Стартуп Црадле вам омогућава да дизајнирате прилагођене протеине тако што ћете само укуцати упит

У блоку је нова компанија чија је мисија да олакша програмирање биологије. Европски стартап је позвао Црадле излази из скривености након што је изградио своју платформу. Управо је најавила рунду почетног финансирања од 5.5 милиона евра (5.4 милиона долара), коју води Индек Вентурес, Киндред Цапитал, и анђеоски инвеститори укључујући Џона Зимера, суоснивача и председника ЛифтаЛифт
, и Емили Лепроуст, извршни директор и оснивач Твист Биосциенце. Са две локације – једним у Делфту у Холандији и једним у Цириху у Швајцарској – Црадле се налази у свету биологије и вештачке интелигенције, моћне фузије технологија која прети да поремети начин на који научници дизајнирају протеине.

Немојте да вас завара наизглед уски фокус компаније на протеине. Они нису само нешто што једемо – иако су инжењеринг месо без животиња, јаја и млечни производи производи су заиста велики фокус синтетичке биологије. Протеини су такође разноврсне биолошке машине које подржавају скоро сваку функцију у живим ћелијама и имају исто толико употреба ван биологије. Размислите о ензимима који се користе у детерџентима, козметици и текстилу; или антитела која чине моћне терапеутике; или, у ствари, било која друга област биотехнологије у којој протеини катализују реакције за производњу производа као што су велике количине и специјалне хемикалије, укуси и мириси, биогорива, материјали и још много тога. Постоји безброј употреба за ове биомолекуле, а Црадле жели да омогући још више апликација са могућношћу дизајнирања прилагођених протеина који обављају разноврсне задатке.

Црадле-ов суоснивач и извршни директор Стеф ван Гриекен је самопроглашени „добављач финих протеина“. Последњу деценију провео је радећи у Гоогле АИ водећи развој неколико апликација за машинско учење, као и на Кс, Гуглова „фабрика моонсхот”, процењујући изводљивост пројеката у раној фази. Током свог мандата у ГуглуГООГ
, постао је фасциниран језиком протеина – како се секвенце аминокиселина претварају у специфичне обрасце савијања и формирају структуре које омогућавају протеинима да обављају своје софистициране функције. Од тада, он је радио на идеји да комбинује технологију обраде природног језика са нашим разумевањем како се секвенца протеина претвара у функцију да би се направила боља предвиђања за рационални дизајн протеина.

Дизајнерски протеини су индустрија вредна више милијарди долара: предвиђа се да ће тржиште достићи 3.9 милијарди долара до 2024, вођен великим делом терапијом на бази протеина. Али могао би бити још већи: постоји огроман потенцијал за ширење у друге области синтетичке биологије, само да дизајн прилагођених протеина није тако тежак. Начин на који се протеински инжењеринг тренутно ради је путем покушаја и грешака у лабораторији, а типична стопа успеха достизања спецификација дизајна је мања од 1%. Да би повећали шансе за успех, биолози могу користити софтверске алате као што су Росетта or АлпхаФолд да предвиди структуру протеина на основу његове секвенце. Протеини почињу као само низови аминокиселина који се савијају у 3Д облике попут оригамија. Али предвиђање шаблона савијања је невероватно сложен проблем, а програм као што је Росетта захтева године обуке и хиљаде рачунара да би се покренуо.

Црадле приступа проблему другачије: користе генеративни модел за „обрнути инжењеринг“ протеина. Можда сте чули или чак користили генеративне моделе као што су ДАЛЛ-Е који могу да креирају нове слике на основу описног уноса. Оснивачи Црадле-а мислили су да примењују исти принцип за дизајнирање нових протеинских архитектура. Уместо да користе моделе структуре секвенце, они користе алгоритме машинског учења обучене на стварним подацима. Корисник може одредити коју врсту протеина жели да дизајнира, а платформа ће пружити листу могућих секвенци које могу створити ту структуру. А најбољи део је – не морате да будете стручњак за машинско учење да бисте га користили:

„Црадле-ови самоучећи, самопобољшавајући модели генеративног машинског учења ослањају се на недавна достигнућа у 'обрађивању природног језика' како би предвидели које делове генетског кода протеина ће биолог морати да промени, значајно побољшавајући шансе научника да постигне позитивне експерименталне резултате без потреба за позадином машинског учења“, рекао је извршни директор у саопштењу за штампу. „Преко ове методе, Црадле верује да може смањити време и трошкове изласка производа синтетичке биологије на тржиште за ред величине.

Данас је већина биотехнолошких и синтетичких биолошких компанија препуштена самим себи када су у питању инжењерски протеини. Главни играчи у области протеинског инжењеринга укључују Тхермо Фисцхер, Данахер, Агилент ТецхнологиесA
, и Био-Рад, као и мање компаније попут ЦодекисЦДКСС
, Генсцрипт, Царибоу Биосциенцес, Арзедаи Немогућа храна. Али за многе компаније за синтетичку биологију, протеински инжењеринг је средство за постизање циља, а оно на шта се заиста фокусирају је низводна примена прилагођених протеина. Црадле жели да им пружи алат за побољшање њихових шанси за успех: „Желимо да помогнемо тимовима да конструишу протеине са мање и успешнијим експериментима“, рекао је Стеф.

Сам Црадле није ни синтетичка биологија ни компанија за машинско учење – обоје су. „Нисмо желели да будемо само компанија за машинско учење; заиста морате да разумете и биологију“, рекао је Штеф. Са стручношћу у технологији машинског учења и врхунским лабораторијским вештинама које су чланови њиховог тима донели из компанија као што су Гоогле, ИБМИБМ-
, Зимерген и Перфецт Даи, Црадлеов тим од само 13 људи изградио је радну платформу за мање од годину дана. Нема пуно других компанија у овом простору. Цирус Био коју је основао Росеттин програмер Дејвид Бејкер, професор на Универзитету у Вашингтону, је још један који користи дизајн протеина уз помоћ вештачке интелигенције за развој нових терапија.

Да би се ускладила са разноликом позадином тима Црадле, компанија је привукла инвеститоре из различитих области технологије, укључујући оснивача компаније за синтезу ДНК Твист Биосциенце Емили Лепроуст и председника Лифта Џона Зимера. Интерес компаније риде схаре може у почетку бити изненађујући; али много напретка у машинском учењу долази из других области технологије. Сам суоснивач компаније Јелле Принс дошао је из УбераУБЕР
и био је укључен у дизајнирање и изградњу првих апликација за многе успешне компаније као што су Убер и Боокинг.цом.

А то се дешава када различите области дееп тецх сударити: рађа се галаксија нових могућности. Стеф замишља своју компанију која оснажује иновације у синтетичкој биологији у области хемикалија и састојака, науке о материјалима и инжењеринга и другим областима: „Надамо се да ћемо бити катализатор за много више компанија које ће се изградити јер је цена добијања [производа] до тржиште би требало да падне. Ако можете да направите производ на бази биологије са тимом од 15 људи за неколико година и само неколико милиона долара, то би био успех.

Црадле-ов софтвер већ користи неколико компанија и желе да га дистрибуирају што је могуће шире. Због тога је платформа бесплатна за коришћење за академике. Црадле такође нуди пријатељске ИП услове, где корисници не морају да плаћају тантијеме за било који производ развијен на платформи, као и потпуну приватност и сигурност ради заштите пословних тајни. „Желимо да свима учинимо доступним за демократизацију протеинског инжењеринга“, визија је Црадлеовог извршног директора. Стеф ће следеће године говорити на СинБиоБета конференцији, месту где се окупљају лидери синтетичке биологије и визионари како би остварили одрживију будућност. Хајде да видимо какве ће нове идеје Црадле-ова технологија инспирисати.

Хвала Катиа Тарасава за додатна истраживања и извештавање о овом чланку. Ја сам оснивач СинБиоБета, а неке од компанија о којима пишем, укључујући Твист Биосциенце, су спонзори СинБиоБета конференција недељни дигест.