A Startup Cradle segítségével egyedi fehérjéket tervezhet egyszerűen begépelve

Egy új cég van a blokkon, amelynek küldetése, hogy megkönnyítse a biológia programozását. Az európai startup hívott Bölcső lopakodásból jön elő, miután kiépítette platformjukat. Nemrég jelentett be egy 5.5 millió eurós (5.4 millió dolláros) magvető finanszírozási kört a vezetésével Index Ventures, Rokon Főváros, és angyalbefektetők, köztük John Zimmer, a Lyft társalapítója és elnökeLYFT
és Emily Leproust, a cég vezérigazgatója és alapítója Twist Bioscience. Két telephellyel – egy a hollandiai Delftben, egy pedig a svájci Zürichben – a Cradle a biológia és a mesterséges intelligencia világát fedi le, a technológiák erőteljes fúzióját, amely azzal fenyeget, hogy megzavarja a tudósok fehérjetervezési módját.

Ne tévesszen meg senkit, hogy a cég látszólag szűken összpontosít a fehérjékre. Nem csak olyasmi, amit megeszünk – bár mérnöki állatmentes hús, tojás és tejtermékek termékek valóban nagy hangsúlyt fektetnek a szintetikus biológiára. A fehérjék sokoldalú biológiai gépek is, amelyek az élő sejtekben szinte minden funkcióját alátámasztják, és ugyanannyira használhatók a biológián kívül is. Gondoljunk csak a mosószerekben, kozmetikumokban és textíliákban használt enzimekre; vagy olyan antitestek, amelyek erős terápiás hatást fejtenek ki; vagy tulajdonképpen a biotechnológia bármely más területe, ahol a fehérjék reakciókat katalizálnak olyan termékek előállítására, mint az ömlesztett és speciális vegyszerek, ízek és illatanyagok, bioüzemanyagok, anyagok stb. Ezeknek a biomolekuláknak számtalan felhasználási területe van, és a Cradle még több alkalmazást szeretne lehetővé tenni olyan egyedi fehérjék tervezésének képességével, amelyek sokoldalú feladatokat látnak el.

A Cradle társalapítója és vezérigazgatója, Stef van Grieken a „finom fehérje beszállítója”. Az elmúlt évtizedben dolgozott Google AI számos gépi tanulási alkalmazás fejlesztésének vezetője, valamint a X, a Google „moonshot gyára”, a korai fázisú projektek megvalósíthatóságának felmérése. A Google-nál töltött ideje alattGOOG
, lenyűgözte a fehérjék nyelve – hogyan alakulnak át az aminosavszekvenciák specifikus hajtogatási mintákká, és hogyan alakítanak ki olyan struktúrákat, amelyek lehetővé teszik a fehérjék számára kifinomult funkcióik ellátását. Azóta azon az ötleten dolgozik, hogy a természetes nyelvi feldolgozási technológiát ötvözze a fehérjeszekvencia működésbe való átültetésének megértésével, hogy jobb előrejelzéseket adjon a racionális fehérjetervezésről.

A tervezői fehérjék egy több milliárd dolláros iparág: a piac az előrejelzések szerint eléri $ 3.9 milliárd 2024, amelyet nagyrészt a fehérje alapú terápia vezérel. De lehetne még nagyobb is: óriási lehetőség rejlik a szintetikus biológia más területeire való elágazásban, ha az egyedi fehérjék tervezése nem lenne olyan nehéz. A fehérjefejlesztés jelenleg a laboratóriumi próbálkozásokon és hibákon keresztül történik, és a tervezési előírások teljesítésének tipikus sikerességi aránya kevesebb, mint 1%. A siker esélyének növelése érdekében a biológusok olyan szoftvereszközöket használhatnak, mint pl Rosetta or AlphaFold szekvenciája alapján megjósolni a fehérje szerkezetét. A fehérjék csak aminosavsorokként kezdődnek, amelyek 3D-s formákká hajtogatnak, mint például az origami. A hajtogatási minta előrejelzése azonban hihetetlenül összetett probléma, és egy olyan programhoz, mint a Rosetta, évekig tartó képzés és több ezer számítógép futtatása szükséges.

A Cradle másként közelíti meg a problémát: generatív modellt használnak a fehérjék „visszafejtésére”. Lehet, hogy hallott már olyan generatív modellekről, vagy akár használt is, mint pl DALL-E amelyek egy leíró bemenet alapján új képeket hozhatnak létre. A Cradle alapítói úgy gondolták, hogy ugyanezt az elvet alkalmazzák új fehérje-architektúrák tervezésénél. A sorozat-struktúra modellek használata helyett valós adatokon betanított gépi tanulási algoritmusokat használnak. A felhasználó megadhatja, hogy milyen fehérjét szeretne megtervezni, és a platform megadja a lehetséges szekvenciák listáját, amelyek létrehozhatják ezt a struktúrát. És a legjobb az egészben – nem kell gépi tanulási szakértőnek lenni a használatához:

„A Cradle öntanító, önfejlesztő generatív gépi tanulási modelljei a „természetes nyelvi feldolgozás” legújabb eredményeire támaszkodnak, hogy megjósolják, hogy a fehérje genetikai kódjának mely részeit kell megváltoztatnia a biológusnak, jelentősen javítva a tudósok esélyeit arra, hogy pozitív kísérleti eredményeket érjenek el anélkül, hogy gépi tanulási háttérre van szükség” – mondta a vezérigazgató sajtóközleményben. "Ezzel a módszerrel a Cradle úgy véli, hogy nagyságrenddel csökkentheti egy szintetikus biológiai termék piacra kerülésének idejét és költségeit."

Napjainkban a legtöbb biotechnológiai és szintetikus biológiával foglalkozó vállalat a saját kezére van hagyva, amikor fehérjék tervezéséről van szó. Főbb szereplők a fehérjemérnöki területen többek között Thermo Fischer, Danaher, Agilent TechnologiesA
, és a Bio-Rad, valamint a kisebb cégek, mint KódexCDXS
, Genscript, Caribou Biosciences, Arzeda, és Impossible Foods. De sok szintetikus biológiával foglalkozó cég számára a fehérjefejlesztés egy eszköz a cél eléréséhez, és valójában az egyedi fehérjék későbbi alkalmazásaira összpontosítanak. A Cradle olyan eszközt szeretne biztosítani számukra, amely javítja a siker esélyeit: „Szeretnénk segíteni a csapatoknak a fehérjék tervezésében kevesebb és sikeresebb kísérletekkel” – mondta Stef.

Maga a Cradle sem nem szintetikus biológia, sem nem gépi tanulással foglalkozó cég – mindkettő az. „Nem akartunk csak egy gépi tanulással foglalkozó cég lenni; valóban értened kell a biológiához is – mondta Stef. A gépi tanulási technológia terén szerzett szakértelemmel és kiváló laborkészségekkel, amelyeket csapattagjaik olyan cégektől hoztak magukkal, mint a Google, az IBMIBM
, Zymergen és Perfect Day, a Cradle mindössze 13 fős csapata egy év alatt működő platformot épített fel. Nincs sok más cég ezen a téren. Cyrus Bio amelyet a Rosetta fejlesztője, David Baker, a Washingtoni Egyetem professzora alapított, egy másik, amely mesterséges intelligencia által támogatott fehérjetervezést alkalmaz új terápiák kifejlesztéséhez.

A Cradle csapat változatos hátteréhez igazodva a vállalat a technológia különböző területeiről vonzott befektetőket, köztük a DNS-szintézissel foglalkozó Twist Bioscience cég alapítóját, Emily Leproust és a Lyft elnökét, John Zimmert. A terepjáró társaság érdeklődése elsőre meglepő lehet; de a gépi tanulás terén elért eredmények nagy része a technológia más területeiről származik. A cég társalapítója, Jelle Prins maga az Ubertől érkezettUBER
és részt vett számos sikeres vállalat, például az Uber és a Booking.com első alkalmazásainak tervezésében és elkészítésében.

És ez történik, ha a különböző területeken mélytechnika ütközik: új lehetőségek galaxisa születik. Stef úgy képzeli el, hogy cége a szintetikus biológia innovációit erősíti a vegyi anyagok és összetevők terén, az anyagtudományban és a mérnöki munkákban, valamint más területeken: „Remélhetőleg még több vállalat számára leszünk katalizátorok, mivel a [termékek] beszerzésének költsége a piacnak csökkennie kell. Ha egy 15 fős csapattal néhány év alatt és mindössze néhány millió dollárból meg tudtok építeni egy bioalapú terméket, az siker lenne."

A Cradle szoftverét már több cég is használja, és szeretnék minél szélesebb körben terjeszteni. Ez az oka annak, hogy a platform ingyenesen használható akadémikusok számára. A Cradle barátságos IP feltételeket is kínál, ahol a felhasználóknak nem kell jogdíjat fizetniük a platform segítségével fejlesztett termékekért, valamint teljes körű adatvédelmet és biztonságot nyújt az üzleti titkok védelme érdekében. „Szeretnénk mindenki számára elérhetővé tenni a fehérjetechnológia demokratizálását” – véli a Cradle vezérigazgatója. Stef jövőre a SynBioBeta konferencián fog felszólalni, ahol a szintetikus biológia vezetői és látnokai összegyűlnek, hogy egy fenntarthatóbb jövőt hozzanak létre. Lássuk, milyen új ötleteket inspirál majd a Cradle technológiája.

Köszönöm Katia Tarasava a cikkhez kapcsolódó további kutatásokhoz és jelentésekhez. Én vagyok a SynBioBeta alapítója, és néhány cég, amelyekről írok, köztük a Twist Bioscience, szponzorai a SynBioBeta konferencia és a heti megemésztés.