Новый стартап, основанный бывшим ученым Google DeepMind, выходит из режима скрытности, получив финансирование в размере 50 миллионов долларов.
Latent Labs строит модели на основе ИИ, чтобы «сделать биологию программируемой», и планирует сотрудничать с биотехнологическими и фармацевтическими компаниями для создания и оптимизации белков.
Невозможно понять, чем занимается DeepMind и ей подобные, не разобравшись в роли, которую белки играют в биологии человека. Белки управляют всем в живых клетках - от ферментов и гормонов до антител. Они состоят примерно из 20 различных аминокислот, которые соединяются в нити, складывающиеся в трехмерную структуру, от формы которой зависит функционирование белка.
Но выяснение формы каждого белка исторически было очень медленным и трудоемким процессом. В этом и заключался большой прорыв, которого DeepMind добилась с помощью AlphaFold: Она объединила машинное обучение с реальными биологическими данными, чтобы предсказать форму около 200 миллионов белковых структур.
Вооружившись такими данными, ученые могут лучше понимать болезни, разрабатывать новые лекарства и даже создавать синтетические белки для совершенно новых целей. Именно здесь и вступает в борьбу Latent Labs, стремящаяся дать исследователям возможность «вычислительно создавать» новые терапевтические молекулы с нуля.
Латентный потенциал
Саймон Коль (на фото выше) начинал свою карьеру в DeepMind в качестве научного сотрудника, работая с основной командой AlphaFold2, а затем возглавил группу по разработке белков и организовал лабораторию DeepMind в лондонском Институте Фрэнсиса Крика. Примерно в это же время DeepMind создала родственную компанию в виде Isomorphic Labs, которая занимается применением исследований DeepMind в области искусственного интеллекта для преобразования процесса поиска лекарств.
Именно сочетание этих событий убедило Кола в том, что настало время действовать самостоятельно, создав более компактную компанию, ориентированную на создание передовых (то есть самых современных) моделей для проектирования белков. Поэтому в конце 2022 года Коль покинул DeepMind, чтобы заложить основы Latent Labs, и в середине 2023 года зарегистрировал компанию в Лондоне.
«У меня было фантастическое и насыщенное время [в DeepMind], и я убедился в том, какое влияние генеративное моделирование окажет на биологию и, в частности, на дизайн белков», - сказал Коль в интервью TechCrunch на этой неделе. «В то же время я увидел, что с запуском Isomorphic Labs и их планами, основанными на AlphaFold2, они начинают много дел одновременно. Я чувствовал, что возможность действительно заключается в том, чтобы сфокусироваться на дизайне белков. Дизайн белков сам по себе настолько обширная область, и в ней так много неизведанного «белого пространства», что я подумал, что действительно проворная и сфокусированная компания смогла бы реализовать это влияние».
Для реализации этого влияния в качестве венчурного стартапа пришлось нанять около 15 сотрудников, двое из которых были из DeepMind, старший инженер из Microsoft и доктора философии из Кембриджского университета. Сегодня штат Latent разделен на два подразделения - одно в Лондоне, где происходит магия пограничных моделей, а другое в Сан-Франциско, где есть собственная лаборатория и команда по вычислительному проектированию белков.
«Это позволяет нам тестировать наши модели в реальном мире и получать обратную связь, необходимую нам для того, чтобы понять, продвигаются ли наши модели так, как мы хотим», - говорит Коль.
Несмотря на то, что в ближайшей перспективе лабораторные исследования очень важны для подтверждения прогнозов технологии Latent, конечная цель состоит в том, чтобы свести на нет необходимость в лабораторных исследованиях.
«Наша задача - сделать биологию программируемой, перенести биологию в вычислительную сферу, где зависимость от биологических экспериментов во влажных лабораториях со временем будет снижена», - сказал Коль.
Это подчеркивает одно из ключевых преимуществ «создания программируемой биологии» - изменение процесса открытия лекарств, который в настоящее время опирается на бесчисленные эксперименты и итерации, которые могут длиться годами.
«Это позволит нам создавать действительно индивидуальные молекулы, не прибегая к услугам мокрой лаборатории - по крайней мере, таково видение», - продолжает Коль. Представьте себе мир, в котором кто-то приходит с гипотезой о том, какую лекарственную мишень следует выбрать для лечения конкретного заболевания, а наши модели могут «нажатием кнопки» создать белковый препарат, в котором будут заложены все необходимые свойства».
Бизнес в биологии
Что касается бизнес-модели, то Latent Labs не считает себя «актив-ориентированной» - это означает, что она не будет разрабатывать собственные терапевтические кандидаты. Вместо этого она хочет сотрудничать со сторонними партнерами, чтобы ускорить и снизить риски на ранних стадиях НИОКР.
«Мы считаем, что наибольшее влияние, которое мы можем оказать как компания, заключается в оказании содействия другим биофармацевтическим, биотехнологическим и медико-биологическим компаниям - либо путем предоставления им прямого доступа к нашим моделям, либо путем поддержки их программ открытий через партнерство на основе проектов», - сказал Коль.
Денежные вливания в размере 50 миллионов долларов включают ранее не объявленный посевной транш в размере 10 миллионов долларов и свежий раунд серии А в размере 40 миллионов долларов, соруководителем которого является Radical Ventures - в частности, партнер Аарон Розенберг, который ранее был главой отдела стратегии и операций в DeepMind.
Другим со-лид-инвестором является компания Sofinnova Partners.
Оригинал
Уникальность
