AI 驱动的生物科技领域再迎重磅突破 —— 由 DeepMind AlphaFold 核心成员 Simon Kohl 创立的 Latent Labs，在完成 5000 万美元融资后正式走出隐秘阶段，推出全新网页 AI 模型LatentX。这款聚焦蛋白质设计的工具，凭借 “从结构预测到全新分子生成” 的核心能力，打破了传统蛋白质工程 “依赖经验、周期冗长” 的壁垒，让学术机构、中小型生物科技公司也能轻松设计靶向蛋白，推动医疗创新从 “少数巨头主导” 走向 “全行业共创”。
作为曾深度参与 AlphaFold（全球首个精准预测蛋白质结构的 AI 模型）研发的专家，Simon Kohl 团队为 LatentX 注入了颠覆性的设计逻辑 ——不局限于 “解析已知蛋白”，而是直接 “生成自然界不存在的全新蛋白质”，这一能力使其与传统 AI 工具形成本质区别。
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原子级精准设计，实验可行性领先
LatentX 能基于目标功能（如 “设计能绑定癌细胞表面抗原的抗体”），从氨基酸序列开始，逐步构建蛋白质的三维结构，精确到每个原子的空间位置。在早期实验中，其生成的蛋白质在 “靶标结合亲和力” 测试中成功率达 72%，远超行业平均的 45%，意味着大部分设计无需反复修改即可进入实验室验证阶段，大幅缩短研发周期。
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与 AlphaFold 的本质差异：从 “解读自然” 到 “超越自然”
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AlphaFold 的核心是 “预测”：输入基因序列，输出该基因编码的蛋白质的天然结构，解决了 “已知蛋白结构解析难” 的问题；
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LatentX 的核心是 “创造”：输入功能需求（如 “需要一种能高效降解塑料的酶”），输出全新的氨基酸序列与三维结构，这些蛋白在自然界中从未存在，但能精准满足功能需求。这种 “无中生有” 的能力，为罕见病药物、新型工业酶等领域提供了全新可能。
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网页端轻量化使用，降低技术门槛
作为网页模型，LatentX 无需本地部署高性能计算资源，用户通过浏览器即可操作：输入功能描述（如 “设计抗流感病毒的肽段，要求分子量小于 5000Da”），模型在 10-30 分钟内生成 5-10 个候选结构，并附带 “稳定性评分”“生产难度评估” 等参考数据，即使是缺乏 AI 经验的生物学家也能快速上手。
Latent Labs 的商业逻辑直指行业痛点 —— 多数中小型生物科技公司与学术机构无力承担自研 AI 蛋白质设计工具的成本。为此，LatentX 采取 “低门槛切入 + 增值服务变现” 的策略：
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免费基础功能覆盖核心需求
目前开放的免费版支持：
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中小型蛋白质（≤300 个氨基酸）的设计与结构优化；
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基础功能的 API 接口调用（每日限 10 次）；
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生成结构的初步稳定性模拟报告。
这一设置确保学术实验室、初创公司能零成本启动基础研发，真正实现 “设计工具民主化”。
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高级功能聚焦工业化需求
未来将推出的付费版（企业级订阅）针对工业界痛点：
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支持大型蛋白质（如抗体、病毒载体）设计；
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提供 “设计 - 验证 - 优化” 全流程自动化（对接实验室机器人平台）；
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专属计算资源保障，将设计响应时间压缩至 5 分钟内。
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授权模式：让技术走出实验室
不同于 Xaira、Isomorphic Labs 等 “自研药物 + 工具闭环” 的模式，Latent Labs 选择 “纯工具授权”—— 将 LatentX 的核心模型授权给制药公司、CRO（合同研究组织），允许其在自有平台上二次开发。这种模式避免了 “与客户竞争药物研发赛道” 的冲突，更利于技术的广泛落地。
LatentX 的推出并非孤立事件，而是 AI 药物发现领域 “开源化、普惠化” 趋势的缩影。其背后的投资者阵容（Radical Ventures、Sofinnova Partners，以及谷歌首席科学家 Jeff Dean）不仅提供资金支持，更带来了跨领域的技术协同（如谷歌算力资源的优先接入）。
与同类公司相比，LatentX 的独特优势在于：
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对比 Chai Discovery（聚焦小分子药物设计）：专注蛋白质这一 “生物功能核心载体”，覆盖抗体、酶、疫苗等更大范围的医疗场景；
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对比 EvolutionaryScale（侧重进化算法优化）： LatentX 的深度学习模型对 “非自然蛋白” 的设计能力更强，更适合突破性创新。
从 AlphaFold 解决 “看得懂”，到 LatentX 实现 “造得出”，AI 正在彻底重构蛋白质工程的研发逻辑。LatentX 的价值不仅在于技术领先，更在于其 “网页端轻量化 + 授权模式” 的设计，让资源有限的科研机构也能参与到 “创造新蛋白” 的浪潮中。正如 Simon Kohl 所言：“未来，设计一款靶向疾病的蛋白质，应该像用 PPT 做演示一样简单。” 这一愿景的落地，或将加速抗癌药、遗传病疗法等领域的突破，让医疗创新真正惠及更多人。
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7月23日 
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