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Latent Labs dévoile une IA basée sur le Web pour la conception de protéines accessibles

Latent Labs dévoile une IA basée sur le Web pour la conception de protéines accessibles

9 décembre 2025
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Latent Labs dévoile une IA basée sur le Web pour la conception de protéines accessibles

Six mois après avoir fait son apparition avec un financement de 50 millions de dollars, Latent Labs a lancé un modèle d'IA basé sur le web pour la programmation biologique.

Selon Simon Kohl, PDG et fondateur de Latent Labs, un scientifique qui a précédemment codirigé l'équipe de conception de protéines AlphaFold de DeepMind, le modèle de Latent Labs a « obtenu des résultats de pointe dans divers domaines » lorsque les protéines qu'il a conçues ont été testées dans un laboratoire physique. Le terme « état de l'art » (SOTA) est couramment utilisé en IA pour désigner le niveau de performance le plus élevé de l'industrie pour une tâche spécifique.

« Nous disposons de méthodes informatiques pour évaluer la qualité de nos conceptions », a déclaré M. Kohl à TechCrunch, soulignant qu'une proportion importante des protéines générées par le modèle s'avèrent viables lors des tests en laboratoire.

Le modèle biologique fondamental de l'entreprise, appelé LatentX, permet aux institutions universitaires, aux start-ups biotechnologiques et aux entreprises pharmaceutiques de concevoir de nouvelles protéines directement dans leur navigateur à l'aide du langage naturel.

LatentX va au-delà des protéines naturelles, créant des conceptions moléculaires entièrement nouvelles telles que des nanocorps et des anticorps avec des structures atomiques précises. Cette approche permet de développer de nouveaux traitements à un rythme beaucoup plus rapide.

M. Kohl a souligné que la capacité à concevoir des protéines entièrement nouvelles distingue LatentX d'AlphaFold.

« AlphaFold est un modèle de prédiction de la structure des protéines », a-t-il expliqué. « Il aide à visualiser les structures existantes, mais ne génère pas de nouvelles protéines. »

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Contrairement aux entreprises de découverte de médicaments basées sur l'IA telles que Xaira, Recursion ou Isomorphic Labs, une spin-off de DeepMind, qui se concentrent sur le développement de médicaments exclusifs, Latent Labs fonctionne en concédant son modèle sous licence à des organisations externes.

« Toutes les entreprises ne disposent pas des ressources nécessaires pour créer leurs propres modèles d'IA, infrastructures ou équipes », a fait remarquer M. Kohl.

Bien que LatentX soit actuellement disponible gratuitement, M. Kohl a déclaré que l'entreprise prévoyait de facturer les fonctionnalités et capacités avancées à mesure de leur déploiement.

Parmi les autres entreprises proposant des modèles fondamentaux d'IA open source pour la découverte de médicaments, on peut citer Chai Discovery et EvolutionaryScale.

Latent Labs est soutenu par Radical Ventures, Sofinnova Partners, Jeff Dean, directeur scientifique de Google, Dario Amodei, PDG d'Anthropic, et Mati Staniszewski, PDG d'Eleven Labs.

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commentaires (4)
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StevenLopez
StevenLopez 26 avril 2026 16:00:17 UTC+02:00

This is a game-changer for biotech startups! Making protein design accessible online could democratize research, but I wonder about the security risks of sharing sensitive biological data on a web platform. Hope they've got robust encryption in place. 🧬🔒

FredGreen
FredGreen 11 avril 2026 14:00:46 UTC+02:00

Latent Labs making protein design accessible online is a game-changer! As someone fascinated by biotech but without a lab, this feels like democratizing science. Can't wait to see what the community builds with this tool. The AlphaFold heritage is promising, but hope they keep it user-friendly for non-experts too. Exciting times! 🧬

WillBaker
WillBaker 28 janvier 2026 11:00:18 UTC+01:00

웹 기반 AI로 단백질 설계가 이렇게 간단해진다는게 신기해요. 이제 생물학자가 아니어도 관련 연구에 접근할 수 있겠네요. 🧬 기술 발전 덕분에 여러 분야의 벽이 계속 허물어지는 것 같아요.

WillLopez
WillLopez 18 décembre 2025 05:30:39 UTC+01:00

웹 기반 AI로 단백질 설계를 쉽게 접근하게 되다니! 🧬 이렇게 생물학 도구가 민주화되면 아마추어 연구자나 작은 실험실도 혁신에 참여할 수 있겠어요. 하지만 AlphaFold 출신 CEO가 만든 거라면 정확도나 윤리적 검증은 충분히 했을까? 약간 불안하기도 하지만, 앞으로 나올 응용 사례가 기대됩니다.

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