首頁由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）。
Latent Labs倫敦團隊（左至右）：Annette Obika-Mbatha、Krishan Bhatt、Simon Kohl博士、Agrin Hilmkil、Alex Bridgland、Henry Kenlay。圖片來源：Latent Labs 雖然濕實驗室目前對驗證技術預測至關重要，但最終目標是讓生物學高度可程式化，減少對濕實驗室的依賴。「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。」
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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。「
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評論 (48)
0/500
![ThomasRoberts]()
這家公司野心不小啊！用AI設計蛋白質聽起來像科幻片情節，但DeepMind出來的人確實有兩把刷子。不過50M真的夠燒嗎？生物實驗成本超高，而且蛋白質摺疊問題超級複雜，AI模型真的能搞定實際生產中的變數？我保持觀望，但樂見其成！🧬
![JonathanMiller]()
Also, wieder ein Startup, das die Biologie 'programmierbar' machen will. Klingt ambitioniert, aber ich frage mich, wie viele dieser KI-gesteuerten Protein-Design-Firmen es eigentlich schon gibt. Der Markt scheint ja voll davon zu sein. Hoffentlich konzentrieren sie sich auf wirklich nützliche Anwendungen und nicht nur auf das nächste Investment-Round. Die 50 Mio. sind auf jeden Fall ein starkes Signal. Mal sehen, was daraus wird. 🧬
![PeterJohnson]()
Interesting read! Kinda reminds me of the early days of CRISPR hype, but with an AI twist this time. $50M is serious cash though – hope they focus on applications beyond just pharma/biotech, like maybe sustainable materials or energy. The DeepMind connection definitely gives them a head start.
![JackSanchez]()
AI設計蛋白質？這個方向有點酷，不過我更好奇他們說要讓生物學「可編程」，到底要怎麼做？現有的蛋白質設計技術已經很厲害了，他們能突破到什麼程度？而且，這種技術要是真的成了，後續的倫理審核和實際應用會是更大的挑戰吧。先觀望一下。
![NicholasHernández]()
Wow, $50M to program biology? That’s wild! Latent Labs is diving deep into AI-driven protein design—super cool but makes me wonder if we’re playing god a bit too fast. 🧬
![JoseLewis]()
This is wild! $50M to make biology programmable? Latent Labs is basically trying to code life like it’s a video game. Super curious how their AI will shake up drug discovery—hope it’s not just hype! 😎
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。
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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。
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