Adaptyv Bio प्रोटीन इंजीनियरिंग में जनरेटिव एआई का उपयोग करके क्रांति ला रहा है

एआई टूल्स जैसे कि ChatGPT टेक्स्ट, इमेज, और कोड के निर्माण के तरीके को नाटकीय रूप से बदल रहे हैं। इसी तरह, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम 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।

DeepMind का AlphaFold इस डोमेन में सबसे प्रसिद्ध मशीन लर्निंग मॉडल है। यह एक प्रोटीन की 3D संरचना को उसके अमीनो एसिड अनुक्रम से भविष्य 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 उभरे हैं, जिनमें हाल ही में ओपन-सोर्स RFDiffusion भी शामिल है, जो शोधकर्ताओं को केवल अपने लैपटॉप का उपयोग करके गणितीय प्रोटीन डिज़ाइन बनाने की अनुमति देता है।

हालांकि, इन गणितीय डिज़ाइनों को वास्तविक, कार्यात्मक प्रोटीन में अनुवादित करना एक चुनौती बनी हुई है। Adaptyv Bio अपने नेक्स्ट-जेनरेशन प्रोटीन फाउंड्री के साथ इस मुद्दे को संबोधित करने का लक्ष्य रखता है। उन्नत रोबोटिक्स, माइक्रोफ्लूइडिक्स, और सिंथेटिक बायोलॉजी तकनीकों को एकीकृत करके, Adaptyv Bio प्रोटीन इंजीनियरों को अपने एआई-जनरेटेड प्रोटीन डिज़ाइनों को मान्य करने के लिए एक फुल-स्टैक प्लेटफ़ॉर्म बना रहा है।

जुलियन एंग्लर्ट, Adaptyv Bio के सीईओ और सह-संस्थापक, ने कहा, “प्रोटीन बायोरेवोल्यूशन के केंद्र में हैं, चाहे वे नए दवाएं हों, शोध और औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए बेहतर एंजाइम, या विशिष्ट गुणों वाली सामग्री हों। एक प्रोटीन डिज़ाइनर के रूप में, आपके पास अब AlphaFold या RFDiffusion जैसे अविश्वसनीय नए एआई टूल्स तक पहुंच है। हालांकि, अपने प्रोटीन डिज़ाइनों को प्रयोगशाला में मान्य करना और देखना कि वे काम करते हैं या नहीं, एक बड़ी चुनौती बनी हुई है।”

एआई मॉडल्स को प्रशिक्षण और अपनी भविष्यवाणियों में सुधार के लिए डेटा की आवश्यकता होती है। डिज़ाइन किए गए प्रोटीन की प्रभावशीलता के बारे में डेटा के निर्माण की प्रक्रिया को सरल बनाकर, Adaptyv Bio प्रोटीन इंजीनियरों और एआई मॉडल्स 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 फीडबैक लूप की आवश्यकता होती है। एक ही सिद्धांत एक एआई मॉडल को नए प्रोटीन डिज़ाइन करने के लिए लागू होता है, जिसमें फीडबैक तंत्र हमारी प्रयोगशाला में वास्तविक प्रोटीन के निर्माण और उनके प्रदर्शन का परीक्षण शामिल होता है।”

Adaptyv Bio की स्थापना EPFL से एक इंजीनियरों के समूह द्वारा की गई थी, जो स्विस फेडरल इंस्टीट्यूट फॉर टेक्नोलॉजी है, जो लॉज़ेन में स्थित है। उन्हें 2022 में Y Combinator में भाग लेने के बाद विंगमैन वेंचर से $2.5 मिलियन का प्री-सीड फंडिंग मिला। तब से टीम 12 इंजीनियरों तक बढ़ गई है, जिनमें सिंथेटिक बायोलॉजी, माइक्रोइंजीनियरिंग, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, और मशीन लर्निंग में विविध पृष्ठभूमि वाले लोग शामिल हैं। कंपनी लॉज़ेन, स्विट्जरलैंड में नवनिर्मित Biopole लाइफ साइंस कैंपस में स्थित है, जहां वे अपनी तकनीक को अत्याधुनिक प्रयोगशाला सुविधाओं में विकसित कर रहे हैं, जिसमें जिनेवा झील और स्विस-फ्रेंच आल्प्स के सुंदर दृश्य हैं।

Adaptyv Bio का फाउंड्री प्रोटीन इंजीनियरिंग वर्कसेल्स के आसपास केंद्रित है – कस्टम, स्वचालित सेटअप जो आमतौर पर कई प्रयोगशाला मशीनों की आवश्यकता वाली प्रक्रियाओं को मिनिएचर करते हैं, और उन्हें माइक्रोफ्लूइडिक चिप्स पर समानांतर में करते हैं। उपयोगकर्ता प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल लिख सकते हैं (या एआई लिख सकते हैं) और वर्कसेल्स प्रयोगों को स्वचालित रूप से निष्पादित करते हैं, जबकि प्रयोगों के पैरामीटरों को बारीकी से नियंत्रित और निगरानी करते हैं। सभी माप डेटा स्वचालित रूप से संसाधित और अपलोड किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता अपने मशीन लर्निंग मॉडल्स को प्रत्येक प्रयोग के साथ 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 प्रत्येक व्यक्तिगत सेटअप पर प्रतिदिन हजारों अलग-अलग प्रोटीन चला सकते हैं। प्रयोगात्मक कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित करने के लिए, हमने बहुत सारी कस्टम सिंथेटिक बायोलॉजी और स्वचालन तकनीकों का विकास किया है। अगले 12 महीनों में, हम अपनी प्रयोगशाला को और बढ़ाने और प्रोटीन डिज़ाइन अनुप्रयोगों की संख्या को बढ़ाने की योजना बना रहे हैं जिसका हम समर्थन कर सकते हैं। हमने अभी अपने उपयोगकर्ताओं के लिए अपने प्रोटीन डिज़ाइन परियोजनाओं को हमें जमा करने के लिए शुरुआती पहुंच खोली है, और हम जल्द से जल्द नए परियोजनाओं को चालू करने की कोशिश कर रहे हैं। “

प्रोटीन इंजीनियरिंग के क्षेत्र को और तेज करने के लिए, Adaptyv Bio ने अपने दो आंतरिक टूल्स को ओपन-सोर्स किया है, जो पहले से ही शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के बीच लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। ProteinFlow एक पायथन लाइब्रेरी है जो प्रोटीन डिज़ाइनरों को बेहतर एआई मॉडल्स के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट बनाने में मदद करती है। Automancer एक विस्तार योग्य सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जो स्वचालित प्रयोगों को चलाने में सक्षम बनाता है, जिससे शोधकर्ता अपने प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल बना सकते हैं और विभिन्न प्रयोगशाला उपकरणों को एकीकृत कर सकते हैं।

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