首頁Latent Labs 推出基於網路的人工智能，用於可觸及的蛋白質設計
在完成5000萬美元融資並公開亮相六個月後，Latent Labs推出了一款基於網路的生物程式設計人工智慧模型。
據執行長暨創辦人西蒙·科爾（Simon Kohl）表示，該模型在實體實驗室測試所設計蛋白質時，「於多項指標均達成頂尖水準成果」。科爾身為科學家，曾共同領導DeepMind的AlphaFold蛋白質設計團隊。術語「頂尖水準」（SOTA）在人工智慧領域常用於標示特定任務中業界最高效能標準。
「我們擁有評估設計品質的計算方法，」科爾向TechCrunch透露，並指出該模型生成的蛋白質有相當比例在實驗室測試中證實可行。
該公司名為LatentX的基礎生物學模型，讓學術機構、生物科技新創公司及製藥企業能直接透過瀏覽器使用自然語言設計新型蛋白質。
LatentX不僅能模擬天然蛋白質，更能創造具備精確原子結構的全新分子設計，例如納米抗體與抗體。此方法大幅加速了新型治療藥物的開發進程。
Kohl強調，設計全新蛋白質的能力使LatentX有別於AlphaFold。
他解釋道：「AlphaFold是蛋白質結構預測模型，能協助可視化現有結構，但無法生成新蛋白質。」
Techcrunch 活動科技與創投領袖共襄盛舉：Disrupt 2025議程揭曉
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舊金山｜2025年10月27-29日立即註冊與Xaira、Recursion或DeepMind衍生公司Isomorphic Labs等專注研發專利藥物的AI驅動藥物發現企業不同，Latent Labs透過向外部組織授權其模型來運作。
「並非每家公司都有資源自主建構AI模型、基礎設施或團隊，」Kohl強調。
儘管LatentX目前免費開放使用，Kohl表示公司計劃在推出進階功能時逐步收費。
其他提供開源AI基礎模型用於藥物發現的企業包括Chai Discovery與EvolutionaryScale。
Latent Labs 的投資方包括 Radical Ventures、Sofinnova Partners、Google 首席科學家 Jeff Dean、Anthropic 執行長 Dario Amodei 以及 Eleven Labs 執行長 Mati Staniszewski。
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評論 (4)
0/500
![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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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.
