Бывший ученый DeepMind, который помог разработать AlphaFold, модель искусственного интеллекта, которая произвела революцию в прогнозировании структуры белка, собрал 50 миллионов долларов для запуска латентных лабораторий, стартап, ориентированный на разведку искусственных для разработки новых белков.
Саймон Кол, физик и эксперт в области автоматического изучения немецкого происхождения, основал латентные лаборатории в 2023 году с амбициями «провести компьютерный контроль над биологией». Компания стремится связать с биотехнологическими компаниями, чтобы ускорить разработку лекарств, заменив традиционные экспериментальные методы дизайном белков, возглавляемых ИИ.
Финансовый тур, завершенный в декабре, был возглавлял Radical Ventures, инвестиционный фонд, основанный на ИИ, вместе с Sofinnova Partners, известным своими инвестициями в науки о жизни. Доноры высокого уровня включают в себя: Джефф Дин — главный ученый Google, Эйдан Гомес — соучредитель генеративной компании Cohere и Mati Staniszewski — соучредитель AI Audio Startup Elevenlabs.
Благодаря предыдущему стартовому капиталу в 10 миллионов долларов, Latent Labs в настоящее время получила в общей сложности 50 миллионов долларов США для масштабирования своей деятельности.
34 -летний Кол ранее работал в DeepMind, где он играл ключевую роль во второй итерации Alphafold — технологии, которая была признана Нобелевской премией по химии. В то время как AlphaFold позволяет ученым карту существующих белковых структур, KOHL считает, что следующим шагом является разработка новых белков из нуля с использованием генеративного ИИ.
«»[AlphaFold] Позволяет вам смотреть на каталог существующих природных белков, но это не позволяет вам делать новые », — сказал Кол.
Его цель с латентными лабораториями состоит в том, чтобы разработать модели искусственного интеллекта, которые устраняют необходимость традиционных лабораторных методов, что делает обнаружение лекарств быстрее и точнее.
Latent Labs собирает команду лучших исследователей из ИИ и биотехнологии в Лондоне и Сан -Франциско, в том числе четырех бывших ученых из глубоководства. Компания активно нанимает больше специалистов по мере развития.
Применяя генеративный ИИ к проектированию белка и молекулярного, Коля считает, что скрытые лаборатории могут уменьшить неудачи в клинических испытаниях, что является ключевой проблемой в фармацевтической промышленности.
«В клинических испытаниях все еще много неудач, и в некотором смысле вы можете проследить проблему до того, как изначально обнаружили препарат», — сказал он.
«Если вы можете разрабатывать белки и молекулы с более высокой степенью контроля и точности, идея заключается в том, что в будущем мы увидим меньше неудач».
Кол признал обеспокоенность по поводу этических последствий белков, генерируемых ИИ, назвав его «важный вопрос», который требует более широкого обсуждения. Тем не менее, он указал, что современная технология ИИ еще недостаточно продвинута, чтобы превзойти то, чего могут достичь человеческие эксперты в хорошо оборудованной лаборатории.
Что касается того, когда AI Laisth Laboratories превзойдет традиционные методы, Кол признал, что его было трудно предсказать.
«Наша северная звезда заключается в том, что наши системы ИИ в конечном итоге будут настолько продвинутыми, что им больше не требуется экспериментальная лабораторная проверка», — сказал он. «На данный момент у вас будет довольно мощная технология на ваших руках».
Latent Labs входит в конкурентную, но всегда появляющуюся область, где несколько стартапов исследуют, как ИИ может изменить развитие лекарств. Кол сравнил ландшафт с космической гонкой.
«Кажется, что сейчас многие ракеты запущены, и все они могут достичь орбиты», — сказал он.
Хотя Latet Labs не раскрыла свои текущие проекты или клиентов, быстрое финансирование стартапа и очень публичная поддержка предполагает, что он станет ключевым игроком в будущем обнаружения лекарств и белковой инженерии.
.jpg)