전 Google Deepmind Scientist가 설립 한 바이오 테크 회사 인 Biotech 회사 인 Latent Labs는 최근 공식적으로 대중의 시선을 사로 잡는 5 천만 달러의 파이낸싱을 받았다고 발표했습니다. 이 회사는 생물학적 연구를보다 효율적이고 자동화하기 위해 기본 AI 모델을 사용하여 단백질 설계를 혁신하기 위해 노력하고 있습니다. 핵심 기술은 DeepMind의 Alphafold 모델을 기반으로하며이를 바탕으로 개발 및 적용하여 약물 R & D 프로세스를 공동으로 홍보하고 R & D 위험과 비용을 줄이는 것을 목표로합니다.
생명 공학 분야에서 새로운 스타트 업 잠재 실험실은 비밀 단계에서 대중의 눈으로 5 천만 달러의 자금을 조달하고 있습니다. 전 Google Deepmind 과학자 Simon Kohl이 설립 한이 회사는 인공 지능의 기본 모델을 활용하여“생물학을 프로그래밍 할 수있게”하고 생명 공학 및 제약 회사와 협력하여 단백질을 생성하고 최적화하는 것을 목표로합니다.
잠재 실험실의 사명을 이해하려면 먼저 생물학에서 단백질의 주요 역할을 인식해야합니다. 단백질은 살아있는 세포에서 모든 것을 주도하기위한 기초이며, 그들의 구조는 그들의 기능을 결정합니다. 그러나 전통적으로 단백질의 3 차원 구조를 결정하는 것은 느리고 힘든 과정입니다. DeepMind의 획기적인 Alphafold는 기계 학습을 실제 생물학적 데이터와 결합하여 약 2 억 단백질의 구조를 성공적으로 예측했습니다. 이 진보는 과학자들에게 질병을 이해하고 신약을 설계하며 완전히 새로운 합성 단백질을 만들 수있는 더 나은 도구를 제공합니다.
Latent Labs의 창립자 인 Simon Kohl은 DeepMind의 연구 과학자였으며 Alphafold2의 핵심 팀에 참여했습니다. 2022 년 말, 그는 단백질 설계 분야에 여전히 미개척 잠재력이 많다는 것을 깨달았으며, 최첨단 단백질 설계 모델 개발에 중점을 둔 잠재 실험실을 독립적으로 시작하기로 결정했습니다.
현재 잠재 실험실에는 DeepMind의 회원을 포함하여 약 15 명의 직원이 있습니다. 이 회사는 런던에 본사를두고 있으며 샌프란시스코에 실험실도 있습니다. 이 듀얼 레이아웃을 통해 잠재 실험실은 실제 환경에서 모델을 테스트하고 기술 발전을 보장하는 데 필요한 피드백을 얻을 수 있습니다.
Kohl은 잠재 실험실의 궁극적 인 목표는 전통적인 실험실 실험에 대한 의존도를 줄이고 생물학 연구를보다 효율적이고 자동화하는 것이라고 말했다. 과학자들이 특정 질병에 대한 약물 목표에 대한 가설을 제안 할 때, 잠재 실험실의 모델은 모든 이상적인 특성으로 단백질 약물을 생성하기 위해 "버튼을 누를"수 있습니다.
비즈니스 모델 측면에서, 잠재 실험실은 자체 의학을 개발할 계획이 아니라 제 3 자와의 협력을 통해 R & D의 초기 단계에서 위험을 가속화하고 감소시키기를 희망합니다. Kohl은 Biopharmaceuticals 및 Life Science 회사와 협력하면 잠재 실험실의 영향을 극대화 할 수 있다고 생각합니다.
5 천만 달러 규모의 파이낸싱에는 1 천만 달러의 종자 라운드와 4 천만 달러 규모의 시리즈 A 투자가 포함되며 급진 벤처 및 소피 노바 파트너를 포함한 주요 투자자. 얻은 자금은 주로 대규모 모델의 개발을 지원하기 위해 팀과 인프라, 특히 컴퓨팅 전력 건설을 확장하는 데 사용됩니다.
점점 더 많은 신생 기업과 기술 거인이 생명 공학의 계산에 중점을 두면서 Kohl 은이 분야가 여전히 초기 단계에 있으며 미래에 혁신의 여지가 여전히 많다고 생각합니다.
잠재 실험실의 5 천만 달러 금융은 인공 지능 중심의 생명 공학 분야에서 새로운 개발의 물결을 예고합니다. 그 발전은 미래에 기대할 가치가 있습니다. 생물학의 "프로그래밍 가능성"을 달성하여 신약의 연구 및 인간 건강에 도움이 될 수 있습니다.