由Deepmind Alum創立的潛在實驗室以5000萬美元的價格推出了生物學

一家新創公司Latent Labs，由前Google DeepMind科學家創立，剛以5000萬美元資金脫離隱形模式。他們的使命？通過構建AI基礎模型，使生物學可程式化，生成並優化蛋白質。他們計劃與生物技術和製藥公司合作實現這一目標。

要理解這為何重要，必須先了解蛋白質。它們是細胞的勞動者，負責從酶和激素到抗體的各種功能。由大約20種不同氨基酸組成，這些鏈條摺疊成決定其功能的3D結構。過去，解析這些形狀極其困難，但DeepMind的AlphaFold通過機器學習和真實生物數據，改變了遊戲規則，預測了約2億個蛋白質結構的形狀。

有了這類數據，科學家能更好地理解疾病、設計新藥，甚至創造用於新用途的合成蛋白質。這就是Latent Labs的切入點，旨在讓研究人員從頭「計算生成」新的治療分子。

潛在可能性

Simon Kohl曾在DeepMind的AlphaFold2團隊工作，領導蛋白質設計，後來看到獨立發展的潛力。他於2022年底離開DeepMind，於2023年中在倫敦正式創立Latent Labs。Kohl受到生成模型在生物學影響的啟發，認為專注於蛋白質設計有巨大機會。

為實現這一目標，Latent Labs已聘請約15人，包括來自DeepMind的成員、微軟的高級工程師，以及劍橋大學的博士。他們分佈在倫敦（開發尖端模型）和舊金山（設有濕實驗室和計算蛋白質設計團隊）。

「我們的使命是讓生物學可程式化，將生物學真正帶入計算領域，隨著時間推移減少對生物濕實驗的依賴，」Kohl解釋。這可能徹底改變藥物發現過程，目前該過程涉及大量實驗，耗時數年。

生物學的商業化

Latent Labs並非專注於開發自己的藥物，而是希望通過直接模型存取或基於項目的合作，加速並降低其他生物製藥、生物技術和生命科學公司早期研發階段的風險。

他們的5000萬美元資金包括1000萬美元種子輪和由Radical Ventures及Sofinnova Partners共同領投的4000萬美元A輪融資。其他投資者包括Flying Fish、Isomer、8VC、Kindred Capital、Pillar VC，以及知名天使投資人如Google的Jeff Dean、Cohere的Aidan Gomez和ElevenLabs的Mati Staniszewski。

這筆資金大部分將用於薪資和招聘更多機器學習專家，但基礎設施也需大量投入。「計算成本對我們來說很高——我們正在構建相當大的模型，這需要大量GPU計算資源，」Kohl說。這筆資金將幫助他們擴展模型、擴大團隊並建立合作關係。

雖然其他新創公司如Cradle和Bioptimus也有類似目標，但Kohl認為，解碼和設計生物系統的最佳方法尚未明朗，現在仍處於早期階段。「已經有一些非常有趣的種子被播下，例如AlphaFold和其他團體的早期生成模型，」Kohl說。「但這個領域在最佳模型方法或商業模式上尚未達成共識。我認為我們有能力真正創新。」