Adaptyv Bio revolucionira proteinski inženiring z uporabo generativne umetne inteligence

Orodja AI, kot je ChatGPT, močno spreminjajo način ustvarjanja besedila, slik in kode. Podobno algoritmi strojnega učenja in generativna umetna inteligenca motijo ​​običajne metode v znanostih o življenju in pospešujejo časovne okvire pri odkrivanju zdravil in razvoju materialov.

DeepMind's AlphaFold je verjetno najbolj znan model strojnega učenja na tem področju. Napoveduje 3D strukturo proteina iz njegovega aminokislinskega zaporedja in ga je v 18 mesecih od javne objave uporabilo več kot milijon raziskovalcev. Od takrat so se pojavila številna druga orodja umetne inteligence, vključno z nedavno odprtokodnim RFDiffusion, ki raziskovalcem omogoča ustvarjanje računalniških zasnov beljakovin samo z uporabo njihovih prenosnikov.

Vendar prevajanje teh računalniških modelov v oprijemljive, funkcionalne beljakovine ostaja izziv. Adaptyv Bio želi rešiti to težavo s svojo livarno beljakovin naslednje generacije. Z integracijo napredne robotike, mikrofluidike in tehnik sintetične biologije Adaptyv Bio gradi platformo s polnim skladom, ki bo beljakovinskim inženirjem omogočila validacijo njihovih zasnov beljakovin, ustvarjenih z umetno inteligenco.

Julian Englert, izvršni direktor in soustanovitelj Adaptyv Bio, je dejal, »Beljakovine so osrednjega pomena za biorevolucijo, bodisi kot nova zdravila, izboljšani encimi za raziskave in industrijsko uporabo ali kot materiali z edinstvenimi lastnostmi. Kot oblikovalec beljakovin imate zdaj dostop do neverjetnih novih orodij AI, kot sta AlphaFold ali RFDiffusion. Vendar pa preverjanje vaših beljakovinskih zasnov v laboratoriju, da bi ugotovili, ali delujejo, ostaja velik izziv.«

Modeli AI uspevajo s podatki za usposabljanje in izboljšanje svojih napovedi. S poenostavitvijo postopka ustvarjanja podatkov o učinkovitosti zasnovanih proteinov Adaptyv Bio omogoča proteinskim inženirjem in modelom umetne inteligence, da prejmejo več povratnih informacij o svojih načrtih, kar jih vodi k bolj učinkovitim proteinom.

Englert je dodal, »Pomislite na AI v samovozečem avtomobilu. Da bi avto obdržal na cesti in dosegel cilj, potrebuje model AI tesno povratno zanko, tako da pridobi veliko visokokakovostnih podatkov iz senzorjev avtomobilske kamere. Enako načelo velja za model AI, ki načrtuje nove proteine, pri čemer mehanizem povratnih informacij vključuje dejansko ustvarjanje proteinov v našem laboratoriju in testiranje njihove učinkovitosti.«

Adaptyv Bio je ustanovila skupina inženirjev iz EPFL, švicarski zvezni inštitut za tehnologijo v Lozani, motiviran zaradi dolgotrajnih procesov izvajanja bioloških poskusov v laboratorijih. Po sodelovanju v Y Combinator, najbolj izbirčen startup pospeševalnik na svetu. Ekipa se je od takrat razširila na 12 inženirjev z različnimi izkušnjami na področju sintetične biologije, mikroinženiringa, razvoja programske opreme in strojnega učenja. Podjetje se nahaja na novozgrajenem Biopol life science campus v Lausanni v Švici, kjer razvijajo svojo tehnologijo v najsodobnejših laboratorijih s slikovitim razgledom na Ženevsko jezero in švicarsko-francoske Alpe.

Livarna Adaptyv Bio se osredotoča na delovne celice za inženiring beljakovin – avtomatizirane nastavitve po meri, ki miniaturizirajo procese, ki običajno zahtevajo več laboratorijskih strojev, in jih izvajajo vzporedno na majhnih mikrofluidnih čipih. Uporabniki lahko napišejo eksperimentalne protokole (ali dajo AI, da jih napiše) in delovne celice izvajajo poskuse avtonomno, medtem ko natančno nadzorujejo in spremljajo parametre poskusov. Vsi podatki meritev se samodejno obdelajo in naložijo, da uporabnikom omogočijo izboljšanje modelov strojnega učenja z vsakim poskusom.

Englert je dejal, »Naše delovne celice so popolnoma avtomatizirane, uporabljajo 1,000-krat manj reagentov kot katera koli komercialno dostopna alternativa in na vsaki posamezni nastavitvi lahko izvajamo na tisoče različnih beljakovin na dan. Za poenostavitev eksperimentalnih delovnih tokov smo razvili veliko tehnik sintetične biologije in avtomatizacije po meri. V naslednjih 12 mesecih nameravamo naš laboratorij še povečati in povečati število aplikacij za načrtovanje beljakovin, ki jih lahko podpiramo. Pravkar smo odprli zgodnji dostop za uporabnike, da nam predložijo svoje projekte oblikovanja beljakovin, in poskušamo vključiti nove projekte čim prej.«

Za nadaljnjo pospešitev področja proteinskega inženiringa je Adaptyv Bio odprl dve svoji interni orodji, ki sta že začeli pridobivati ​​pozornost med raziskovalci in inženirji na tem področju. ProteinFlow je knjižnica Python, ki oblikovalcem beljakovin omogoča enostavno ustvarjanje visokokakovostnih naborov podatkov za boljše modele AI. Avtomancer je razširljiva programska platforma za izvajanje avtomatiziranih eksperimentov, ki raziskovalcem omogoča izdelavo lastnih eksperimentalnih protokolov in integracijo različnih laboratorijskih instrumentov.

»Naše poslanstvo je olajšati inženiring beljakovin in omogočiti večjemu številu raziskovalcev, da oblikujejo nove proteine. Razmislite o beljakovinah, ki sestavljajo neverjetno močan molekularni stroj v vsaki posamezni celici našega telesa. Predstavljajte si, kakšen tehnološki napredek bi lahko doseglo človeštvo, če bi lahko začeli oblikovati nove beljakovine za personalizirana zdravila, industrijske aplikacije, kot so novi encimi, ali boljše, bolj trajnostne materiale,« je dodal Julian Englert.