アダプティブバイオ、ジェネレーティブAIを用いたタンパク質エンジニアリングを革命的に変える

ChatGPTのようなAIツールは、テキスト、画像、コードの生成方法を劇的に変えている。同様に、機械学習アルゴリズムとジェネレーティブAIは、従来の方法を破壊し、ライフサイエンスで新薬の発見と材料開発のタイムラインを加速させている。

DeepMindのAlphaFoldは、この分野で最も有名な機械学習モデルである。タンパク質の3D構造をアミノ酸配列から予測し、公開から18ヶ月で100万を超える研究者によって利用されている。以来、RFDiffusionなどの他の多くのAIツールが登場し、研究者はラップトップで計算タンパク質設計を生成できるようになった。

しかし、これらの計算設計を有形で機能的なタンパク質に変換することは依然として課題である。アダプティブバイオは、次世代のタンパク質ファウンドリーでこの問題に取り組む。高度なロボティクス、ミクロ流体工学、合成生物学技術を統合して、タンパク質エンジニアがAI生成のタンパク質設計を検証できるフルスタックプラットフォームを構築している。

アダプティブバイオのCEO兼共同創設者であるジュリアン・エングルトは、「タンパク質は、バイオ革命の中心であり、新薬、研究および工業用途の改良された酵素、または独自の特性を持つ材料として機能する。タンパク質デザイナーとして、AlphaFoldやRFDiffusionのような新しいAIツールにアクセスできるようになった。ただし、実験室でタンパク質設計を検証して機能するかどうかを確認することは依然として大きな課題である」と述べた。

AIモデルは、トレーニングと予測の改善のためにデータに依存する。アダプティブバイオは、設計されたタンパク質の有効性に関するデータの生成プロセスを簡素化することで、タンパク質エンジニアとAIモデルが設計についてより多くのフィードバックを受け取ることができ、より優れたタンパク質を設計することができる。

エングルトは、「自動運転車のAIを考えてみましょう。車を道路上に維持し、目的地に到達するには、AIモデルはカメラセンサーからの大量の高品質のデータを必要とします。タンパク質を設計するAIモデルも同様で、フィードバックメカニズムは実際のタンパク質の作成とそのパフォーマンスのテストを伴う」と述べた。

アダプティブバイオは、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）出身のエンジニアグループによって設立された。彼らは、実験室での生物学的実験の時間のかかるプロセスに動機付けられた。2022年、世界で最も選別的なスタートアップアクセラレータであるY Combinatorに参加した後、Wingman Ventureから250万ドルのシード資金を確保した。以来、チームは合成生物学、微小機械、ソフトウェア開発、機械学習のバックグラウンドを持つ12人のエンジニアに拡大した。同社は、スイスのローザンヌにある新しく建設されたバイオポール生命科学キャンパスに位置し、そこで最先端のラボ施設で技術を開発している。

アダプティブバイオのファウンドリーは、タンパク質エンジニアリングワークセルを中心に構築されている。ワークセルは、カスタマイズされた自動化セットアップであり、通常複数の実験室マシンを必要とするプロセスをミニチュア化し、微小流体チップ上で並列に実行する。ユーザーは、実験プロトコルを記述する（またはAIに記述させる）ことができ、ワークセルは実験を自律的に実行し、実験のパラメータを密接に制御および監視する。すべての測定データは自動的に処理およびアップロードされ、ユーザーが各実験で機械学習モデルを改善できる。

エングルトは、「私たちのワークセルは完全に自動化されており、商業的に利用可能な代替手段よりも1,000倍少ない試薬を使用し、1日あたり1台のセットアップで何千もの異なるタンパク質を実行できます。実験ワークフローを合理化するために、多くのカスタム合成生物学および自動化技術を開発しました。次の12ヶ月で、ラボをさらに拡大し、サポートできるタンパク質設計アプリケーションの数を増やす予定です。現在、ユーザーがタンパク質設計プロジェクトを提出できる早期アクセスを開設し、新しいプロジェクトをできるだけ早くオンボードすることを目指しています」と述べた。

タンパク質エンジニアリングの分野をさらに加速するために、アダプティブバイオは、すでに研究者やエンジニアの間で人気を博している2つの内部ツールをオープンソース化した。ProteinFlowは、タンパク質デザイナーが高品質のデータセットを作成し、より優れたAIモデルを構築できるPythonライブラリである。Automancerは、自動化された実験を実行するための拡張可能なソフトウェアプラットフォームであり、研究者が独自の実験プロトコルを構築し、さまざまな実験室機器を統合できる。

「私たちの使命は、タンパク質エンジニアリングを容易にし、より多くの研究者が新しいタンパク質を設計できるようにすることです。私たちの体内の各細胞に含まれる、驚くほど強力な分子マシナリーであるタンパク質を考えてみましょう。新しい酵素やより持続可能な材料のような、個別の医薬品、工業用途、または新しい材料の設計を開始できると、人類がどのような技術的進歩を達成できるかを想像してみてください」とジュリアン・エングルトは述べた。