由Deepmind Alum创立的潜在实验室以5000万美元的价格推出了生物学

一家新创公司Latent Labs，由前Google DeepMind科学家创立，刚刚从隐形模式中亮相，获得5000万美元的巨额资金支持。他们的使命？通过构建AI基础模型使生物学可编程，生成和优化蛋白质。他们计划与生物技术和制药公司合作实现这一目标。

要理解这为何意义重大，你得先了解蛋白质。它们是我们细胞的“劳力者”，从充当酶和激素到作为抗体，功能多样。由大约20种不同氨基酸组成，这些链条折叠成决定其功能的3D结构。过去，解析这些形状非常困难，但DeepMind的AlphaFold通过机器学习和真实生物数据改变了局面，预测了约2亿个蛋白质结构的形状。

有了这类数据，科学家能更好地理解疾病、设计新药，甚至为新用途创造合成蛋白质。这就是Latent Labs的切入点，旨在让研究人员“计算性地创造”全新治疗分子。

潜在的可能性

Simon Kohl曾在DeepMind的AlphaFold2团队工作，领导其蛋白质设计工作，看到了独自创业的潜力。他于2022年底离开DeepMind，并于2023年中在伦敦正式创立Latent Labs。Kohl受到生成模型在生物学中的影响启发，看到专注于蛋白质设计的机会。

为此，Latent Labs雇佣了约15人，包括来自DeepMind的人员、微软的高级工程师和剑桥大学的博士。他们分布在伦敦（开发尖端模型）和旧金山（拥有湿实验室和计算蛋白质设计团队）。

“我们的使命是使生物学可编程，真正将生物学带入计算领域，减少对生物湿实验室实验的依赖，”Kohl解释说。这可能彻底改变药物发现过程，目前这一过程涉及大量实验，可能耗时数年。

生物学的商业化

Latent Labs的目标不是开发自己的药物，而是通过直接模型访问或基于项目的合作，加速并降低生物制药、生物技术和生命科学公司早期研发阶段的风险。

他们的5000万美元融资包括1000万美元的种子轮和由Radical Ventures与Sofinnova Partners共同领投的4000万美元A轮融资。其他投资者包括Flying Fish、Isomer、8VC、Kindred Capital、Pillar VC，以及Google的Jeff Dean、Cohere的Aidan Gomez和ElevenLabs的Mati Staniszewski等知名天使投资人。

这笔资金的大部分将用于薪资和招聘更多机器学习专家，但基础设施也需要大量投入。“计算成本对我们来说也是一大开支——我们正在构建相当大的模型，这需要大量GPU计算资源，”Kohl说。这笔资金将帮助他们扩展模型、壮大团队并建立合作关系。

虽然还有像Cradle和Bioptimus这样的初创公司在追求类似目标，但Kohl认为这一领域仍处于早期阶段，解码和设计生物系统的最佳方法尚未明确。“已经有一些非常有趣的种子被种下，例如AlphaFold和其他团队的早期生成模型，”Kohl说。“但这个领域在最佳模型方法或商业模式上尚未达成一致。我认为我们有能力进行真正的创新。”