Una nueva startup, fundada por un ex-científico de Google DeepMind, ha salido de su fase de desarrollo secreto con una financiación de 50 millones de dólares. Latent Labs está creando modelos de inteligencia artificial para “hacer que la biología sea programable” y planea asociarse con empresas de biotecnología y farmacéuticas para generar y optimizar proteínas.
Para entender lo que hace DeepMind y empresas similares, es crucial conocer el papel de las proteínas en la biología humana. Las proteínas son esenciales en las células vivas, actuando como enzimas, hormonas y anticuerpos. Están formadas por aproximadamente 20 aminoácidos distintos que se enlazan en cadenas que se pliegan para crear una estructura 3D. La forma de cada proteína determina su función. Históricamente, descubrir la forma de cada proteína era un proceso lento y laborioso. Sin embargo, DeepMind logró un gran avance con AlphaFold, combinando el aprendizaje automático con datos biológicos reales para predecir la forma de alrededor de 200 millones de estructuras proteicas. Con estos datos, los científicos pueden entender mejor las enfermedades, diseñar nuevos medicamentos e incluso crear proteínas sintéticas para nuevos usos.
Latent Labs busca permitir que los investigadores “creen computacionalmente” nuevas moléculas terapéuticas desde cero. Simon Kohl, quien fue científico de investigación en DeepMind y trabajó con el equipo de AlphaFold2, decidió fundar Latent Labs a finales de 2022, convencido de que era el momento adecuado para enfocarse en el diseño de proteínas.
La empresa ha contratado a alrededor de 15 empleados, incluyendo dos de DeepMind y un ingeniero senior de Microsoft, y tiene sedes en Londres y San Francisco. La sede de Londres se centra en el desarrollo de modelos, mientras que la de San Francisco cuenta con un laboratorio y un equipo de diseño de proteínas computacional. Kohl afirma que esto les permite probar sus modelos en el mundo real y obtener retroalimentación para mejorar.
El objetivo final de Latent Labs es reducir la necesidad de laboratorios húmedos, haciendo que la biología sea programable y llevando la biología al ámbito computacional. Esto podría revolucionar el proceso de descubrimiento de medicamentos, que actualmente depende de numerosos experimentos que pueden llevar años. Kohl imagina un futuro donde, a partir de una hipótesis sobre un objetivo de medicamento, sus modelos puedan crear una proteína con todas las propiedades deseadas de manera rápida y eficiente.
En cuanto a su modelo de negocio, Latent Labs no planea desarrollar sus propios candidatos terapéuticos, sino que busca colaborar con socios externos para acelerar las etapas iniciales de investigación y desarrollo. La financiación de 50 millones de dólares incluye una ronda de inversión inicial de 10 millones y una ronda Serie A de 40 millones, co-liderada por Radical Ventures y Sofinnova Partners.
Una parte significativa de la financiación se destinará a cubrir costos de infraestructura y salarios, especialmente para nuevos empleados en aprendizaje automático. Kohl destaca que están construyendo modelos grandes que requieren mucha capacidad de computación.
A pesar de la competencia de otras startups que buscan unir la computación y la biología, Kohl cree que todavía estamos en una etapa temprana y que hay mucho por descubrir en cuanto a los mejores enfoques para decodificar y diseñar sistemas biológicos.
