Phòng thí nghiệm tiềm ẩn, được thành lập bởi DeepMind Alum, ra mắt với 50 triệu đô la để sinh học chương trình

Một công ty khởi nghiệp mới, Latent Labs, được thành lập bởi một cựu nhà khoa học của Google DeepMind, vừa ra mắt từ chế độ ẩn danh với khoản tài trợ lớn 50 triệu đô la. Sứ mệnh của họ? Làm cho sinh học trở nên có thể lập trình bằng cách xây dựng các mô hình nền tảng AI có thể tạo ra và tối ưu hóa protein. Họ dự định hợp tác với các công ty công nghệ sinh học và dược phẩm để thực hiện điều này.

Để hiểu tại sao đây là một vấn đề lớn, bạn cần hiểu về protein. Chúng là những "ngựa thồ" của tế bào, thực hiện mọi thứ từ vai trò enzyme, hormone đến kháng thể. Được tạo thành từ khoảng 20 loại axit amin khác nhau, các chuỗi này gấp lại thành cấu trúc 3D quyết định cách chúng hoạt động. Việc tìm ra hình dạng của chúng từng là một quá trình khó khăn, nhưng AlphaFold của DeepMind đã thay đổi cuộc chơi bằng cách sử dụng máy học và dữ liệu sinh học thực để dự đoán hình dạng của khoảng 200 triệu cấu trúc protein.

Với loại dữ liệu này, các nhà khoa học có thể hiểu rõ hơn về bệnh tật, thiết kế thuốc mới, và thậm chí tạo ra các protein tổng hợp cho các ứng dụng mới. Đó là nơi Latent Labs tham gia, với mục tiêu cho phép các nhà nghiên cứu "tạo ra bằng tính toán" các phân tử trị liệu mới từ đầu.

Tiềm năng ẩn

Simon Kohl, người từng làm việc tại DeepMind trong đội AlphaFold2 và dẫn dắt nỗ lực thiết kế protein của họ, đã nhận thấy tiềm năng khi tự mình khởi nghiệp. Anh rời DeepMind vào cuối năm 2022 để thành lập Latent Labs, chính thức được thành lập tại London vào giữa năm 2023. Kohl được truyền cảm hứng từ tác động của mô hình tạo sinh trong sinh học và nhận thấy cơ hội tập trung đặc biệt vào thiết kế protein.

Để thực hiện điều này, Latent Labs đã tuyển dụng khoảng 15 người, bao gồm một số từ DeepMind, một kỹ sư cao cấp từ Microsoft, và các tiến sĩ từ Đại học Cambridge. Họ chia thành hai nhóm tại London, nơi họ phát triển các mô hình tiên tiến, và San Francisco, nơi họ có một phòng thí nghiệm ướt và một đội thiết kế protein bằng tính toán.

"Sứ mệnh của chúng tôi là làm cho sinh học trở nên có thể lập trình, thực sự đưa sinh học vào lĩnh vực tính toán, nơi sự phụ thuộc vào các thí nghiệm phòng thí nghiệm ướt sẽ giảm dần theo thời gian," Kohl giải thích. Điều này có thể cách mạng hóa việc phát hiện thuốc, vốn hiện tại đòi hỏi rất nhiều thí nghiệm và có thể mất nhiều năm.

Kinh doanh trong sinh học

Latent Labs không tập trung vào việc phát triển thuốc của riêng mình. Thay vào đó, họ muốn đẩy nhanh và giảm rủi ro cho các giai đoạn nghiên cứu và phát triển ban đầu cho các công ty công nghệ sinh học, dược phẩm và khoa học đời sống khác thông qua việc truy cập trực tiếp vào mô hình hoặc các quan hệ đối tác dựa trên dự án.

Khoản tài trợ 50 triệu đô la của họ bao gồm vòng hạt giống 10 triệu đô la và vòng Series A 40 triệu đô la do Radical Ventures và Sofinnova Partners đồng dẫn đầu. Các nhà đầu tư khác bao gồm Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC, và các nhà đầu tư cá nhân nổi bật như Jeff Dean của Google, Aidan Gomez của Cohere, và Mati Staniszewski của ElevenLabs.

Một phần lớn số tiền này sẽ được dùng để trả lương và tuyển thêm các chuyên gia máy học, nhưng họ cũng cần nhiều cho cơ sở hạ tầng. "Tính toán là một chi phí lớn đối với chúng tôi — chúng tôi đang xây dựng các mô hình khá lớn, và điều đó đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán GPU," Kohl nói. Khoản tài trợ này sẽ giúp họ mở rộng quy mô mô hình, phát triển đội ngũ, và xây dựng quan hệ đối tác.

Mặc dù có các công ty khởi nghiệp khác như Cradle và Bioptimus đang hướng tới các mục tiêu tương tự, Kohl tin rằng chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu đến mức cách tiếp cận tốt nhất để giải mã và thiết kế các hệ thống sinh học vẫn chưa rõ ràng. "Đã có một số hạt giống rất thú vị được gieo, [ví dụ] với AlphaFold và một số mô hình tạo sinh ban đầu từ các nhóm khác," Kohl nói. "Nhưng lĩnh vực này vẫn chưa hội tụ về cách tiếp cận mô hình tốt nhất, hoặc về mô hình kinh doanh nào sẽ hiệu quả ở đây. Tôi nghĩ chúng tôi có khả năng để thực sự đổi mới."