今天，一家新的基于人工智能（AI）的生物技术公司从幕后浮现，并且可能不会是您最后一次听到它的名字。Latent Labs带着4000万美元的A轮融资进入公众视野，其创始人Simon Kohl的名字听起来可能会很熟悉——Kohl曾是DeepMind获奖的蛋白质结构预测工具AlphaFold的重要开发人员之一。
Latent Labs由Radical Ventures、Sofinnova Partners和Google首席科学家Jeff Dean支持，进入了竞争激烈的AI辅助药物发现领域。虽然AlphaFold解决了蛋白质结构预测的挑战，但从未设计用于从头创建新蛋白质。Latent Labs现在迈出了下一步——利用生成式AI设计治疗性蛋白质。
然而，Latent Labs并不是该领域的唯一玩家。像Generate Biomedicines或Isomorphic Labs等公司也在利用AI工程化设计用于生物技术应用的蛋白质。问题是：Latent Labs能否在一个日益竞争激烈的市场中脱颖而出？
从预测到创造：是什么让Latent Labs与众不同？
了解蛋白质的结构就像解决一个分子谜题——不知道形状，科学家们只能猜测药物如何与其结合。AlphaFold通过使用AI以接近实验精度预测蛋白质结构，大大加速了早期药物发现过程。
传统上，确定这些结构需要劳动密集型的实验方法。许多疾病与功能失调的蛋白质有关，而药物通常通过与这些蛋白质相互作用来调节其活性。通过预测蛋白质结构，AlphaFold使研究人员能够识别潜在的药物结合位点，理解蛋白质功能，并设计能够更有效地与这些靶标相互作用的分子。
在此基础上，Latent Labs正在推进从头蛋白质设计——创造自然界中不存在的全新蛋白质。这使得开发特定功能的蛋白质成为可能。
药物开发者通常使用天然存在的蛋白质，并对其进行修改以增强其治疗特性。然而，这种方法有限制——科学家们受到进化已经产生的限制。从头蛋白质设计改变了这一动态，允许创建完全新的、针对特定治疗需求优化的蛋白质，而不是重新利用现有的蛋白质。
Latent Labs旨在创建的新蛋白质可以扩展药物靶点，因为许多疾病仍然无法治疗，因为天然蛋白质无法提供合适的分子工具。这将允许靶向缺乏天然蛋白质相互作用的疾病机制，或克服蛋白质不稳定性。
AI蛋白质工程的竞争格局
如果您关注生物技术趋势，您已经知道AI在行业中越来越深入参与——尤其是在药物发现领域。可以说，Latent Labs在市场上并不孤单。但它的竞争对手是谁，它又是如何区分自己？
Isomorphic Labs
Isomorphic Labs是DeepMind的衍生公司，它将AI优先的原则应用于药物发现，而不仅仅是蛋白质结构预测。尽管其根源在于AlphaFold，但该公司的重点超越了结构确定——建模分子如何在生物系统内动态相互作用，以加速药物设计。
与仅预测静态蛋白质结构的AlphaFold不同，Isomorphic Labs旨在理解蛋白质、DNA、RNA和小分子在生物系统内的动态相互作用。该公司的方法吸引了主要制药合作伙伴。2024年，Isomorphic Labs与Eli Lilly和Novartis签署了协议，将其AI模型应用于肿瘤学和神经退行性疾病研究。
Generate Biomedicines
Generate Biomedicines的专有平台Chroma是一种生成模型，可以根据几何和功能编程指令创建新的蛋白质分子。Chroma可以直接采样新型蛋白质结构和序列，从而设计具有特定所需特性和功能的蛋白质。
2024年9月，Generate Biomedicines与Novartis达成多目标合作，以发现和开发蛋白质疗法。根据协议条款，Generate获得了6500万美元的预付款，其中包括1500万美元用于购买公司股权。
Cradle Bio
Cradle专注于AI驱动的蛋白质工程，提供一个交互式设计平台，帮助生物学家优化蛋白质的特定功能。Cradle主要增强和修改现有蛋白质，以提高其稳定性、活性和可制造性。科学家输入目标蛋白质序列，AI模型建议能增强其特性的修改。
Cradle不开发自己的治疗候选药物。相反，它作为平台提供商运营，与生物技术和制药公司合作以加速蛋白质工程。该公司已与包括Novo Nordisk、Johnson & Johnson、Grifols和Twist Biosciences在内的主要行业参与者建立了合作关系，帮助他们改进和优化各种应用的蛋白质。
Cradle的一个显著成就是在Adaptyv Bio的蛋白质设计挑战赛中获得第一名。使用其AI驱动的方法，Cradle设计了一种新型EGFR结合蛋白，其结合亲和力为1.21 nM——比广泛使用的抗癌药物Merck的Cetuximab提高了八倍。
2024年11月，Cradle还完成了7300万美元的B轮融资，使其总融资额超过1亿美元。
Latent Labs在这个图景中处于什么位置？
与许多使用AI优化或重新利用现有蛋白质的公司不同，Latent Labs从头设计全新蛋白质。这种从头设计方法使创建自然界尚未进化的蛋白质成为可能，解锁了新的治疗可能性。
事实上，Isomorphic Labs将AI应用于药物发现，但仍依赖于天然蛋白质作为基础。同样，Cradle增强和优化蛋白质，帮助研究人员调整其特性，而不是生成新的蛋白质。
另一个使Latent Labs脱颖而出的重大差异是其商业模式。不同于专注于开发自有专有药物候选物的传统生物技术公司，Latent Labs与包括生物技术初创公司、研究机构和制药公司在内的各种组织合作。
Latent Labs采用以合作为驱动的模式，而非传统的单一产品开发路线。通过不限制其技术用于内部项目或独家许可交易，Latent Labs使其AI工具更广泛地为合作伙伴所用。这种包容性使小型生物技术公司和学术机构无需巨额前期投资或独家协议即可利用先进的AI驱动蛋白质设计。
“每家生物技术和制药公司都希望站在技术前沿，找到最佳的治疗分子，但并非所有公司都有能力开发最先进的AI模型。这就是Latent Labs的作用。我们推动生成生物学的前沿，使我们的合作伙伴能够即时访问加速其药物设计项目的工具，”Kohl在新闻发布会上表示。
Latent Labs的模式本质上是可扩展的，使公司能够同时与多个跨行业的合作伙伴互动。这种灵活性不仅多样化了其合作组合，还通过将其AI技术应用于广泛的生物挑战，加速了不同领域的创新。
这种可扩展平台可以使从头蛋白质设计更加普及，降低小型生物技术公司的成本。如果成功，Latent Labs不仅仅会成为另一家AI驱动的生物技术公司——它有可能重塑蛋白质设计方式，使从头蛋白质工程成为药物发现的基础工具。
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