家Deepmind Alumによって設立された潜在ラボは、プログラム生物学のために5000万ドルで発売されます
新しいスタートアップ、Latent Labsが、元Google DeepMindの科学者によって設立され、5000万ドルの資金調達を果たしてステルスモードから抜け出しました。彼らの使命は？ AI基盤モデルを構築して生物学をプログラマブルにし、プロテインを生成・最適化することです。この実現のために、バイオテクノロジーおよび製薬企業と提携する予定です。
これがなぜ重要なのかを理解するには、プロテインについて知る必要があります。プロテインは私たちの細胞の働き手であり、酵素やホルモンとしての役割から抗体としての機能まで、あらゆることを担っています。約20種類のアミノ酸からなるこれらの鎖は、3D構造に折りたたまれ、その機能が決定されます。これらの形状を解明することは以前は非常に困難でしたが、DeepMindのAlphaFoldは機械学習と実際の生物学的データを使用して、約2億のプロテイン構造の形状を予測することで、状況を一変させました。
このようなデータがあれば、科学者は病気をより良く理解し、新薬を設計し、新しい用途のための合成プロテインを作成することができます。ここでLatent Labsが登場し、研究者がゼロから新しい治療分子を「計算的に作成」できるようにすることを目指しています。
潜在的な可能性
DeepMindのAlphaFold2チームで働き、プロテイン設計を主導していたSimon Kohlは、単独での可能性を見出しました。彼は2022年末にDeepMindを退職し、2023年半ばにロンドンでLatent Labsを正式に設立しました。Kohlは、生成モデリングが生物学に与える影響に触発され、特にプロテイン設計に焦点を当てる機会を見出しました。
これを実現するために、Latent LabsはDeepMind出身者やMicrosoftのシニアエンジニア、ケンブリッジ大学の博士号取得者など、約15人を雇用しました。彼らはロンドンで最先端のモデルに取り組み、サンフランシスコではウェットラボと計算プロテイン設計チームを運営しています。
Latent Labsのロンドンチーム（左から右）：Annette Obika-Mbatha、Krishan Bhatt、Simon Kohl博士、Agrin Hilmkil、Alex Bridgland、Henry Kenlay。画像提供：Latent Labs 現在、ウェットラボは技術の予測を検証するために重要ですが、最終的な目標は生物学をプログラマブルにし、ウェットラボの必要性を減らすことです。「私たちの使命は、生物学をプログラマブルにし、生物学を計算領域に完全に持ち込み、生物学的ウェットラボ実験への依存を時間とともに減らすことです」とKohlは説明しました。これは、現在多くの実験を必要とし、数年かかる薬剤発見を革命化する可能性があります。
生物学のビジネス
Latent Labsは自社で薬を開発することには注力していません。代わりに、モデルへの直接アクセスやプロジェクトベースのパートナーシップを通じて、バイオ医薬品、バイオテクノロジー、ライフサイエンス企業の初期研究開発段階を加速し、リスクを軽減することを目指しています。
彼らの5000万ドルの資金には、1000万ドルのシードラウンドと、Radical VenturesおよびSofinnova Partnersが共同で主導する4000万ドルのシリーズAラウンドが含まれます。その他の投資家には、Flying Fish、Isomer、8VC、Kindred Capital、Pillar VC、そしてGoogleのJeff Dean、CohereのAidan Gomez、ElevenLabsのMati Staniszewskiなどの著名なエンジェル投資家が含まれます。
この資金の大部分は給与や機械学習の専門家の雇用に充てられますが、インフラにも多くの資金が必要です。「計算コストも大きな負担です。私たちはかなり大規模なモデルを構築しており、それには多くのGPU計算が必要です」とKohlは述べました。この資金は、モデルのスケールアップ、チームの拡大、パートナーシップの構築に役立ちます。
CradleやBioptimusなどの他のスタートアップも同様の目標に取り組んでいますが、Kohlはまだこの分野が初期段階にあり、生物学的システムの解読と設計に最適なアプローチが明確でないと信じています。「AlphaFoldや他のグループによる初期の生成モデルなどで、非常に興味深い種が蒔かれています」とKohlは述べました。「しかし、この分野は最適なモデルアプローチやビジネスモデルが収束していません。私たちは本当の意味で革新する能力を持っていると思います。」
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コメント (48)
0/500
![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! 😎
新しいスタートアップ、Latent Labsが、元Google DeepMindの科学者によって設立され、5000万ドルの資金調達を果たしてステルスモードから抜け出しました。彼らの使命は？ AI基盤モデルを構築して生物学をプログラマブルにし、プロテインを生成・最適化することです。この実現のために、バイオテクノロジーおよび製薬企業と提携する予定です。
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潜在的な可能性
DeepMindのAlphaFold2チームで働き、プロテイン設計を主導していたSimon Kohlは、単独での可能性を見出しました。彼は2022年末にDeepMindを退職し、2023年半ばにロンドンでLatent Labsを正式に設立しました。Kohlは、生成モデリングが生物学に与える影響に触発され、特にプロテイン設計に焦点を当てる機会を見出しました。
これを実現するために、Latent LabsはDeepMind出身者やMicrosoftのシニアエンジニア、ケンブリッジ大学の博士号取得者など、約15人を雇用しました。彼らはロンドンで最先端のモデルに取り組み、サンフランシスコではウェットラボと計算プロテイン設計チームを運営しています。
「私たちの使命は、生物学をプログラマブルにし、生物学を計算領域に完全に持ち込み、生物学的ウェットラボ実験への依存を時間とともに減らすことです」とKohlは説明しました。これは、現在多くの実験を必要とし、数年かかる薬剤発見を革命化する可能性があります。
生物学のビジネス
Latent Labsは自社で薬を開発することには注力していません。代わりに、モデルへの直接アクセスやプロジェクトベースのパートナーシップを通じて、バイオ医薬品、バイオテクノロジー、ライフサイエンス企業の初期研究開発段階を加速し、リスクを軽減することを目指しています。
彼らの5000万ドルの資金には、1000万ドルのシードラウンドと、Radical VenturesおよびSofinnova Partnersが共同で主導する4000万ドルのシリーズAラウンドが含まれます。その他の投資家には、Flying Fish、Isomer、8VC、Kindred Capital、Pillar VC、そしてGoogleのJeff Dean、CohereのAidan Gomez、ElevenLabsのMati Staniszewskiなどの著名なエンジェル投資家が含まれます。
この資金の大部分は給与や機械学習の専門家の雇用に充てられますが、インフラにも多くの資金が必要です。「計算コストも大きな負担です。私たちはかなり大規模なモデルを構築しており、それには多くのGPU計算が必要です」とKohlは述べました。この資金は、モデルのスケールアップ、チームの拡大、パートナーシップの構築に役立ちます。
CradleやBioptimusなどの他のスタートアップも同様の目標に取り組んでいますが、Kohlはまだこの分野が初期段階にあり、生物学的システムの解読と設計に最適なアプローチが明確でないと信じています。「AlphaFoldや他のグループによる初期の生成モデルなどで、非常に興味深い種が蒔かれています」とKohlは述べました。「しかし、この分野は最適なモデルアプローチやビジネスモデルが収束していません。私たちは本当の意味で革新する能力を持っていると思います。」
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xix.ai
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