Eski bir Google DeepMind bilim adamı tarafından kurulan yeni bir girişim, 50 milyon dolarlık finansmanla Stealth’den çıkıyor.
Gizli Laboratuvarlar “Biyolojiyi programlanabilir hale getirmek” için AI Foundation modelleri oluşturuyor ve proteinleri üretmek ve optimize etmek için biyoteknoloji ve ilaç şirketleriyle ortaklık kurmayı planlıyor.
Proteinlerin insan biyolojisinde oynadığı rolü anlamadan DeepMind ve ILK’nın ne yaptığını anlamak imkansızdır. Proteinler, canlı hücrelerde, enzimlerden ve hormonlardan antikorlara kadar her şeyi yönlendirir. Bunlar, şekli proteinin nasıl işlev gördüğünü belirleyen bir 3D yapı oluşturmak için katlanan dizelerde birbirine bağlanan yaklaşık 20 farklı amino asitten oluşurlar.
Ancak her proteinin şeklini bulmak tarihsel olarak çok yavaş, emek yoğun bir süreçti. DeepMind’in Alphafold ile elde ettiği büyük atılım buydu: yaklaşık 200 milyon protein yapısının şeklini tahmin etmek için makine öğrenimini gerçek biyolojik verilerle kapladı.
Bu tür verilerle silahlı olan bilim adamları, hastalıkları daha iyi anlayabilir, yeni ilaçlar tasarlayabilir ve hatta sentetik proteinler oluşturun Tamamen yeni kullanım durumları için. Latent laboratuvarların, araştırmacıların yeni terapötik molekülleri sıfırdan “hesaplamalı olarak yaratmalarını” sağlama tutkusuyla mücadeleye girdiği yer burasıdır.
Gizli potansiyel
Simon Kohl (yukarıda resimde) DeepMind’de bir araştırma bilimcisi olarak başladı, Protein Tasarım ekibini birlikte önderlik etmeden önce çekirdek Alphafold2 ekibiyle birlikte çalıştı ve DeepMind’in Islak Laboratuvarı Londra’nın Francis Crick Enstitüsü’nde. Bu süre zarfında, DeepMind, DeepMind’in AI araştırmasını uyuşturucu keşfini dönüştürmek için uygulamaya odaklanan izomorfik laboratuvarlar şeklinde bir kardeş şirketi de ortaya çıkardı.
Kohl’u, özellikle protein tasarımı için Bina Frontier (yani en son) modellerine odaklanan daha yalın bir kıyafetle yalnız gitmenin zamanının doğru olduğuna ikna eden bu gelişmelerin bir kombinasyonuydu. Böylece 2022’nin kuyruk ucunda Kohl, Latent Labs’ın temellerini koymak için DeepMind’den ayrıldı ve işi 2023’ün ortalarında Londra’ya dahil etti.
“Fantastik ve etkili bir zaman geçirdim [at DeepMind]ve üretken modellemenin özellikle biyoloji ve protein tasarımına sahip olacağı etkisine ikna oldu, ”dedi Kohl bu hafta bir röportajda TechCrunch’a. “Aynı zamanda, izomorfik laboratuvarların lansmanıyla ve Alphafold2’ye dayanan planlarının aynı anda birçok şeye başladıklarını gördüm. Fırsatın gerçekten protein tasarımı hakkında lazer odaklı bir şekilde gittiğini hissettim. Protein tasarımı, kendi başına o kadar geniş bir alan ve o kadar çok keşfedilmemiş beyaz alana sahip ki, gerçekten çevik, odaklanmış bir kıyafetin bu etkiyi çevirebileceğini düşündüm. ”
Bu etkiyi girişim destekli bir girişim olarak tercüme etmek, ikisi Microsoft’tan kıdemli bir mühendis ve Cambridge Üniversitesi’nden PhD’lerden olan 15 çalışanı işe almayı içeriyordu. Bugün, Latent’in Headcount sayısı iki siteye bölünüyor – biri Londra’da, Frontier Model büyüsünün gerçekleştiği, diğeri San Francisco’da kendi ıslak laboratuvar ve hesaplamalı protein tasarım ekibi.
Kohl, “Bu, modellerimizi gerçek dünyada test etmemizi ve modellerimizin istediğimiz şekilde ilerleyip ilerlemediğini anlamamız gereken geri bildirimleri almamızı sağlıyor” dedi.
Islak laboratuvarlar, Latent’in teknolojisinin tahminlerini doğrulamak için yakın vadeli gündemdeyken, nihai amaç ıslak laboratuvarlara olan ihtiyacı ortadan kaldırmaktır.
Kohl, “Misyonumuz biyolojiyi programlanabilir hale getirmek, biyolojiyi gerçekten biyolojik, ıslak laboratuvar deneylerine olan güvenin zamanla azaltılacağı hesaplamalı alana getirmektir” dedi.
Bu, şu anda yıllar alabilecek sayısız deney ve yinelemeye dayanan bir ilaç keşfetme sürecini yükseltmek için “biyolojiyi programlanabilir hale getirmenin” temel faydalarından birini vurgulamaktadır.
Kohl, “Islak laboratuvara güvenmeden gerçekten özel moleküller yapmamızı sağlıyor – en azından vizyon bu,” diye devam etti Kohl. “Birisinin belirli bir hastalık için hangi ilaç hedefine gideceğinin bir hipotezi ile geldiği bir dünya hayal edin ve modellerimiz, ‘itme düğmesi’ yolunda, içinde pişirilmiş istenen tüm özelliklerle birlikte gelen bir protein ilacı yapabilir. . “
Biyoloji işi
İş modeli açısından, Latent Labs kendisini “varlık merkezli” olarak görmüyor-yani kendi terapötik adaylarını şirket içinde geliştirmeyecek. Bunun yerine, önceki Ar-Ge aşamalarını hızlandırmak ve riske atmak için üçüncü taraf ortaklarla çalışmak istiyor.
Kohl, “Bir şirket olarak sahip olabileceğimiz en büyük etkinin, diğer biyofarma, biyoteknoloji ve yaşam bilimleri şirketlerini mümkün kılmak olduğunu düşünüyoruz-ya modellerimize doğrudan erişim sağlayarak ya da keşif programlarını proje tabanlı ortaklıklar aracılığıyla destekleyerek” dedi. .
Şirketin 50 milyon dolarlık nakit enjeksiyonu, daha önce habersiz 10 milyon dolarlık bir tohum dilimini ve radikal girişimlerin önderliğindeki yeni 40 milyon dolarlık yeni bir Serisi, özellikle ortak içeriyor Aaron Rosençukurdaha önce DeepMind’de strateji ve operasyon başkanı olan.
Diğer ortak yatırımcı, yaşam bilimleri alanında uzun bir geçmişe sahip bir Fransız VC firması olan Sofinnova Partners’tır. Turdaki diğer katılımcılar arasında Flying Fish, Isomer, 8VC, Kindred Capital, Pillar VC ve Google’ın baş bilim adamı Jeff Dean, Cohere kurucusu Aidan Gomez ve Elevenlabs’ın kurucusu Mati Staniszewski gibi önemli melekler yer alıyor.
Yeni makine öğrenimi işe alımları da dahil olmak üzere nakit bir kısmı maaşlara doğru ilerleyecek olsa da, altyapıyı karşılamak için önemli miktarda paraya ihtiyaç duyulacaktır.
Kohl, “Hesaplama bizim için de büyük bir maliyet – bence oldukça büyük modeller inşa ediyoruz ve bu çok fazla GPU hesaplaması gerektiriyor” dedi. “Bu finansman bizi gerçekten her şeyi iki katına çıkarmaya hazırlıyor – modelimizi ölçeklendirmeye, takımları ölçeklendirmeye devam etmek için hesaplama alın ve aynı zamanda bu ortaklıklara ve şu anda aradığımız ticari çekişe sahip olma kapasitesini oluşturmaya başlıyor. “
Deepmind bir yana, hesaplama ve biyoloji dünyalarını beşik ve biyoptimus gibi bir araya getirmek isteyen birkaç girişim destekli girişim ve ölçeklendirmeler var. Kohl, kendi adına, hala yeterince erken bir aşamada olduğumuzu düşünüyor, böylece biyolojik sistemlerin kod çözmesi ve tasarlanması açısından en iyi yaklaşımın ne olacağını hala bilmiyoruz.
“Çok ilginç tohumlar ekildi, [for example] Alphafold ve diğer gruplardan diğer erken üretken modellerle ”dedi. “Ancak bu alan, en iyi model yaklaşımının ne olduğu veya burada hangi iş modelinin çalışacağı açısından birleşmedi. Bence gerçekten yenilik yapma kapasitemiz var. ”
