Latent Labs, fundado pela DeepMind Alum, é lançado com US $ 50 milhões para biologia do programa

Uma nova startup, Latent Labs, fundada por um ex -cientista do Google Deeptind, acaba de sair do modo furtivo com um elevado US $ 50 milhões em financiamento. Sua missão? Para tornar a biologia programável pela construção de modelos de base AI que podem gerar e otimizar proteínas. Eles estão planejando se unir às empresas de biotecnologia e farmacêutica para que isso aconteça.

Para entender por que isso é um grande negócio, você precisa entender as proteínas. Eles são os cavalos de trabalho de nossas células, fazendo tudo, desde atuar como enzimas e hormônios até servir como anticorpos. Composta por cerca de 20 aminoácidos diferentes, essas cadeias se dobram em estruturas 3D que determinam como elas funcionam. Descobrir essas formas costumava ser um trabalho real, mas o Alphafold de Deepmind mudou o jogo usando o aprendizado de máquina e dados biológicos reais para prever as formas de cerca de 200 milhões de estruturas de proteínas.

Com esse tipo de dados, os cientistas podem entender melhor doenças, projetar novos medicamentos e até criar proteínas sintéticas para novos usos. É aí que entra os laboratórios latentes, com o objetivo de permitir que os pesquisadores "criem computacionalmente" novas moléculas terapêuticas do zero.

Potencial latente

Simon Kohl, que costumava trabalhar na DeepMind na equipe do Alphafold2 e liderou seus esforços de design de proteínas, viu o potencial de ir sozinho. Ele deixou o DeepMind no final de 2022 para iniciar o Latent Labs, que estabeleceu oficialmente em Londres em meados de 2023. Kohl foi inspirado pelo impacto da modelagem generativa na biologia e viu uma oportunidade de se concentrar especificamente no design de proteínas.

Para que isso aconteça, a Latent Labs contratou cerca de 15 pessoas, incluindo algumas de Deepmind, um engenheiro sênior da Microsoft e doutorado da Universidade de Cambridge. Eles estão divididos entre Londres, onde estão trabalhando em modelos de ponta, e em São Francisco, onde têm um laboratório molhado e uma equipe de design de proteínas computacional.

"Nossa missão é tornar a biologia programável, realmente trazendo biologia para o domínio computacional, onde a dependência de experimentos biológicos de laboratório úmida será reduzida ao longo do tempo", explicou Kohl. Isso pode revolucionar a descoberta de medicamentos, que atualmente envolve toneladas de experimentos e pode levar anos.

O negócio da biologia

Laboratórios latentes não são sobre o desenvolvimento de seus próprios medicamentos. Em vez disso, eles querem acelerar e desmoronar os estágios iniciais de P&D para outras empresas de biofarma, biotecnologia e ciências da vida por meio de acesso direto ao modelo ou parcerias baseadas em projetos.

Seu financiamento de US $ 50 milhões inclui uma rodada de sementes de US $ 10 milhões e um co-liderado pela Série A de US $ 40 milhões, por Radical Ventures e Sofinnova Partners. Outros investidores incluem peixes voadores, isômero, 8VC, Capital Kindred, Pillar VC e anjos notáveis ​​como Jeff Dean, do Google, Aidan Gomez, do Google, e Mati Staniszewski, do Elevenlabs.

Uma grande parte desse dinheiro irá para salários e contratar mais especialistas em aprendizado de máquina, mas eles também precisarão de muito para infraestrutura. "O Compute também é um grande custo para nós - estamos construindo modelos bastante grandes, e isso requer muita computação de GPU", disse Kohl. Esse financiamento os ajudará a escalar seus modelos, aumentar suas equipes e construir parcerias.

Embora existam outras startups, como Cradle e Bioptimus, trabalhando em objetivos semelhantes, Kohl acredita que ainda estamos cedo o suficiente no jogo que a melhor abordagem para decodificar e projetar sistemas biológicos ainda não está clara. "Houve algumas sementes muito interessantes plantadas, [por exemplo] com Alphafold e alguns outros modelos generativos iniciais de outros grupos", disse Kohl. "Mas esse campo não convergiu em termos de qual é a melhor abordagem de modelo ou em termos de qual modelo de negócios funcionará aqui. Acho que temos a capacidade de realmente inovar".