एडैप्टिव बायो प्रोटीन इंजीनियरिंग में जनरेटिव एआई का उपयोग करके क्रांति ला रहा है

चैटजीपीटी जैसे एआई टूल्स पाठ, छवियों और कोड के निर्माण के तरीके को नाटकीय रूप से बदल रहे हैं। इसी तरह, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और जनरेटिव एआई जीवन विज्ञान में पारंपरिक तरीकों को बाधित कर रहे हैं और दवा की खोज और सामग्री विकास में समयसीमा को तेज कर रहे हैं।

डीपमाइंड का अल्फाफोल्ड इस डोमेन में सबसे प्रसिद्ध मशीन लर्निंग मॉडल है। यह एक प्रोटीन की 3डी संरचना को उसके अमीनो एसिड अनुक्रम से dự đoán करता है और इसके सार्वजनिक रिलीज के 18 महीनों में एक मिलियन से अधिक शोधकर्ताओं द्वारा इसका उपयोग किया गया है। तब से कई अन्य एआई टूल्स सामने आए हैं, जिनमें हाल ही में ओपन-सोर्स आरएफडिफ्यूजन शामिल है, जो शोधकर्ताओं को केवल अपने लैपटॉप का उपयोग करके गणनात्मक प्रोटीन डिज़ाइन बनाने की अनुमति देता है।

हालांकि, इन गणनात्मक डिज़ाइनों को वास्तविक, कार्यात्मक प्रोटीन में अनुवाद करना अभी भी एक चुनौती है। एडैप्टिव बायो अपने अगली पीढ़ी के प्रोटीन फाउंड्री के साथ इस मुद्दे को हल करने का लक्ष्य रखता है। उन्नत रोबोटिक्स, माइक्रोफ्लूइडिक्स और सिंथेटिक जीव विज्ञान तकनीकों को एकीकृत करके, एडैप्टिव बायो प्रोटीन इंजीनियरों को अपने एआई-जनित प्रोटीन डिज़ाइनों को सत्यापित करने के लिए एक पूर्ण-स्टैक प्लेटफ़ॉर्म बना रहा है।

एडैप्टिव बायो के सीईओ और सह-संस्थापक जूलियन एंग्लर्ट ने कहा, “प्रोटीन जैविक क्रांति के केंद्र में हैं, चाहे वह नई दवाएं हों, शोध और औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए बेहतर एंजाइम हों, या विशिष्ट गुणों वाली सामग्री हों। एक प्रोटीन डिज़ाइनर के रूप में, आपके पास अब अल्फाफोल्ड या आरएफडिफ्यूजन जैसे नए एआई टूल्स तक पहुंच है। हालांकि, अपने प्रोटीन डिज़ाइनों को प्रयोगशाला में सत्यापित करना और देखना कि वे काम करते हैं या नहीं, एक बड़ी चुनौती बनी हुई है।”

एआई मॉडल प्रशिक्षण और अपनी भविष्यवाणियों में सुधार के लिए डेटा पर निर्भर करते हैं। डिज़ाइन किए गए प्रोटीन की प्रभावशीलता के बारे में डेटा को उत्पन्न करने की प्रक्रिया को सरल बनाकर, एडैप्टिव बायो प्रोटीन इंजीनियरों और एआई मॉडलों को उनके डिज़ाइनों के बारे में अधिक प्रतिक्रिया प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जो उन्हें बेहतर प्रदर्शन करने वाले प्रोटीन की ओर मार्गदर्शन करता है।

एंग्लर्ट ने कहा, “एक स्व-ड्राइविंग कार में एआई के बारे में सोचें। कार को सड़क पर रखने और अपने गंतव्य तक पहुंचने के लिए, एआई मॉडल को कार के कैमरा सेंसर से बहुत सारे उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा प्राप्त करने के लिए एक तंग प्रतिक्रिया लूप की आवश्यकता होती है। एक एआई मॉडल द्वारा नए प्रोटीन के डिज़ाइन के लिए समान सिद्धांत लागू होता है, जिसमें प्रतिक्रिया तंत्र हमारी प्रयोगशाला में वास्तविक प्रोटीन के निर्माण और उनके प्रदर्शन का परीक्षण शामिल है।”

एडैप्टिव बायो की स्थापना ईपीएफएल से एक इंजीनियरों के समूह द्वारा की गई थी, जो लॉज़ेन में स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट फॉर टेक्नोलॉजी है, जो प्रयोगशालाओं में जैविक प्रयोगों को करने की समय लेने वाली प्रक्रियाओं से प्रेरित थे। 2022 में, उन्होंने विंगमैन वेंचर से 2.5 मिलियन डॉलर का प्री-सीड फंडिंग हासिल किया, जो दुनिया के सबसे चयनात्मक स्टार्टअप एक्सेलरेटर वाई कॉम्बिनेटर में भाग लेने के बाद। टीम ने तब से 12 इंजीनियरों तक विस्तार किया है, जिनमें सिंथेटिक जीव विज्ञान, माइक्रोइंजीनियरिंग, सॉफ्टवेयर विकास और मशीन लर्निंग में विविध पृष्ठभूमि वाले लोग शामिल हैं। कंपनी लॉज़ेन, स्विट्जरलैंड में नवनिर्मित बायोपोल जीवन विज्ञान परिसर में स्थित है, जहां वे अपनी तकनीक को अत्याधुनिक प्रयोगशाला सुविधाओं में विकसित कर रहे हैं, जिसमें जिनेवा झील और स्विस-फ्रेंच आल्प्स के मनोरम दृश्य हैं।

एडैप्टिव बायो का फाउंड्री प्रोटीन इंजीनियरिंग वर्कसेल्स के आसपास केंद्रित है – कस्टम, स्वचालित सेटअप जो आमतौर पर कई प्रयोगशाला मशीनों की आवश्यकता वाली प्रक्रियाओं को मिनीकृत करते हैं, और उन्हें छोटे माइक्रोफ्लूइडिक चिप्स पर समानांतर में करते हैं। उपयोगकर्ता प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल (या एआई द्वारा लिखे गए) लिख सकते हैं और वर्कसेल्स स्वचालित रूप से प्रयोगों को निष्पादित करते हैं, जबकि प्रयोगों के मापदंडों को बारीकी से नियंत्रित और निगरानी करते हैं। सभी माप डेटा स्वचालित रूप से संसाधित और अपलोड किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता प्रत्येक प्रयोग के साथ अपने मशीन लर्निंग मॉडल को परिष्कृत कर सकें।

एंग्लर्ट ने कहा, “हमारे वर्कसेल्स पूरी तरह से स्वचालित हैं, 1,000 गुना कम रिएजेंट का उपयोग करते हैं जो किसी भी व्यावसायिक रूप से उपलब्ध विकल्प की तुलना में कम है, और हम प्रतिदिन प्रत्येक सेटअप पर हजारों अलग-अलग प्रोटीन चला सकते हैं। प्रयोगात्मक कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित करने के लिए, हमने बहुत सारी कस्टम सिंथेटिक जीव विज्ञान और स्वचालन तकनीकों का विकास किया है। अगले 12 महीनों में, हम अपनी प्रयोगशाला को और विस्तारित करने और हमारा समर्थन करने वाले प्रोटीन डिज़ाइन अनुप्रयोगों की संख्या बढ़ाने की योजना बना रहे हैं। हमने अभी उपयोगकर्ताओं के लिए अपने प्रोटीन डिज़ाइन परियोजनाओं को हमें जमा करने के लिए प्रारंभिक पहुंच खोली है, और हम जल्द से जल्द नए परियोजनाओं को ऑनबोर्ड करने का प्रयास कर रहे हैं।”

प्रोटीन इंजीनियरिंग के क्षेत्र को और तेज करने के लिए, एडैप्टिव बायो ने अपने दो आंतरिक टूल्स को ओपन-सोर्स किया है, जो पहले से ही क्षेत्र में शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के बीच ध्यान आकर्षित कर रहे हैं। प्रोटीनफ्लो एक पायथन लाइब्रेरी है जो प्रोटीन डिज़ाइनरों को बेहतर एआई मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट बनाने में सक्षम बनाती है। ऑटोमांसर एक विस्तार योग्य सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जो स्वचालित प्रयोगों को चलाने की अनुमति देता है, जिससे शोधकर्ताओं को अपने प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल बनाने और विभिन्न प्रयोगशाला उपकरणों को एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।

“हमारा मिशन प्रोटीन इंजीनियरिंग को आसान बनाना और अधिक शोधकर्ताओं को नए प्रोटीन डिज़ाइन करने में सक्षम बनाना है। हमारे शरीर की प्रत्येक कोशिका में मौजूद अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली आणविक मशीनरी के प्रोटीन पर विचार करें। यदि हम व्यक्तिगत दवाओं, नए एंजाइमों या बेहतर, अधिक टिकाऊ सामग्री जैसे औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए नए प्रोटीन डिज़ाइन करना शुरू कर सकते हैं, तो मानवता किस प्रकार की तकनीकी प्रगति कर सकती है,” जूलियन एंग्लर्ट ने कहा।