Адаптив Байо Революционизирует Инженерию Белков С Помощью Генеративного ИИ

Инструменты ИИ, такие как ChatGPT, кардинально меняют способ генерации текста, изображений и кода. Аналогично, алгоритмы машинного обучения и генеративный ИИ нарушают традиционные методы в области生命ных наук и ускоряют сроки открытия лекарств и разработки материалов.

Модель DeepMind AlphaFold является, пожалуй, самой известной моделью машинного обучения в этой области. Она предсказывает трехмерную структуру белка по его аминокислотной последовательности и была использована более чем миллионом исследователей за 18 месяцев с момента ее публичного выпуска. С тех пор появилось множество других инструментов ИИ, включая недавно открытый RFDiffusion, который позволяет исследователям генерировать вычислительные проекты белков, используя только свои ноутбуки.

Однако перевод этих вычислительных проектов в осязаемые, функциональные белки остается проблемой. Адаптив Байо стремится решить эту проблему с помощью своей следующей генерации фабрики белков. Интегрируя передовые робототехнику, микрофлюидику и синтетическую биологию, Адаптив Байо создает полноценную платформу, которая позволяет инженерам-белковикам проверять свои проекты белков, сгенерированные ИИ.

Юлиан Энгерт, генеральный директор и сооснователь Адаптив Байо, сказал: “Белки являются центральными для биореволюции, будь то новые лекарства, улучшенные ферменты для исследований и промышленных применений или материалы с уникальными свойствами. Как проектировщик белков, у вас теперь есть доступ к невероятным новым инструментам ИИ, таким как AlphaFold или RFDiffusion. Однако проверка ваших проектов белков в лаборатории, чтобы увидеть, работают ли они, остается огромной проблемой.”

Модели ИИ процветают на данных для обучения и улучшения своих прогнозов. Упрощая процесс генерации данных об эффективности спроектированных белков, Адаптив Байо позволяет инженерам-белковикам и моделям ИИ получать больше обратной связи о своих проектах, направляя их к более эффективным белкам.

Энгерт добавил: “Представьте себе ИИ в самоходной машине. Чтобы держать машину на дороге и достичь своей цели, модель ИИ нуждается в тесной обратной связи, получая множество высококачественных данных от камерных датчиков машины. То же самое принцип применяется к модели ИИ, проектирующей новые белки, с механизмом обратной связи, включающим фактическое создание белков в нашей лаборатории и тестирование их производительности.”

Адаптив Байо была основана группой инженеров из EPFL, Швейцарского федерального технологического института в Лозанне, которые были мотивированы длительными процессами проведения биологических экспериментов в лабораториях. В 2022 году они получили 2,5 миллиона долларов в качестве предварительного финансирования от Wingman Venture после участия в Y Combinator, самом избирательном ускорителе стартапов в мире. Команда с тех пор расширилась до 12 инженеров с разнообразными背景ами в синтетической биологии, микроинженерии, разработке программного обеспечения и машинном обучении. Компания находится на недавно построенном Biopole кампусе жизненных наук в Лозанне, Швейцария, где они разрабатывают свою технологию в передовых лабораторных условиях с живописными видами на озеро Женева и швейцарско-французские Альпы.

Фабрика Адаптив Байо вращается вокруг ячеек инженерии белков – настраиваемых, автоматизированных установок, которые миниатюризируют процессы, обычно требующие нескольких лабораторных машин, выполняя их параллельно на крошечных микрофлюидических чипах. Пользователи могут писать экспериментальные протоколы (или позволять ИИ писать их) и ячейки выполняют эксперименты автономно, тесно контролируя и отслеживая параметры экспериментов. Все измеренные данные автоматически обрабатываются и загружаются, чтобы позволить пользователям усовершенствовать свои модели машинного обучения с каждым экспериментом.

Энгерт сказал: “Наши ячейки полностью автоматизированы, используют в 1000 раз меньше реагентов, чем любая коммерчески доступная альтернатива, и мы можем запускать тысячи разных белков в день на каждой отдельной установке. Чтобы оптимизировать экспериментальные рабочие процессы, мы разработали много настраиваемых синтетических биологических и автоматизированных методов. В течение следующих 12 месяцев мы планируем расширить нашу лабораторию и увеличить количество приложений проектирования белков, которые мы можем поддерживать. Мы также刚刚 открыли ранний доступ для пользователей, чтобы они могли отправлять нам свои проекты проектирования белков, и мы пытаемся как можно скорее подключить новые проекты.”

Чтобы еще больше ускорить область инженерии белков, Адаптив Байо открыла два своих внутренних инструмента, которые уже начали получать отклик среди исследователей и инженеров в этой области. ProteinFlow – это библиотека Python, которая позволяет проектировщикам белков легко создавать высококачественные наборы данных для лучших моделей ИИ. Automancer – это расширяемая программная платформа для запуска автоматизированных экспериментов, позволяющая исследователям создавать свои собственные экспериментальные протоколы и интегрировать разные лабораторные инструменты.

“Наша миссия – сделать инженерию белков проще и позволить большему количеству исследователей проектировать новые белки. Рассмотрите белки, которые составляют невероятно мощную молекулярную машину внутри каждой отдельной клетки нашего тела. Представьте себе, какой технологический прогресс человечество могло бы сделать, если бы мы могли начать проектировать новые белки для персонализированных лекарств, промышленных применений, таких как новые ферменты, или лучшие, более устойчивые материалы,” добавил Юлиан Энгерт.