Adaptyv Bio Revoluciona a Engenharia de Proteínas Usando Inteligência Artificial Gerativa

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

O AlphaFold, da DeepMind, é provavelmente o modelo de aprendizado de máquina mais renomado nesse domínio. Ele prevê a estrutura tridimensional 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. Muitas outras ferramentas de IA surgiram desde então, incluindo o RFDiffusion, recentemente disponibilizado como open-source, que permite que pesquisadores gerem projetos computacionais de proteínas usando apenas seus laptops.

No entanto, traduzir esses projetos computacionais em proteínas tangíveis e funcionais ainda é 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 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 pesquisa e aplicações industriais, ou como materiais com propriedades únicas. Como designer de proteínas, você agora tem acesso a ferramentas de IA incríveis, como o AlphaFold ou o RFDiffusion. No entanto, validar seus projetos de proteínas no laboratório para ver se eles funcionam ainda é um grande desafio.”

Os modelos de IA prosperam com 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 engenheiros de proteínas e modelos de IA recebam mais feedback sobre seus projetos, guiando-os em direção a proteínas com melhor desempenho.

Englert acrescentou: “Pense no IA de um carro autônomo. Para manter o carro na estrada e alcançar seu destino, o modelo de IA precisa de um loop de feedback apertado, obtendo muitos dados de alta qualidade dos sensores de câmera do carro. O mesmo princípio se aplica a um modelo de IA que projeta novas proteínas, com o mecanismo de feedback envolvendo a criação real de proteínas em nosso laboratório e testando seu desempenho.”

A Adaptyv Bio foi estabelecida por um grupo de engenheiros do EPFL, o Instituto Federal Suíço de Tecnologia em Lausanne, motivados pelos processos demorados de realizar experimentos biológicos em laboratórios. Em 2022, eles garantiram $2,5 milhões em financiamento de pré-semente da Wingman Venture, após participar do Y Combinator, o acelerador de startups mais seletivo do mundo. A equipe desde então expandiu para 12 engenheiros com backgrounds diversificados em biologia sintética, microengenharia, desenvolvimento de software e aprendizado de máquina. A empresa está localizada no recém-construído Biopole campus de ciências da vida em Lausanne, Suíça, onde estão desenvolvendo sua tecnologia em instalações de laboratório de ponta com vistas pitorescas do Lago Geneva e dos Alpes suíços-franceses.

A fábrica de proteínas da Adaptyv Bio gira em torno de células de trabalho de engenharia de proteínas – configurações personalizadas e automatizadas que miniaturizam processos que normalmente exigiriam várias máquinas de laboratório, realizando-os em paralelo em chips microfluídicos pequenos. Os usuários podem escrever protocolos experimentais (ou ter o IA escrevê-los) e as células de trabalho executam os experimentos de forma autônoma, controlando e monitorando de perto os parâmetros dos experimentos. Todos os dados de medição são processados automaticamente e enviados para permitir que os usuários refinem seus modelos de aprendizado de máquina a cada experimento.

Englert disse: “Nossas células de trabalho são totalmente automatizadas, usam 1.000 vezes menos reagentes do que qualquer alternativa comercialmente disponível e podemos executar milhares de proteínas diferentes por dia em cada configuração individual. Para otimizar os fluxos de trabalho experimentais, desenvolvemos muitas técnicas personalizadas de biologia sintética e automação. Nos próximos 12 meses, planejamos expandir nosso laboratório ainda mais e aumentar o número de aplicações de design de proteínas que podemos suportar. Também acabamos de abrir o acesso antecipado para que os usuários enviem seus projetos de design de proteínas para nós, e estamos tentando integrar novos projetos o mais rápido possível.”

Para acelerar ainda mais o campo da engenharia de proteínas, a Adaptyv Bio disponibilizou como open-source duas de suas ferramentas internas que já começaram a ganhar tração entre pesquisadores e engenheiros no campo. O ProteinFlow é uma biblioteca Python que permite que os designers de proteínas criem facilmente conjuntos de dados de alta qualidade para melhorar os modelos de IA. O Automancer é uma plataforma de software extensível para executar experimentos automatizados, permitindo que os pesquisadores construam seus próprios protocolos experimentais e integrem diferentes instrumentos de laboratório.

“Nossa missão é tornar a engenharia de proteínas mais fácil e permitir que mais pesquisadores projetem novas proteínas. Considere as proteínas que compõem a máquina molecular incrivelmente poderosa dentro de cada célula do nosso corpo. Imagine o tipo de progresso tecnológico que a humanidade poderia fazer se pudéssemos começar a projetar proteínas novas para medicamentos personalizados, aplicações industriais como novas enzimas, ou materiais melhores e mais sustentáveis,” acrescentou Julian Englert.