Latent Labs, fundado por DeepMind Alum, se lanza con $ 50 millones a la biología del programa

Una nueva startup, Latent Labs, fundada por un ex científico de Google DeepMind, acaba de salir del modo sigiloso con una financiación sustancial de 50 millones de dólares. ¿Su misión? Hacer que la biología sea programable mediante la construcción de modelos fundamentales de IA que puedan generar y optimizar proteínas. Planean asociarse con empresas biotecnológicas y farmacéuticas para lograrlo.

Para entender por qué esto es importante, hay que comprender las proteínas. Son los caballos de batalla de nuestras células, haciendo de todo, desde actuar como enzimas y hormonas hasta servir como anticuerpos. Compuestas por unos 20 aminoácidos diferentes, estas cadenas se pliegan en estructuras 3D que determinan cómo funcionan. Descifrar estas formas solía ser una tarea ardua, pero AlphaFold de DeepMind cambió las reglas del juego al usar aprendizaje automático y datos biológicos reales para predecir las formas de alrededor de 200 millones de estructuras de proteínas.

Con este tipo de datos, los científicos pueden entender mejor las enfermedades, diseñar nuevos medicamentos e incluso crear proteínas sintéticas para nuevos usos. Ahí es donde entra Latent Labs, con el objetivo de permitir a los investigadores "crear computacionalmente" nuevas moléculas terapéuticas desde cero.

Potencial Latente

Simon Kohl, quien trabajó en DeepMind en el equipo de AlphaFold2 y lideró sus esfuerzos de diseño de proteínas, vio el potencial de emprender por su cuenta. Dejó DeepMind a finales de 2022 para fundar Latent Labs, que estableció oficialmente en Londres a mediados de 2023. Kohl se inspiró en el impacto del modelado generativo en biología y vio una oportunidad para enfocarse específicamente en el diseño de proteínas.

Para lograr esto, Latent Labs ha contratado a unas 15 personas, incluyendo algunos de DeepMind, un ingeniero senior de Microsoft y doctores de la Universidad de Cambridge. Están divididos entre Londres, donde trabajan en modelos de vanguardia, y San Francisco, donde tienen un laboratorio húmedo y un equipo de diseño computacional de proteínas.

"Nuestra misión es hacer que la biología sea programable, llevando realmente la biología al ámbito computacional, donde la dependencia de experimentos biológicos en laboratorio húmedo se reducirá con el tiempo," explicó Kohl. Esto podría revolucionar el descubrimiento de medicamentos, que actualmente implica muchos experimentos y puede tomar años.

El Negocio de la Biología

Latent Labs no se dedica a desarrollar sus propios medicamentos. En cambio, quieren acelerar y reducir los riesgos en las primeras etapas de I+D para otras empresas biofarmacéuticas, biotecnológicas y de ciencias de la vida a través del acceso directo al modelo o asociaciones basadas en proyectos.

Su financiación de 50 millones de dólares incluye una ronda semilla de 10 millones y una ronda de Serie A de 40 millones co-liderada por Radical Ventures y Sofinnova Partners. Otros inversores incluyen Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC y ángeles destacados como Jeff Dean de Google, Aidan Gomez de Cohere y Mati Staniszewski de ElevenLabs.

Una gran parte de este dinero se destinará a salarios y a la contratación de más expertos en aprendizaje automático, pero también necesitarán mucho para infraestructura. "El cómputo es un gran costo para nosotros también — estamos construyendo modelos bastante grandes, y eso requiere mucha computación en GPU," dijo Kohl. Esta financiación les ayudará a escalar sus modelos, expandir sus equipos y construir asociaciones.

Aunque hay otras startups como Cradle y Bioptimus trabajando en objetivos similares, Kohl cree que todavía estamos en una etapa temprana en la que el mejor enfoque para decodificar y diseñar sistemas biológicos no está claro. "Se han plantado algunas semillas muy interesantes, [por ejemplo] con AlphaFold y algunos otros modelos generativos tempranos de otros grupos," dijo Kohl. "Pero este campo no ha convergido en términos de cuál es el mejor enfoque de modelo, o en términos de qué modelo de negocio funcionará aquí. Creo que tenemos la capacidad de innovar realmente."