Latent Labs, gegründet von DeepMind Alaun, startet mit 50 Millionen US -Dollar für die Programmbiologie

Ein neues Startup, Latent Labs, gegründet von einem ehemaligen Google DeepMind-Wissenschaftler, ist gerade mit einer stattlichen Finanzierung von 50 Millionen Dollar aus dem Stealth-Modus hervorgegangen. Ihre Mission? Biologie programmierbar zu machen, indem sie KI-Grundlagenmodelle entwickeln, die Proteine generieren und optimieren können. Sie planen, mit Biotech- und Pharmaunternehmen zusammenzuarbeiten, um dies zu verwirklichen.

Um zu verstehen, warum das eine große Sache ist, muss man Proteine verstehen. Sie sind die Arbeitspferde unserer Zellen, die alles tun, von der Funktion als Enzyme und Hormone bis hin zur Rolle als Antikörper. Bestehend aus etwa 20 verschiedenen Aminosäuren, falten sich diese Ketten in 3D-Strukturen, die bestimmen, wie sie funktionieren. Diese Formen herauszufinden war früher eine echte Plackerei, aber DeepMind’s AlphaFold hat das Spiel verändert, indem es maschinelles Lernen und echte biologische Daten nutzte, um die Formen von etwa 200 Millionen Proteinstrukturen vorherzusagen.

Mit solchen Daten können Wissenschaftler Krankheiten besser verstehen, neue Medikamente entwickeln und sogar synthetische Proteine für neue Anwendungen schaffen. Hier setzt Latent Labs an, mit dem Ziel, Forschern zu ermöglichen, neue therapeutische Moleküle „computergestützt“ von Grund auf zu erstellen.

Latentes Potenzial

Simon Kohl, der früher bei DeepMind im AlphaFold2-Team arbeitete und ihre Bemühungen im Proteindesign leitete, erkannte das Potenzial, allein weiterzumachen. Er verließ DeepMind Ende 2022, um Latent Labs zu gründen, das er Mitte 2023 offiziell in London etablierte. Kohl wurde durch die Auswirkungen generativer Modellierung in der Biologie inspiriert und sah eine Chance, sich speziell auf Proteindesign zu konzentrieren.

Um dies zu verwirklichen, hat Latent Labs etwa 15 Mitarbeiter eingestellt, darunter einige von DeepMind, einen leitenden Ingenieur von Microsoft und Doktoren von der University of Cambridge. Sie sind aufgeteilt zwischen London, wo sie an hochmodernen Modellen arbeiten, und San Francisco, wo sie ein Nasslabor und ein Team für computergestütztes Proteindesign haben.

„Unsere Mission ist es, Biologie programmierbar zu machen, Biologie wirklich in den computergestützten Bereich zu bringen, wo die Abhängigkeit von biologischen Nasslabor-Experimenten mit der Zeit reduziert wird“, erklärte Kohl. Dies könnte die Arzneimittelforschung revolutionieren, die derzeit viele Experimente erfordert und Jahre dauern kann.

Das Geschäft mit der Biologie

Latent Labs entwickelt keine eigenen Medikamente. Stattdessen wollen sie die frühen F&E-Phasen für andere Biopharma-, Biotech- und Life-Science-Unternehmen beschleunigen und entrisiken, durch direkten Modellzugriff oder projektbasierte Partnerschaften.

Ihre 50-Millionen-Dollar-Finanzierung umfasst eine Seed-Runde von 10 Millionen Dollar und eine Serie-A-Runde von 40 Millionen Dollar, gemeinsam geführt von Radical Ventures und Sofinnova Partners. Weitere Investoren sind Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC und namhafte Engel wie Google’s Jeff Dean, Cohere’s Aidan Gomez und ElevenLabs’ Mati Staniszewski.

Ein großer Teil dieses Geldes wird für Gehälter und die Einstellung weiterer Experten für maschinelles Lernen verwendet, aber sie benötigen auch viel für Infrastruktur. „Rechenleistung ist für uns ebenfalls ein großer Kostenfaktor – wir entwickeln ziemlich große Modelle, und das erfordert viel GPU-Rechenleistung“, sagte Kohl. Diese Finanzierung wird ihnen helfen, ihre Modelle zu skalieren, ihre Teams zu erweitern und Partnerschaften aufzubauen.

Während es andere Startups wie Cradle und Bioptimus gibt, die ähnliche Ziele verfolgen, glaubt Kohl, dass wir noch früh genug im Spiel sind, dass der beste Ansatz zur Entschlüsselung und Gestaltung biologischer Systeme noch nicht klar ist. „Es wurden einige sehr interessante Samen gepflanzt, [zum Beispiel] mit AlphaFold und einigen anderen frühen generativen Modellen von anderen Gruppen“, sagte Kohl. „Aber dieses Feld hat sich noch nicht in Bezug auf den besten Modellansatz oder das beste Geschäftsmodell konsolidiert. Ich denke, wir haben die Kapazität, wirklich zu innovieren.“