Padroneggiare la macchina: Latent Labs progetta il futuro della biologia

Nell'opera del XVIII secolo di Julien Offray de La Mettrie, l'homme machine, il filosofo paragonò il corpo umano a una macchina complessa. Decenni dopo, biologi e biofisici pionieri come Thomas Huxley e Francis Crick hanno tracciato analogie comparabili. Oggi, questa visione meccanicistica della biologia modella le operazioni, la missione e le ambizioni future di Latent Labs. "La biologia è alla base dell'umanità; tutti i nostri corpi sono costituiti dai suoi elementi costitutivi", afferma Simon Kohl, fondatore e CEO. Questo campo della scienza, spiega, "è un sistema che calcola" e le nostre cellule sono come "mini computer".

I primi personaggi hanno incanalato le loro filosofie nel loro lavoro, gettando le basi per lo sviluppo di scienze rigorose e verificabili. Parallelamente, abbiamo assistito a un'evoluzione delle macchine stesse, dai meccanismi industriali fino alla più recente potente intelligenza artificiale. Latent Labs si basa su questo, portando l'antica analogia della biologia come macchina in una nuova era. Sfruttando l'IA generativa, la startup sta aiutando gli scienziati a rendere la biologia "programmabile", afferma Kohl, e in ultima analisi a "padroneggiare la biologia in modo computazionale, al fine di far progredire la ricerca terapeutica".

Latent Labs ha collaborato con AWS tramite il programma AWS Generative AI Accelerator, accedendo al supporto, alle connessioni alla rete AWS, alle strategie di go-to-market e alle soluzioni tra cui Amazon SageMaker HyperPod. Ciò ha consentito all'azienda di addestrare e creare modelli proprietari e di scalare in modo efficiente e affidabile le risorse di calcolo e inferenza. Il suo modello Latent-X, disponibile sulla piattaforma Latent Labs "rompe le convenzioni del passato" e offre un approccio alla progettazione delle proteine basato sull'IA generativa che "aggira e potenzia gli esperimenti di laboratorio".

Trovare l'ordine nel caos

La biologia può essere considerata "un sistema che calcola", afferma Kohl, ma i progressi sono ancora ostacolati dai limiti tecnologici in laboratorio. Tradizionalmente la ricerca implica "ricerche in natura, esperimenti in laboratorio e il recupero di risultati casuali, solo alcuni dei quali possono essere validi". I dati biologici possono apparire "caotici", continua, mentre gli esperimenti di laboratorio "sono spesso macchinosi, lunghi e costosi; è necessario procurarsi i reagenti e ci sono alcune applicazioni in cui gli esperimenti di laboratorio non sono facili da realizzare".

Invece di essere in balia della natura, la missione di Latent Labs era quella di "rendere tutto questo programmabile, piuttosto che limitarsi a scoprire osservativamente ciò che la natura ci ha dato". L'azienda sta costruendo modelli di base e creando algoritmi per modellare le interazioni tra proteine, DNA, RNA e piccole molecole, i mattoni della biologia. Integrandoli nella sua piattaforma, Kohl aiuta biologi, biochimici e ingegneri proteici di aziende farmaceutiche e biotecnologiche a "ottenere, con la semplice pressione di un pulsante, una molecola per la quale altrimenti avrebbero dovuto attendere settimane, forse mesi, in diverse fasi di ottimizzazione".

L'impatto, continua, sarà enorme e "cambierà completamente il settore e cambierà anche, come specie, ciò che possiamo aspettarci in termini di come trattiamo i nostri disturbi e le nostre malattie". La velocità e la portata di tale azione potrebbero essere notevolmente migliorate, adattate all'individuo e sbloccare opportunità per risolvere "una classe completamente diversa di problemi" in campi che vanno dalla tecnologia alimentare e dall'agricoltura alla scienza del clima.

Tuttavia, come gli scienziati che supporta, anche Latent Labs ha dovuto affrontare delle difficoltà. I dati sono fondamentali per l'addestramento e la creazione di modelli proprietari, e l'azienda ha avuto il compito di curare e fondere set di dati provenienti da una moltitudine di origini. Inoltre, "dobbiamo condurre molti esperimenti in parallelo. Ma poi ci sono anche fasi in cui vogliamo raddoppiare l'impegno su una particolare idea e architettura e semplicemente ampliarla". Tutto questo, afferma Kohl, "richiede l'accesso a un calcolo affidabile, che sia anche scalabile in molti modi".

Accelerare l'innovazione con scalabilità, affidabilità e community

Latent Labs si è rivolta ad AWS per ottenere supporto, in una collaborazione che abbraccia e supera l'aspetto tecnico, offrendo vantaggi di ampia portata. La collaborazione "ha portato contributi significativi dal punto di vista computazionale, ma forse ancora più importante, riteniamo che ci abbia effettivamente dato accesso a una community davvero eccezionale", spiega Kohl. In termini di elaborazione, "la tecnologia AWS più critica per noi in questo momento è Hyperpod. Ci consente di scalare senza problemi il nostro calcolo, sia per l'addestramento che per l'inferenza. Poiché internamente disponiamo di una tale varietà e diversità di casi d'uso, avere questa flessibilità è davvero utile".

Amazon SageMaker HyperPod consente agli utenti di scalare rapidamente attività di sviluppo di modelli come addestramento, ottimizzazione o inferenza (utilizzando un modello per fare previsioni basate su nuovi dati), su un cluster di centinaia o migliaia di acceleratori di intelligenza artificiale. Utilizzando la soluzione, Latent Labs può eseguire l'inferenza su larga scala e scalare rapidamente e facilmente verso l'alto e verso il basso secondo necessità; "Averlo a portata di mano ci consente di determinare lo stato delle prestazioni del nostro modello in condizioni reali", spiega Kohl, "e ha fatto una grande differenza nell'efficienza con cui siamo riusciti a fare ricerca".

La capacità di generare e testare in modo più preciso e semplice nuove sequenze biologiche (come il DNA) tramite modelli di intelligenza artificiale accelererà in ultima analisi la loro produzione e implementazione nel mondo reale. "Piuttosto che dover accettare ciò che la natura ci ha offerto o ciò che potremmo trovare casualmente in un esperimento di laboratorio, possiamo davvero controllare e personalizzare con precisione grazie ai sistemi di intelligenza artificiale", afferma Kohl. "Se si pensa a tutto questo dall'inizio alla fine, sarà davvero utile, sia a livello molecolare, creando nuovi farmaci, sia in seguito a livello di sistema". E continua: "Questo è davvero il nocciolo dell'idea: trasformare la biologia da una scienza osservativa a una scienza ingegneristica".

Dalla scienza al supporto: oltre a "un'infrastruttura davvero ben costruita e progettata", afferma Kohl, il rapporto di Latent Labs con AWS ha incluso anche la partecipazione al programma AWS Generative AI Accelerator. Questo ha offerto alla startup l'opportunità di incontrare i team AWS e gli altri partecipanti al gruppo, "il che è stata una grande opportunità per imparare gli uni dagli altri", afferma Kohl. L'accesso e l'interazione con questa rete eterogenea di aziende hanno aiutato Latent Labs ad affrontare una domanda cruciale nel suo percorso di startup: "Come si passa da questa fase di substrato iniziale a un'azienda molto più grande, un'azienda di successo all'interno dell'ecosistema AWS?".

La risposta è arrivata grazie a una "partnership molto più profonda" sviluppatasi tra Latent Labs e AWS, che ha incluso il supporto nelle strategie di go-to-market, il dialogo con i partner AWS e la creazione di connessioni attraverso le reti AWS. Ha anche aperto future opportunità di crescita. "Stiamo parlando di integrazione con alcune delle piattaforme AWS rivolte ai clienti, che si tratti di Amazon Bedrock o di altre piattaforme in fase di sviluppo", afferma Kohl.

Una filosofia condivisa per un futuro entusiasmante

Inizialmente, l'obiettivo di Latent Labs era sviluppare soluzioni che modellassero le interazioni molecolari. Con il progredire della partnership con AWS e lo sviluppo del suo approccio, l'azienda spera di poter modellare interi organismi in futuro. "Sarebbe il nostro sogno", afferma Kohl.

L'intelligenza artificiale è un potente acceleratore e "la tecnologia in sé è entusiasmante", continua, ma "ciò che mi entusiasma di più è essenzialmente mettere questo tipo di padronanza della biologia nelle mani dei ricercatori". Con il supporto di AWS, attraverso la visibilità in eventi come AWS re:Invent e il supporto nello sviluppo di strategie di go-to-market, Latent Labs sta realizzando questa visione. Questi sforzi sono amplificati da una base più profonda: una filosofia condivisa tra le due aziende. "C'è un grande allineamento nel fatto che entrambi ci concentriamo su aziende e partner che utilizzano le nostre tecnologie", afferma Kohl.

Come AWS, Latent Labs crede che la fiducia e la centralità del cliente siano alla base dell'innovazione e delle partnership significative. Sebbene AWS abbia contribuito ad accelerare la capacità della startup di crescere e crescere, Latent Labs rimane concentrata sull'empowerment delle persone che contano di più: gli scienziati. Sono "i professionisti, i biologi e i bioingegneri, a sapere meglio a cosa applicare questi modelli", afferma Kohl. Mettendo nelle loro mani strumenti potenti e intuitivi, Latent Labs sta reinventando una vecchia idea con nuove tecnologie: che la biologia, come una macchina, possa essere decodificata, compresa e progettata. "Questo allineamento è ciò che, a mio avviso, ci rende così entusiasti di questa partnership strategica", conclude Kohl.