집Deepmind Alum이 설립 한 잠재 실험실은 프로그램 생물학을 프로그램하기 위해 5 천만 달러로 출시됩니다.
새로운 스타트업인 Latent Labs는 전 Google DeepMind 과학자가 설립했으며, 5천만 달러의 막대한 자금으로 스텔스 모드에서 막 벗어났습니다. 그들의 사명은? AI 기반 모델을 구축하여 생물학을 프로그래밍 가능하게 만들고 단백질을 생성 및 최적화하는 것입니다. 이를 실현하기 위해 바이오테크 및 제약 회사들과 협력할 계획입니다.
이게 왜 중요한지 이해하려면 단백질을 알아야 합니다. 단백질은 세포의 일꾼으로, 효소와 호르몬 역할을 하거나 항체로 기능하는 등 모든 일을 합니다. 약 20개의 서로 다른 아미노산으로 구성된 이 사슬은 3D 구조로 접혀서 기능을 결정합니다. 이러한 형태를 알아내는 일은 과거에는 정말 힘든 일이었지만, DeepMind의 AlphaFold는 기계 학습과 실제 생물학 데이터를 활용하여 약 2억 개의 단백질 구조를 예측함으로써 판도를 바꿨습니다.
이런 데이터를 통해 과학자들은 질병을 더 잘 이해하고, 새로운 약물을 설계하며, 새로운 용도로 합성 단백질을 만들 수 있습니다. 여기서 Latent Labs가 등장하여 연구자들이 새로운 치료 분자를 처음부터 "계산적으로 창조"할 수 있게 하려 합니다.
잠재적 가능성
DeepMind의 AlphaFold2 팀에서 근무하며 단백질 설계 노력을 이끌었던 Simon Kohl은 독립할 가능성을 보았습니다. 그는 2022년 말 DeepMind를 떠나 2023년 중반 런던에서 Latent Labs를 공식적으로 설립했습니다. Kohl은 생물학에서 생성 모델링의 영향에 영감을 받아 단백질 설계에 특별히 집중할 기회를 보았습니다.
이를 실현하기 위해 Latent Labs는 DeepMind 출신을 포함해 약 15명의 직원을 고용했으며, Microsoft의 수석 엔지니어와 케임브리지 대학교의 박사들을 포함합니다. 그들은 런던에서 최첨단 모델을 개발하고, 샌프란시스코에서는 실험실과 계산 단백질 설계 팀을 운영합니다.
Latent Labs의 런던 팀 (좌-우): Annette Obika-Mbatha, Krishan Bhatt, Dr. Simon Kohl, Agrin Hilmkil, Alex Bridgland, Henry Kenlay. 이미지 제공: Latent Labs 현재 실험실은 그들의 기술 예측을 검증하는 데 중요하지만, 궁극적인 목표는 생물학을 프로그래밍 가능하게 만들어 실험실의 필요성을 줄이는 것입니다."우리의 사명은 생물학을 프로그래밍 가능하게 만드는 것으로, 생물학을 계산 영역으로 가져와 생물학적 실험실 실험에 대한 의존도를 시간이 지남에 따라 줄이는 것입니다,"라고 Kohl이 설명했습니다. 이는 현재 수많은 실험을 거쳐 수년이 걸리는 약물 발견을 혁신할 수 있습니다.
생물학의 비즈니스
Latent Labs는 자체 약물을 개발하려는 것이 아닙니다. 대신, 직접 모델 액세스 또는 프로젝트 기반 파트너십을 통해 다른 바이오제약, 바이오테크, 생명과학 회사들의 초기 R&D 단계를 가속화하고 위험을 줄이고자 합니다.
그들의 5천만 달러 자금에는 1천만 달러의 시드 라운드와 Radical Ventures 및 Sofinnova Partners가 공동 주도한 4천만 달러의 시리즈 A 라운드가 포함됩니다. 다른 투자자로는 Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC, 그리고 Google의 Jeff Dean, Cohere의 Aidan Gomez, ElevenLabs의 Mati Staniszewski 같은 유명 엔젤 투자자들이 있습니다.
이 자금의 상당 부분은 급여와 더 많은 기계 학습 전문가 고용에 사용되지만, 인프라에도 많은 투자가 필요합니다. "컴퓨팅은 우리에게 큰 비용입니다. 우리는 상당히 큰 모델을 구축하고 있으며, 이는 많은 GPU 컴퓨팅을 필요로 합니다,"라고 Kohl이 말했습니다. 이 자금은 모델 확장, 팀 성장, 파트너십 구축에 도움이 될 것입니다.
Cradle이나 Bioptimus 같은 다른 스타트업들도 비슷한 목표를 추구하고 있지만, Kohl은 생물학 시스템을 해독하고 설계하는 최선의 접근 방식이 아직 명확하지 않은 초기 단계라고 믿습니다. "AlphaFold와 다른 그룹의 초기 생성 모델로 매우 흥미로운 씨앗이 뿌려졌습니다,"라고 Kohl이 말했습니다. "하지만 이 분야는 최선의 모델 접근 방식이나 비즈니스 모델이 무엇인지 아직 수렴하지 않았습니다. 우리는 진정으로 혁신할 수 있는 능력이 있다고 생각합니다."
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의견 (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! 😎
새로운 스타트업인 Latent Labs는 전 Google DeepMind 과학자가 설립했으며, 5천만 달러의 막대한 자금으로 스텔스 모드에서 막 벗어났습니다. 그들의 사명은? AI 기반 모델을 구축하여 생물학을 프로그래밍 가능하게 만들고 단백질을 생성 및 최적화하는 것입니다. 이를 실현하기 위해 바이오테크 및 제약 회사들과 협력할 계획입니다.
이게 왜 중요한지 이해하려면 단백질을 알아야 합니다. 단백질은 세포의 일꾼으로, 효소와 호르몬 역할을 하거나 항체로 기능하는 등 모든 일을 합니다. 약 20개의 서로 다른 아미노산으로 구성된 이 사슬은 3D 구조로 접혀서 기능을 결정합니다. 이러한 형태를 알아내는 일은 과거에는 정말 힘든 일이었지만, DeepMind의 AlphaFold는 기계 학습과 실제 생물학 데이터를 활용하여 약 2억 개의 단백질 구조를 예측함으로써 판도를 바꿨습니다.
이런 데이터를 통해 과학자들은 질병을 더 잘 이해하고, 새로운 약물을 설계하며, 새로운 용도로 합성 단백질을 만들 수 있습니다. 여기서 Latent Labs가 등장하여 연구자들이 새로운 치료 분자를 처음부터 "계산적으로 창조"할 수 있게 하려 합니다.
잠재적 가능성
DeepMind의 AlphaFold2 팀에서 근무하며 단백질 설계 노력을 이끌었던 Simon Kohl은 독립할 가능성을 보았습니다. 그는 2022년 말 DeepMind를 떠나 2023년 중반 런던에서 Latent Labs를 공식적으로 설립했습니다. Kohl은 생물학에서 생성 모델링의 영향에 영감을 받아 단백질 설계에 특별히 집중할 기회를 보았습니다.
이를 실현하기 위해 Latent Labs는 DeepMind 출신을 포함해 약 15명의 직원을 고용했으며, Microsoft의 수석 엔지니어와 케임브리지 대학교의 박사들을 포함합니다. 그들은 런던에서 최첨단 모델을 개발하고, 샌프란시스코에서는 실험실과 계산 단백질 설계 팀을 운영합니다.
"우리의 사명은 생물학을 프로그래밍 가능하게 만드는 것으로, 생물학을 계산 영역으로 가져와 생물학적 실험실 실험에 대한 의존도를 시간이 지남에 따라 줄이는 것입니다,"라고 Kohl이 설명했습니다. 이는 현재 수많은 실험을 거쳐 수년이 걸리는 약물 발견을 혁신할 수 있습니다.
생물학의 비즈니스
Latent Labs는 자체 약물을 개발하려는 것이 아닙니다. 대신, 직접 모델 액세스 또는 프로젝트 기반 파트너십을 통해 다른 바이오제약, 바이오테크, 생명과학 회사들의 초기 R&D 단계를 가속화하고 위험을 줄이고자 합니다.
그들의 5천만 달러 자금에는 1천만 달러의 시드 라운드와 Radical Ventures 및 Sofinnova Partners가 공동 주도한 4천만 달러의 시리즈 A 라운드가 포함됩니다. 다른 투자자로는 Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC, 그리고 Google의 Jeff Dean, Cohere의 Aidan Gomez, ElevenLabs의 Mati Staniszewski 같은 유명 엔젤 투자자들이 있습니다.
이 자금의 상당 부분은 급여와 더 많은 기계 학습 전문가 고용에 사용되지만, 인프라에도 많은 투자가 필요합니다. "컴퓨팅은 우리에게 큰 비용입니다. 우리는 상당히 큰 모델을 구축하고 있으며, 이는 많은 GPU 컴퓨팅을 필요로 합니다,"라고 Kohl이 말했습니다. 이 자금은 모델 확장, 팀 성장, 파트너십 구축에 도움이 될 것입니다.
Cradle이나 Bioptimus 같은 다른 스타트업들도 비슷한 목표를 추구하고 있지만, Kohl은 생물학 시스템을 해독하고 설계하는 최선의 접근 방식이 아직 명확하지 않은 초기 단계라고 믿습니다. "AlphaFold와 다른 그룹의 초기 생성 모델로 매우 흥미로운 씨앗이 뿌려졌습니다,"라고 Kohl이 말했습니다. "하지만 이 분야는 최선의 모델 접근 방식이나 비즈니스 모델이 무엇인지 아직 수렴하지 않았습니다. 우리는 진정으로 혁신할 수 있는 능력이 있다고 생각합니다."
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