Adaptyv Bio Revoluționează Ingineria Proteică Utilizând Inteligența Artificială Generativă

Uneltele de inteligență artificială, cum ar fi ChatGPT, schimbă dramatic modul în care sunt generate text, imagini și cod. În mod similar, algoritmii de învățare automată și inteligența artificială generativă perturbă metodele convenționale în științele vieții și accelerează termenele în descoperirea de medicamente și dezvoltarea de materiale.

Modelul de învățare automată AlphaFold al DeepMind este, probabil, cel mai renumit model de inteligență artificială din acest domeniu. Acesta prezice structura tridimensională a unei proteine din secvența de aminoacizi și a fost utilizat de peste un milion de cercetători în cei 18 luni de la lansarea sa publică. De atunci, au apărut numeroase alte unelte de inteligență artificială, inclusiv RFDiffusion, care a fost recent deschis și permite cercetătorilor să genereze proiecte de proteine computaționale utilizând doar laptopurile lor.

În schimb, traducerea acestor proiecte computaționale în proteine tangibile și funcționale rămâne o provocare. Adaptyv Bio își propune să rezolve această problemă cu ajutorul unei noi generații de fabrici de proteine. Prin integrarea tehnologiilor avansate de robotică, microfluidică și biologie sintetică, Adaptyv Bio construiește o platformă completă care să permită inginerilor de proteine să valideze proiectele de proteine generate de inteligența artificială.

Julian Englert, directorul general și co-fondator al Adaptyv Bio, a declarat: “Proteinele sunt centrale pentru biorevoluția, fie ca noi medicamente, enzime îmbunătățite pentru cercetare și aplicații industriale, sau ca materiale cu proprietăți unice. Ca designer de proteine, acum ai acces la unelte incredibile de inteligență artificială, cum ar fi AlphaFold sau RFDiffusion. Cu toate acestea, validarea proiectelor de proteine în laborator pentru a vedea dacă funcționează rămâne o provocare uriașă.”

Modelele de inteligență artificială necesită date pentru a fi antrenate și pentru a-și îmbunătăți previziunile. Prin simplificarea procesului de generare a datelor despre eficacitatea proiectelor de proteine, Adaptyv Bio permite inginerilor de proteine și modelelor de inteligență artificială să primească mai multe feedback-uri despre proiectele lor, ghidându-i către proteine cu performanțe mai bune.

Englert a adăugat: “Gândește-te la inteligența artificială dintr-o mașină cu conducere autonomă. Pentru a ține mașina pe drum și a ajunge la destinație, modelul de inteligență artificială are nevoie de un buclă de feedback strânsă prin obținerea de date de înaltă calitate de la senzorii de cameră ai mașinii. Același principiu se aplică și unui model de inteligență artificială care proiectează noi proteine, cu mecanismul de feedback implicând crearea efectivă a proteinelor în laboratorul nostru și testarea performanței lor.”

Adaptyv Bio a fost fondat de un grup de ingineri de la EPFL, Institutul Federal Elvețian de Tehnologie din Lausanne, motivați de procesele consumatoare de timp ale experimentelor biologice din laboratoare. În 2022, au obținut 2,5 milioane de dolari în fonduri de pre-seed de la Wingman Venture, după ce au participat la Y Combinator, cel mai selectiv accelerator de startup din lume. Echipa s-a extins de atunci la 12 ingineri cu backgrounduri diverse în biologie sintetică, microinginerie, dezvoltare de software și învățare automată. Compania este situată pe campusul de științe ale vieții Biopole din Lausanne, Elveția, unde dezvoltă tehnologia în laboratoare de ultimă generație cu vedere panoramică asupra lacului Geneva și Alpilor elvețieni-francezi.

Atelierul Adaptyv Bio se învârte în jurul celulelor de lucru pentru ingineria proteinelor – setări personalizate și automate care miniaturizează procesele care necesită în mod normal mai multe mașini de laborator, efectuându-le în paralel pe microcipuri microfluidice. Utilizatorii pot scrie protocoale experimentale (sau pot face inteligența artificială să le scrie) și celulele de lucru execută experimentele în mod autonom, controlând și monitorizând îndeaproape parametrii experimentelor. Toate datele de măsurare sunt procesate automat și încărcate pentru a permite utilizatorilor să-și rafineze modelele de învățare automată cu fiecare experiment.

Englert a spus: “Celulele noastre de lucru sunt complet automate, folosesc 1.000 de ori mai puține reactanți decât orice alternativă comercială disponibilă și putem rula mii de proteine diferite pe zi pe fiecare setări individuală. Pentru a simplifica fluxurile de lucru experimentale, am dezvoltat multe tehnici de biologie sintetică și automatizare personalizate. În următorii 12 luni, ne propunem să extindem laboratorul nostru și să creștem numărul de aplicații de proiectare de proteine pe care le putem susține. De asemenea, am deschis recent accesul timpuriu pentru utilizatori să își trimită proiectele de proiectare de proteine către noi și încercăm să îi înscriem în proiecte noi cât mai curând posibil.”

Pentru a accelera și mai mult domeniul ingineriei proteinelor, Adaptyv Bio a deschis două dintre uneltele sale interne, care au început deja să câștige popularitate printre cercetători și ingineri din domeniu. ProteinFlow este o bibliotecă Python care permite designerilor de proteine să creeze seturi de date de înaltă calitate pentru modele de inteligență artificială mai bune. Automancer este o platformă de software extensibilă pentru a rula experimente automate, permițând cercetătorilor să-și construiască propriile protocoale experimentale și să integreze diferite instrumente de laborator.

“Misiunea noastră este de a face ingineria proteinelor mai ușoară și de a permite mai multor cercetători să proiecteze noi proteine. Gândește-te la proteinele care alcătuiesc mașinaria moleculară incredibil de puternică din fiecare celulă a corpului nostru. Imaginiați-vă ce fel de progres tehnologic ar putea face omenirea dacă am putea începe să proiectăm proteine noi pentru medicamente personalizate, aplicații industriale precum noi enzime, sau materiale mai bune, mai durabile,” a adăugat Julian Englert.