Dominar la máquina: Latent Labs diseña el futuro de la biología

En la obra del siglo XVIII de Julien Offray de La Mettrie, el hombre máquina, el filósofo comparó el cuerpo humano con una máquina compleja. Décadas más tarde, biólogos y biofísicos pioneros, como Thomas Huxley y Francis Crick, establecieron analogías comparables. Hoy en día, esa visión mecanicista de la biología da forma a futuras operaciones, misiones y ambiciones de Latent Labs. Simon Kohl, fundador y CEO, afirma: “La biología sustenta a la humanidad. Todos nuestros cuerpos están integrados por sus componentes básicos”. Explica, además, que esta área de la ciencia es “un sistema que procesa información” y que nuestras células son como “minicomputadoras”.

Los primeros pioneros plasmaron sus filosofías en su obra, sentando las bases para el desarrollo de ciencias rigurosas y verificables. Paralelamente, en la actualidad, hemos visto una evolución de las máquinas, desde los mecanismos industriales hasta la poderosa inteligencia artificial. Latent Labs está ampliando esto y traslada la antigua analogía de la biología como maquinaria a una nueva era. Al aprovechar la IA generativa, la startup ayuda a los científicos a hacer que la biología sea “programable”, menciona Kohl, y, en última instancia, a “dominar la biología computacionalmente para avanzar en la investigación terapéutica”.

Latent Labs colaboró con AWS a través del programa Acelerador de IA generativa de AWS para acceder a soporte, conexiones a la red de AWS, estrategias de comercialización y soluciones como Amazon SageMaker HyperPod. Esta colaboración ha permitido a la empresa entrenar y crear modelos propios, y escalar los recursos de computación e inferencias de manera eficiente y confiable. El modelo Latent-X, disponible en la plataforma Latent Labs, “rompe las costumbres del pasado” y ofrece un enfoque basado en la IA generativa para el diseño de proteínas que “reduce y, a la vez, complementa los experimentos de laboratorio”.

La búsqueda del orden en medio del caos

Según Kohl, la biología se puede entender como “un sistema que procesa información”, pero los avances aún se ven obstaculizados por las limitaciones tecnológicas de los laboratorios. Tradicionalmente, la investigación consiste en “buscar en la naturaleza, realizar experimentos de laboratorio húmedos y obtener resultados aleatorios, de los cuales solo algunos pueden ser útiles”. Los datos biológicos pueden parecer “caóticos”, continúa, mientras que los experimentos de laboratorio “suelen ser engorrosos, prolongados y costosos. Se necesitan químicos reactivos, y existen aplicaciones en las que no es fácil llevar a cabo los experimentos”.

En lugar de estar a merced de la naturaleza, la misión de Latent Labs consistió en “hacer que la biología fuese programable y no descubrir a simple vista lo que la naturaleza nos da”. La empresa crea modelos básicos y algoritmos para modelar las interacciones entre las proteínas, el ADN, el ARN y las moléculas pequeñas (componentes básicos de la biología). Al integrarlos en su plataforma, Kohl ayuda a los biólogos, bioquímicos e ingenieros de proteínas de las empresas farmacéuticas y biotecnológicas a encontrar “una molécula con un solo botón. Si no, tendrían que haber esperado semanas, quizás meses, con distintos pasos de optimización”.

El impacto será enorme, continúa, y “cambiará por completo la industria y también, como especie, lo que podemos esperar en términos de cómo tratamos nuestros padecimientos y dolencias”. La velocidad y escala para hacerlo podrían mejorarse, adaptarse a cada persona y generar oportunidades para resolver “problemas completamente diferentes” en áreas que incluyen la tecnología alimentaria, agricultura y ciencia del clima.

Sin embargo, Latent Labs enfrentó desafíos al igual que los científicos. Los datos son fundamentales a la hora de entrenar y crear modelos propios, y la empresa se encargó de seleccionar y fusionar conjuntos de datos procedentes de una gran variedad de fuentes. “Necesitamos realizar muchos experimentos en paralelo, pero también habrá fases en las que vamos a apostar el doble por una idea y arquitectura en particular por el simple hecho de ampliarlas”. Kohl señala que todo esto “requiere acceso a una computación confiable que sea escalable en muchos sentidos”.

La aceleración de la innovación con escalabilidad, fiabilidad y comunidad

Latent Labs acudió a AWS en busca de asistencia y de una colaboración que abarca y supera lo técnico, y que ofrece una gran variedad de beneficios. La relación “incluía importantes contribuciones desde el punto de vista computacional, pero quizás lo más importante es que nos dio acceso a una gran comunidad”, explica Kohl. En cuanto al punto de vista computacional, “la tecnología de AWS más importante para nosotros es Hyperpod, ya que permite escalar nuestra computación para el entrenamiento o la inferencia sin problemas. Es grato tener la flexibilidad de poseer una gran variedad de casos de uso a nivel interno”.

Amazon SageMaker HyperPod permite a los usuarios escalar rápidamente las tareas de desarrollo de modelos, como el entrenamiento, el ajuste o la inferencia (a través de un modelo para hacer predicciones a partir de datos nuevos), en un clúster de cientos de aceleradores de IA. Gracias a esta solución, Latent Labs puede ejecutar inferencias a escala y escalar rápida y fácilmente de forma vertical u horizontal, según sea necesario. Kohl continúa: “Tener esto al alcance de la mano nos permite determinar el estado del rendimiento de nuestro modelo” en condiciones reales, y “ha marcado una gran diferencia en la eficiencia con la que podemos investigar”.

La facultad de generar y probar nuevas secuencias biológicas (como el ADN) de forma precisa y sencilla mediante modelos de IA acelerará, en última instancia, su fabricación y despliegue en el mundo real. “¿Para qué aceptar lo que nos da la naturaleza o lo que encontramos al azar en un experimento de laboratorio, si podemos controlarlo y personalizarlo con precisión gracias a los sistemas de IA?”, Kohl analiza. “Si lo pensamos de principio a fin, esto será transformador, ya sea a nivel molecular, con la creación de nuevos fármacos o, más adelante, a nivel de sistemas”. Y continúa: “Esa es la esencia de la idea. Hacer que la biología pase de ser una ciencia observacional a una ciencia de la ingeniería”.

De la ciencia al soporte: aparte de una “infraestructura bien construida y diseñada”, según Kohl, la relación de Latent Labs con AWS también incluyó la participación en el programa Acelerador de IA generativa de AWS. Esto le dio a la startup la oportunidad de conocer a los equipos de AWS y a otros participantes de la cohorte, “lo que supuso una gran oportunidad para aprender unos de otros”, sostiene Kohl. El acceso e interacción con esta red diversa de empresas ayudaron a Latent Labs a abordar una pregunta crucial en el proceso de creación de empresas: “¿Cómo se pasa de esta fase inicial a convertirse en una empresa más grande y exitosa dentro del ecosistema de AWS?”

La respuesta surgió gracias a una “asociación mucho más profunda” que se desarrolló entre Latent Labs y AWS, lo que implicó el apoyo con las estrategias de comercialización, el diálogo con los socios de AWS y la creación de conexiones entre las redes. Además, abrió oportunidades de crecimiento en el futuro. Kohl sostiene: “Se trata de la integración con algunas de las plataformas de AWS orientadas al cliente, como Amazon Bedrock u otras plataformas en proceso de creación”.

Una filosofía que se comparte para un futuro prometedor

El enfoque inicial de Latent Labs fue crear soluciones que modelaran las interacciones moleculares. De esta forma, a medida que su asociación con AWS avance y su enfoque se desarrolle, la empresa espera poder modelar organismos completos en el futuro. “Eso sería un sueño”, enfatiza Kohl.

La IA es un acelerador poderoso y “la tecnología en sí misma es alucinante”, continúa, pero “lo que más me ilusiona es traspasar ese dominio de la biología a manos de los investigadores”. Con el apoyo de AWS, a través de la visibilidad en eventos como AWS Re:Invent y a la ayuda para desarrollar estrategias de comercialización, Latent Labs está logrando esa visión. Estos esfuerzos se ven amplificados por un fundamento más profundo: dos empresas que comparten la misma filosofía. Kohl observa: “Existe una gran alineación, ya que ambos nos centramos en las empresas y en los socios que utilizan nuestras tecnologías”.

Al igual que AWS, Latent Labs cree que la confianza y el enfoque en el cliente sustentan la innovación y las asociaciones significativas. Por su parte, AWS ha ayudado a acelerar la capacidad de las startups para crear y escalar, y Latent Labs sigue centrándose en fortalecer a las personas más valiosas: los científicos. Son “los profesionales, biólogos y bioingenieros que mejor saben dónde aplicar estos modelos”. Al poner en sus manos herramientas de gran alcance e intuitivas, Latent Labs reinventa una antigua idea con nuevas tecnologías: la biología, al igual que una máquina, puede decodificarse, entenderse y diseñarse. Kohl concluye: “Considero que esta adaptación es lo que más nos emociona de esta asociación estratégica”.