家Latent Labs、アクセシブルなタンパク質設計のためのウェブベースAIを発表
ステルス状態から脱却し5000万ドルの資金調達から半年後、Latent Labsは生物学プログラミング向けウェブベースAIモデルを発表した。
創業者兼CEOのサイモン・コール氏（元DeepMind AlphaFoldタンパク質設計チーム共同リーダー）によれば、同社のモデルが設計したタンパク質を物理実験室で検証した結果、「様々な指標において最先端（state-of-the-art）の結果を達成した」という。「最先端（SOTA）」とはAI分野で特定タスクにおける業界最高水準の性能を示す用語である。
コール氏はテッククランチに対し「設計品質を評価する計算手法を有している」と述べ、モデルが生成したタンパク質のかなりの割合が実験室試験で実用性を証明していると指摘した。
同社の基盤生物学モデル「LatentX」は、学術機関、バイオテックスタートアップ、製薬企業がブラウザ上で自然言語を用いて新規タンパク質を直接設計することを可能にする。
LatentXは天然タンパク質を超え、ナノボディや抗体など精密な原子構造を持つ全く新しい分子設計を創出する。この手法により新規治療薬の開発が大幅に加速される。
コール氏は、全く新しいタンパク質を設計できる点がLatentXとAlphaFoldの決定的な違いだと強調した。
「AlphaFoldはタンパク質構造予測のモデルです」と彼は説明した。「既存構造の可視化には役立ちますが、新規タンパク質を生成するものではありません」
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サンフランシスコ｜2025年10月27日～29日今すぐ登録Xaira、Recursion、DeepMindのスピンオフ企業Isomorphic LabsといったAI駆動型創薬企業は独自医薬品の開発に注力していますが、Latent Labsは自社モデルを外部組織にライセンス供与する形で事業を展開しています。
「自社でAIモデルやインフラ、チームを構築できるリソースを持つ企業は限られている」とコール氏は指摘する。
LatentXは現在無料で利用可能だが、コール氏によれば、高度な機能や能力が展開されるにつれて、最終的には課金する計画だという。
創薬向けオープンソースAI基盤モデルを提供する他社にはChai DiscoveryやEvolutionaryScaleがある。
Latent Labsは、Radical Ventures、Sofinnova Partners、GoogleのチーフサイエンティストであるJeff Dean、AnthropicのCEOであるDario Amodei、Eleven LabsのCEOであるMati Staniszewskiから出資を受けている。
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コメント (4)
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![StevenLopez]()
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]()
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]()
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]()
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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Google、AIモデルデータ接続性においてAnthropic標準を採用
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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. 🧬🔒
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