Adaptyv Bio, Protein Mühendisliğini Üretken AI ile Devrimleştiriyor

ChatGPT gibi AI araçları, metin, resim ve kodların oluşturulma şeklini dramatik olarak değiştiriyor. Benzer şekilde, makine öğrenimi algoritmaları ve üretken AI, yaşam bilimleri alanındaki geleneksel yöntemleri bozuyor ve ilaç keşfi ve malzeme geliştirme alanındaki zaman çizelgelerini hızlandırıyor.

DeepMind’in AlphaFold bu alanda muhtemelen en ünlü makine öğrenimi modelidir. Bir proteinin amino asit dizisinden 3D yapısını öngörür ve kamuoyuna açıklandığı 18 ay içinde bir milyondan fazla araştırmacı tarafından kullanılmıştır. O zamandan beri birçok başka AI aracı ortaya çıktı, bunlar arasında最近 açık kaynaklı RFDiffusion da var, bu araç araştırmacıların yalnızca dizüstü bilgisayarlarını kullanarak hesaplamalı protein tasarımları oluşturmasına olanak tanır.

Ancak, bu hesaplamalı tasarımları somut, işlevsel proteinlere dönüştürmek hala bir zorluk oluşturuyor. Adaptyv Bio, bu sorunu next-generation protein foundry’si ile çözmeyi amaçlıyor. İleri robotik, mikroakışkanlık ve sentetik biyoloji tekniklerini entegre ederek, Adaptyv Bio, protein mühendislerinin AI tarafından üretilen protein tasarımlarını doğrulayabilmesi için tam yığın bir platform oluşturuyor.

Adaptyv Bio’nun CEO’su ve kurucu ortağı Julian Englert, “Proteinler biyodevrimin merkezinde yer alıyor, yeni ilaçlar, araştırma ve endüstriyel uygulamalar için geliştirilmiş enzimler veya benzersiz özelliklere sahip malzemeler olarak. Bir protein tasarımcısı olarak, şimdi AlphaFold veya RFDiffusion gibi inanılmaz yeni AI araçlarına erişiminiz var. Ancak, protein tasarımlarınızı laboratuvarda doğrulamak ve çalışıp çalışmadıklarını görmek hala büyük bir zorluk.”

AI modelleri, eğitim ve öngörülerini iyileştirmek için verilere ihtiyaç duyar. Adaptyv Bio, tasarlanan proteinlerin etkinliği hakkında veri oluşturma sürecini basitleştirerek, protein mühendislerine ve AI modellerine tasarımları hakkında daha fazla geri bildirim sağlar, böylece daha iyi performans gösteren proteinlere yönlendirir.

Englert, “Kendini sürüşlü bir araba中的 AI’yi düşünün. Arabayı yolda tutmak ve varış noktasına ulaşmak için, AI modelinin arabanın kamera sensörlerinden çok sayıda yüksek kaliteli veri alan sıkı bir geri bildirim döngüsüne ihtiyacı vardır. Aynı prensip, protein tasarımı yapan bir AI modeli için de geçerlidir, burada geri bildirim mekanizması, laboratuvarımızda proteinlerin实际 creation ve performans testlerini içerir.”

Adaptyv Bio, laboratuvarlarda biyolojik deneylerin yürütülmesi süreçlerinin zaman alıcı olması nedeniyle, EPFL mühendislerinden oluşan bir grup tarafından kuruldu. 2022 yılında, Y Combinator‘da yer aldıktan sonra Wingman Venture’dan 2,5 milyon dolarlık ön-tohum finansmanını güvence altına aldılar. Ekibin şimdi 12 mühendisden oluşuyor ve sentetik biyoloji, mikromühendislik, yazılım geliştirme ve makine öğrenimi alanlarında çeşitli geçmişlere sahipler. Şirket, Lake Geneva ve İsviçre-Fransız Alpleri’nin manzaralı görüşlerine sahip newly constructed Biopole yaşam bilimleri kampüsünde yer alıyor ve burada teknolojisini geliştiriyor.

Adaptyv Bio’nun foundry’si, protein mühendisliği iş hücreleri etrafında merkezleniyor – özel, otomatik kurulumlar, genellikle birçok laboratuvar makinesi gerektiren işlemleri miniaturize ediyor ve bunları küçük mikroakışkanlık çiplerinde paralel olarak gerçekleştiriyor. Kullanıcılar, deneysel protokoller yazabilir (veya AI tarafından yazılmasını sağlayabilir) ve iş hücreleri, deneylerin parametrelerini yakından kontrol ederek ve izleyerek, deneyleri otomatik olarak gerçekleştirir. Tüm ölçüm verileri otomatik olarak işlenir ve yüklenir, böylece kullanıcılar, her deney ile makine öğrenimi modellerini iyileştirebilir.

Englert, “Çalışma hücrelerimiz tam otomatik, herhangi bir ticari olarak mevcut alternatife göre 1.000 kat daha az reaktif kullanıyor ve her bir kurulumda günde binlerce farklı protein çalıştırabiliyoruz. Deneysel iş akışlarını basitleştirmek için, çok fazla özel sentetik biyoloji ve otomasyon tekniği geliştirdik. Gelecek 12 ay içinde, laboratuvarımızı daha da büyütmeyi ve destekleyebileceğimiz protein tasarımı uygulamalarının sayısını artırmayı planlıyoruz. Ayrıca, kullanıcıların protein tasarımı projelerini bize göndermeleri için erken erişim açtık ve yeni projeleri mümkün olan en kısa sürede entegre etmeye çalışıyoruz.”

Protein mühendisliği alanını daha da hızlandırmak için, Adaptyv Bio, already iki dahili aracını açık kaynak olarak yayınladı. ProteinFlow bir Python kütüphanesidir ve protein tasarımcılarının daha iyi AI modelleri için yüksek kaliteli veri setleri oluşturmasına olanak tanır. Automancer ise, otomatik deneyleri çalıştırmak için genişletilebilir bir yazılım platformudur ve araştırmacıların kendi deneysel protokollerini oluşturmasına ve farklı laboratuvar enstrümanlarını entegre etmesine olanak tanır.

“Misyonumuz, protein mühendisliğini daha kolay hale getirmek ve daha fazla araştırmacının yeni proteinler tasarlamasını sağlamak. Vücuttaki her bir hücredeki inanılmaz güçlü moleküler makineleri oluşturan proteinleri düşünün. İnsanlığın, kişisel ilaçlar, endüstriyel uygulamalar gibi yeni enzimler veya daha iyi, daha sürdürülebilir malzemeler için yeni proteinler tasarlayabilse, ne tür bir teknolojik ilerleme kaydedebileceğini hayal edin,” diye ekledi Julian Englert.