Latent Labsの5000万ドルの賭け：元DeepMind科学者がAIで生物学をプログラマブルにする

生化学・製薬パートナー向けに、酵素や抗体などのタンパク質を生成・最適化するAI基盤モデルを構築する。提供形態はモデルへの直接アクセスまたはプロジェクト型パートナーシップ。

生物学で訓練された生成モデルは、治療用タンパク質をオンデマンドで設計できるため、創薬における数年単位のウェットラボでの反復作業を計算処理へと短縮できる。

シード1000万ドルとシリーズA 4000万ドル（2025年2月）、合計5000万ドル

Simon Kohl氏はDeepMindのAlphaFold2チームのシニア研究科学者であり、タンパク質設計チームの共同リードを務め、フランシス・クリック研究所にDeepMindのウェットラボを立ち上げた。同氏は2022年末にDeepMindを離れ、2023年半ばにロンドンでLatent Labsを設立し、タンパク質設計向け生成モデルに集中するため小規模なチームを採用した。

ステルス期間中に、Latent LabsはKindred Capital、8VC、Pillar VCからシード1000万ドルを調達し、ロンドンとサンフランシスコでDeepMind、Google、Microsoft出身者を約15人採用した。2025年2月には、Radical VenturesとSofinnova Partnersが共同リードするシリーズA 4000万ドルでステルスを終了し、GoogleのチーフサイエンティストJeff Dean氏、Cohere創業者Aidan Gomez氏、ElevenLabs創業者Mati Staniszewski氏らがエンジェルとして参加した。

同社は自社の医薬品候補の開発を意図的に避けており、収益はパートナーから得ることを想定している。2025年2月の発表時点では、調達資金を計算資源、英国と米国での採用、パートナーシップに対応する能力の構築に充てており、具体的な製薬企業との契約や製品はまだなかった。

AlphaFoldは機械学習が大規模にタンパク質構造を予測できることを示し、生成的なタンパク質設計への道を開いた。

タンパク質設計は広大で未収束のホワイトスペースであり、集中したチームは同時に多くのことを手がける組織を凌駕できる。

モデルチームと併設されたウェットラボは実世界のフィードバックをもたらし、予測は盲信されるのではなく検証される。

自社での医薬品開発を省くことで、同社はモデルとそれを取り巻くパートナーシップの販売という一点に集中し続けられる。

大規模なラボが多くのフロンティアに分散するとき、集中したスピンアウトはホワイトスペースを獲得できる。また、フロンティアモデルと小規模なウェットラボを組み合わせることで、多くのモデル企業に欠けている検証ループを閉じられる。

2026年9月時点で公表されている事実は2025年2月のローンチに関するもののみである。Latent Labsは5000万ドルをより大規模なモデル向けの計算資源、ロンドンとサンフランシスコのチーム拡大、パートナープログラム向けの商業能力構築に充てていた。確認した資料では、商業製品、具体的な製薬企業との提携、治療候補は開示されていなかった。