröffnen. Entdecken Sie jetzt Ihr perfektes Tool und legen Sie noch heute los!
9 Tools
xix.ai
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools für Sprechblasen zum visuellen Storytelling des Jahres 2026 finden Sie hier auf XIX.AI! Diese sorgfältig zusammengestellte Sammlung umfasst leistungsstarke, bahnbrechende Tools, die Kreativen dabei helfen, ihre Produktivität zu steigern und kreative Blockaden zu überwinden. Holen Sie sich einen Vergleich zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten, sehen Sie sich Praxistests an und werfen Sie einen Blick auf die aktuellen Rankings, um die unverzichtbaren Lösungen zu finden, die sich perfekt für die Gestaltung fesselnder visueller Erzählungen eignen. Stöbern Sie jetzt und entdecken Sie Ihr ideales Tool!
10 Tools
xix.ai
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools zur Zusammenfassung von Besprechungen im Jahr 2026 für eine übersichtliche Nachverfolgung von Entscheidungen und müheloses Follow-up. Diese sorgfältig zusammengestellte Liste präsentiert leistungsstarke, bahnbrechende Lösungen, die die Produktivität drastisch steigern, indem sie Besprechungsnotizen automatisieren, wichtige Aktionspunkte identifizieren und die Teamkoordination projektübergreifend optimieren. Erhalten Sie einen Vergleich zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten sowie Praxistests und wöchentlich aktualisierte Rankings, die Ihnen helfen, das perfekte Tool zu finden. Entdecken Sie es jetzt und nutzen Sie Ihren KI-Vorteil!
9 Tools
xix.ai
2026 – Die neuesten, besten und am höchsten bewerteten Tools für die Reinigung von KI-Daten, um fehlende Werte sowie Duplikate schnell zu beheben. Diese sorgfältig zusammengestellte Liste präsentiert leistungsstarke Lösungen, die die Produktivität erheblich steigern. Jedes Tool wurde in der Praxis gründlich getestet, um seine Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Holen Sie sich einen kostenlosen Vergleich zwischen kostenloser und kostenpflichtiger Variante und entdecken Sie das für Ihre Bedürfnisse beste Tool. Entdecken Sie es jetzt auf XIX.AI, um Ihren Vorteil in der KI-Branche zu erlangen.
11 Tools
xix.ai
2026 Neueste Besten Top-Bewerteten KI-Kreativitäts-Tools für Künstler wurden von XIX.AI kuratiert, um Kreativen zu helfen, visuelle Blockaden zu durchbrechen und die Kreativität sofort zu steigern. Diese leistungsstarken, bahnbrechenden Tools bieten reale Tests, detaillierte kostenlose vs. kostenpflichtige Vergleiche und wöchentlich aktualisierte Rankings. Entdecken Sie Ihr perfektes Tool, um die Content-Erstellung zu beschleunigen und Ihren KI-Vorteil noch heute freizuschalten. Jetzt erkunden!
14 Tools
xix.ai
Die besten KI-Beat-Generatoren 2026 für TikTok-Hintergrundtracks, Reels-Audio und Promo-Musik für Creator! XIX.AI hat eine Liste der besten Tools zusammengestellt, die bahnbrechende Funktionen bieten und in der Praxis getestet wurden, um makellose Musik für jeden Content-Bedarf zu liefern. Hier findest du detaillierte Vergleichsdaten zu kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten, wöchentlich aktualisierte Rankings sowie Optionen, die du unbedingt ausprobieren solltest, um deine Kreativität und Produktivität zu steigern. Entdecke jetzt das perfekte Tool für dich!
11 Tools
xix.ai
這家公司野心不小啊！用AI設計蛋白質聽起來像科幻片情節，但DeepMind出來的人確實有兩把刷子。不過50M真的夠燒嗎？生物實驗成本超高，而且蛋白質摺疊問題超級複雜，AI模型真的能搞定實際生產中的變數？我保持觀望，但樂見其成！🧬
Also, wieder ein Startup, das die Biologie 'programmierbar' machen will. Klingt ambitioniert, aber ich frage mich, wie viele dieser KI-gesteuerten Protein-Design-Firmen es eigentlich schon gibt. Der Markt scheint ja voll davon zu sein. Hoffentlich konzentrieren sie sich auf wirklich nützliche Anwendungen und nicht nur auf das nächste Investment-Round. Die 50 Mio. sind auf jeden Fall ein starkes Signal. Mal sehen, was daraus wird. 🧬
Interesting read! Kinda reminds me of the early days of CRISPR hype, but with an AI twist this time. $50M is serious cash though – hope they focus on applications beyond just pharma/biotech, like maybe sustainable materials or energy. The DeepMind connection definitely gives them a head start.
AI設計蛋白質？這個方向有點酷，不過我更好奇他們說要讓生物學「可編程」，到底要怎麼做？現有的蛋白質設計技術已經很厲害了，他們能突破到什麼程度？而且，這種技術要是真的成了，後續的倫理審核和實際應用會是更大的挑戰吧。先觀望一下。
Wow, $50M to program biology? That’s wild! Latent Labs is diving deep into AI-driven protein design—super cool but makes me wonder if we’re playing god a bit too fast. 🧬
This is wild! $50M to make biology programmable? Latent Labs is basically trying to code life like it’s a video game. Super curious how their AI will shake up drug discovery—hope it’s not just hype! 😎
