Şu yazıyı okuyorsunuz: Adaptyv Bio, üretken yapay zekayı kullanarak protein mühendisliğinde devrim yaratıyor
AI araçları gibi SohbetGPT Metin, resim ve kodun oluşturulma şeklini önemli ölçüde değiştiriyorlar. Benzer şekilde, makine öğrenimi algoritmaları ve üretken yapay zeka, yaşam bilimlerindeki geleneksel yöntemleri bozuyor ve ilaç keşfi ve malzeme geliştirmede zaman çizelgelerini hızlandırıyor.
tarafından DeepMind Alfa Katlama muhtemelen bu alandaki en ünlü makine öğrenimi modelidir. Bir proteinin 3 boyutlu yapısını amino asit dizisinden tahmin ediyor ve halka açıklanmasından bu yana geçen 18 ay içinde bir milyondan fazla araştırmacı tarafından kullanıldı. O zamandan bu yana, yakın zamanda açık kaynaklı olan da dahil olmak üzere birçok başka yapay zeka aracı ortaya çıktı. RF YayınıBu, araştırmacıların yalnızca dizüstü bilgisayarlarını kullanarak hesaplamalı protein tasarımları oluşturmasına olanak tanır.
Bununla birlikte, bu hesaplamalı tasarımların somut, işlevsel proteinlere dönüştürülmesi hala bir zorluktur. Adaptyv Bio, yeni nesil protein dökümhanesiyle bu sorunu çözmeyi hedefliyor. Adaptyv Bio, gelişmiş robotik, mikroakışkanlar ve sentetik biyoloji tekniklerini entegre ederek protein mühendislerinin yapay zeka tarafından üretilen protein tasarımlarını doğrulamalarına olanak tanıyan eksiksiz bir platform oluşturuyor.
Adaptyv Bio’nun CEO’su ve kurucu ortağı Julian Englert şunları söyledi: “Proteinler, yeni ilaçlar, araştırma ve endüstriyel uygulamalar için geliştirilmiş enzimler veya benzersiz özelliklere sahip materyaller olarak biyodevrimin temelini oluşturuyor. Bir protein tasarımcısı olarak artık AlphaFold veya RFDiffusion gibi muhteşem yeni yapay zeka araçlarına erişiminiz var. Ancak protein tasarımlarının işe yarayıp yaramadığını görmek için laboratuvarda doğrulamak büyük bir zorluk olmaya devam ediyor.”
Yapay zeka modelleri tahminlerini eğitmek ve geliştirmek için verilerden yararlanır. Adaptyv Bio, tasarlanan proteinlerin etkinliğine ilişkin veri üretme sürecini basitleştirerek, protein mühendislerinin ve yapay zeka modellerinin tasarımları hakkında daha fazla geri bildirim almasını sağlayarak onları daha iyi performans gösteren proteinlere doğru yönlendiriyor.
Englert ekledi, “Kendi kendine giden bir arabadaki yapay zekayı düşünün. Aracı yolda tutmak ve hedefine ulaşmak için yapay zeka modelinin, aracın kamera sensörlerinden büyük miktarda yüksek kaliteli veri elde ederek sıkı bir geri bildirim döngüsüne ihtiyacı var. “Aynı prensip, laboratuvarımızda proteinler oluşturmayı ve performanslarını test etmeyi içeren bir geri bildirim mekanizmasıyla yeni proteinler tasarlayan bir yapay zeka modeli için de geçerlidir.”
Adaptyv Bio, bir grup mühendis tarafından kuruldu. EPFLLozan’daki İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü, laboratuvarlarda biyolojik deneyler yürütmenin uzun süreçlerinden motive oldu. 2022’de tohum öncesi finansman için 2,5 milyon dolar sağladılar. kanat şirketikatıldıktan sonra Y Birleştirici, dünyanın en seçici girişim hızlandırıcısı. Ekip o zamandan beri sentetik biyoloji, mikro mühendislik, yazılım geliştirme ve makine öğrenimi alanlarında farklı geçmişlere sahip 12 mühendise dönüştü. Şirket yeni inşa edilen bölgede yer almaktadır. Biopolo İsviçre’nin Lozan kentindeki yaşam bilimleri kampüsünde, Cenevre Gölü ve Fransız-İsviçre Alpleri’nin pitoresk manzarasına sahip son teknoloji laboratuvar tesislerinde teknolojilerini geliştiriyorlar.
Adaptyv Bio’nun dökümhanesi, protein mühendisliği çalışma hücrelerine odaklanıyor: tipik olarak birden fazla laboratuvar makinesi gerektiren süreçleri minyatürleştiren ve bunları küçük mikroakışkan çipler üzerinde paralel olarak gerçekleştiren özelleştirilmiş, otomatikleştirilmiş kurulumlar. Kullanıcılar deneysel protokoller yazabilir (veya yapay zekanın bunları yazmasını sağlayabilir) ve çalışma hücreleri deneyleri özerk bir şekilde yürütürken, deney parametrelerini yakından kontrol edip izleyebilir. Kullanıcıların her deneyde makine öğrenimi modellerini hassaslaştırmasına olanak sağlamak için tüm ölçüm verileri otomatik olarak işlenir ve yüklenir.
Englert şunları söyledi: “Çalışma hücrelerimiz tamamen otomatiktir, ticari olarak mevcut alternatiflerden 1000 kat daha az reaktif kullanır ve her bir konfigürasyonda günde binlerce farklı proteini işleyebiliriz. Deneysel iş akışlarını kolaylaştırmak için birçok özel sentetik biyoloji ve otomasyon tekniği geliştirdik. Önümüzdeki 12 ay boyunca laboratuvarımızı daha da genişletmeyi ve destekleyebileceğimiz protein tasarımı uygulamalarının sayısını artırmayı planlıyoruz. “Ayrıca kullanıcıların protein tasarım projelerini bize göndermeleri için erken erişimi de yeni açtık ve en kısa sürede yeni projeler eklemeye çalışıyoruz.”
Adaptyv Bio, protein mühendisliği alanını daha da hızlandırmak için, bu alandaki araştırmacılar ve mühendisler arasında şimdiden ilgi görmeye başlayan şirket içi araçlarından ikisini açık kaynaklı hale getirdi. protein akışı protein tasarımcılarının daha iyi yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli veri kümelerini kolayca oluşturmasına olanak tanıyan bir Python kütüphanesidir. kendi kendini idame ettirebilen araştırmacıların kendi deney protokollerini oluşturmalarına ve farklı laboratuvar cihazlarını entegre etmelerine olanak tanıyan, otomatik deneyleri yürütmek için genişletilebilir bir yazılım platformudur.
“Misyonumuz protein mühendisliğini kolaylaştırmak ve daha fazla araştırmacının yeni proteinler tasarlamasını sağlamaktır. Vücudumuzdaki her hücrenin içindeki inanılmaz derecede güçlü moleküler mekanizmayı oluşturan proteinleri düşünün. Kişiselleştirilmiş ilaçlar, yeni enzimler gibi endüstriyel uygulamalar veya daha iyisi, daha sürdürülebilir malzemeler için yeni proteinler tasarlamaya başlayabilseydik, insanlığın ne tür bir teknolojik ilerleme elde edebileceğini hayal edin.” Julián Englert ekledi.
