Adaptyv Bio Revoluciona a Engenharia de Proteínas Usando Inteligência Artificial Gerativa

Ferramentas de IA, como o ChatGPT, estão mudando dramaticamente a forma como o texto, imagens e código são gerados. Da mesma forma, algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial gerativa estão disruptando métodos convencionais em ciências da vida e acelerando os prazos de descoberta de medicamentos e desenvolvimento de materiais.

O AlphaFold da DeepMind é, sem dúvida, o modelo de aprendizado de máquina mais renomado nesse domínio. Ele prevê a estrutura 3D de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos e foi utilizado por mais de um milhão de pesquisadores nos 18 meses desde seu lançamento público. Numerosas outras ferramentas de IA surgiram desde então, incluindo o recentemente lançado RFDiffusion, que permite aos pesquisadores gerar projetos computacionais de proteínas usando apenas seus laptops.

No entanto, traduzir esses projetos computacionais em proteínas tangíveis e funcionais permanece um desafio. A Adaptyv Bio visa resolver esse problema com sua fábrica de proteínas de próxima geração. Integrando robótica avançada, microfluídica e técnicas de biologia sintética, a Adaptyv Bio está construindo uma plataforma completa para permitir que os engenheiros de proteínas validem seus projetos de proteínas gerados por IA.

Julian Englert, CEO e co-fundador da Adaptyv Bio, disse: “As proteínas são centrais para a biorevolução, seja como novos medicamentos, enzimas melhoradas para pesquisas e aplicações industriais, ou como materiais com propriedades únicas. Como designer de proteínas, você agora tem acesso a incríveis novas ferramentas de IA, como o AlphaFold ou o RFDiffusion. No entanto, validar seus projetos de proteínas no laboratório para ver se eles funcionam permanece um grande desafio.”

Modelos de IA prosperam em dados para treinamento e melhoria de suas previsões. Ao simplificar o processo de geração de dados sobre a eficácia de proteínas projetadas, a Adaptyv Bio permite que os engenheiros de proteínas e os modelos de IA recebam mais feedback sobre seus projetos, guiando-os em direção a proteínas com melhor desempenho.