Startup Cradle omogućuje vam dizajn prilagođenih proteina jednostavnim upisivanjem upita

U bloku postoji nova tvrtka čija je misija olakšati programiranje biologije. Javio se europski startup Kolijevka izlazi iz stealtha nakon izgradnje svoje platforme. Upravo je najavio početni krug financiranja od 5.5 milijuna eura (5.4 milijuna dolara) koji vodi Indeksni pothvati, Srodni kapital, te anđeoski investitori uključujući Johna Zimmera, suosnivača i predsjednika LyftaLyft
, i Emily Leproust, izvršna direktorica i osnivačica Twist Bioscience. S dva mjesta – jedno u Delftu u Nizozemskoj i jedno u Zürichu u Švicarskoj – Cradle se nalazi u svijetu biologije i umjetne inteligencije, snažnog spoja tehnologija koji prijeti poremetiti način na koji znanstvenici dizajniraju proteine.

Neka vas naizgled uski fokus tvrtke na proteine ​​ne zavara. Oni nisu samo nešto što jedemo - iako inženjering meso, jaja i mliječni proizvodi bez životinja proizvoda doista je veliki fokus sintetičke biologije. Proteini su također svestrani biološki strojevi koji podupiru gotovo svaku funkciju u živim stanicama i imaju isto toliko upotreba izvan biologije. Razmislite o enzimima koji se koriste u deterdžentima, kozmetici i tekstilu; ili antitijela koja stvaraju moćne terapeutike; ili, zapravo, bilo koje drugo područje biotehnologije gdje proteini kataliziraju reakcije za izradu proizvoda kao što su masovne i specijalne kemikalije, okusi i mirisi, biogoriva, materijali i više. Postoje bezbrojne upotrebe ovih biomolekula, a Cradle želi omogućiti još više aplikacija s mogućnošću dizajniranja prilagođenih proteina koji obavljaju svestrane zadatke.

Cradleov suosnivač i izvršni direktor Stef van Grieken je samoopisani "dobavljač finih proteina". Posljednje desetljeće proveo je radeći u Google AI vodeći razvoj nekoliko aplikacija za strojno učenje, kao i na X, Googleova "tvornica mjesečevih hitaca", procjena izvedivosti projekata u ranoj fazi. Tijekom svog mandata u GoogleuGOOG
, postao je fasciniran jezikom proteina – kako se sekvence aminokiselina prevode u specifične sklopove i oblikuju strukture koje omogućuju proteinima da obavljaju svoje sofisticirane funkcije. Od tada je radio na ideji da kombinira tehnologiju obrade prirodnog jezika s našim razumijevanjem načina na koji se sekvenca proteina prevodi u funkciju kako bi napravio bolja predviđanja za racionalni dizajn proteina.

Dizajnerski proteini su industrija vrijedna više milijardi dolara: predviđa se da će tržište dosegnuti $ 3.9 milijardi od 2024, potaknut velikim dijelom terapijom na bazi proteina. Ali moglo bi biti još veće: postoji ogroman potencijal za grananje u druga područja sintetičke biologije, samo da dizajniranje prilagođenih proteina nije tako teško. Način na koji se proteinski inženjering trenutno provodi je putem pokušaja i pogrešaka u laboratoriju, a tipična stopa uspjeha u ispunjavanju specifikacija dizajna je manja od 1%. Kako bi povećali šanse za uspjeh, biolozi mogu koristiti softverske alate poput Rosetta or AlphaFold predvidjeti strukturu proteina na temelju njegove sekvence. Proteini počinju kao samo nizovi aminokiselina koji se savijaju u 3D oblike poput origamija. Ali predviđanje obrasca savijanja nevjerojatno je složen problem, a program poput Rosette zahtijeva godine obuke i tisuće računala za pokretanje.

Cradle drugačije pristupa problemu: koriste generativni model za "obrnuti inženjering" proteina. Možda ste čuli ili čak koristili generativne modele poput DALL-E koji može stvoriti nove slike na temelju opisnog unosa. Osnivači Cradlea mislili su primijeniti isti princip za dizajn novih proteinskih arhitektura. Umjesto upotrebe modela strukture sekvenci, oni koriste algoritme strojnog učenja trenirane na stvarnim podacima. Korisnik može odrediti kakvu vrstu proteina želi dizajnirati, a platforma će pružiti popis mogućih sekvenci koje mogu stvoriti tu strukturu. A najbolji dio je – ne morate biti stručnjak za strojno učenje da biste ga koristili:

„Cradleovi modeli generativnog strojnog učenja koji se sami poučavaju i koji se sami poboljšavaju oslanjaju se na nedavni napredak u 'obradi prirodnog jezika' kako bi predvidjeli koje će dijelove genetskog koda proteina biolog morati promijeniti, značajno poboljšavajući šanse znanstvenika da postigne pozitivne eksperimentalne rezultate bez potreba za pozadinom strojnog učenja”, rekao je izvršni direktor u priopćenju za javnost. "Kroz ovu metodu, Cradle vjeruje da može smanjiti vrijeme i troškove stavljanja proizvoda sintetičke biologije na tržište za red veličine."

Danas je većina tvrtki koje se bave biotehnologijom i sintetskom biologijom prepuštena sama sebi kada je u pitanju inženjering proteina. Glavni igrači u području proteinskog inženjerstva uključuju Thermo Fischer, Danaher, Agilent TechnologiesA
, i Bio-Rad, kao i manje tvrtke poput KodeksCDXS
, Genskript, Caribou Biosciences, Arzeda, i Nemoguća hrana. Ali za mnoge tvrtke koje se bave sintetskom biologijom, proteinski inženjering je sredstvo za postizanje cilja, a ono na što se zapravo fokusiraju je daljnja primjena prilagođenih proteina. Cradle im želi pružiti alat za poboljšanje njihovih šansi za uspjeh: "Želimo pomoći timovima u inženjeringu proteina s manje i više uspješnih eksperimenata", rekao je Stef.

Sam Cradle nije ni tvrtka za sintetičku biologiju niti za strojno učenje – oboje su. “Nismo htjeli biti samo tvrtka za strojno učenje; stvarno morate razumjeti i biologiju,” rekao je Stef. Sa stručnošću u tehnologiji strojnog učenja i vrhunskim laboratorijskim vještinama koje su članovi njihovog tima donijeli iz tvrtki kao što su Google, IBMIBM
, Zymergen i Perfect Day, Cradleov tim od samo 13 ljudi izgradio je radnu platformu za manje od godinu dana. Nema puno drugih tvrtki u ovom prostoru. Cyrus Bio koju je osnovao Rosettin programer David Baker, profesor na Sveučilištu u Washingtonu, još je jedna koja koristi dizajn proteina potpomognut umjetnom inteligencijom za razvoj novih terapeutika.

Kako bi se uskladila s raznolikim iskustvom Cradle tima, tvrtka je privukla investitore iz različitih područja tehnologije, uključujući osnivačicu tvrtke za sintezu DNK Twist Bioscience Emily Leproust i predsjednika Lyfta Johna Zimmera. Zanimanje tvrtke za dijeljenje vožnje moglo bi u početku biti iznenađujuće; ali puno napretka u strojnom učenju došlo je iz drugih područja tehnologije. I sam suosnivač tvrtke Jelle Prins došao je iz UberaUber
te je sudjelovao u dizajniranju i izradi prvih aplikacija za mnoge uspješne tvrtke poput Ubera i Booking.coma.

A to se događa kada različita područja duboka tehnologija sudaraju se: rađa se galaksija novih mogućnosti. Stef predviđa da će njegova tvrtka osnažiti inovacije sintetičke biologije u području kemikalija i sastojaka, znanosti o materijalima i inženjerstvu te drugim područjima: „Nadajmo se da ćemo biti katalizator za još mnogo tvrtki koje će se izgraditi jer je trošak dovođenja [proizvoda] do tržište bi trebalo pasti. Ako možete izgraditi proizvod na biološkoj bazi s timom od 15 ljudi u nekoliko godina i samo nekoliko milijuna dolara, to bi bio uspjeh.”

Cradleov softver već koristi nekoliko tvrtki i žele ga distribuirati što je moguće šire. Zbog toga je platforma besplatna za korištenje za akademike. Cradle također nudi prijateljske uvjete IP-a, gdje korisnici ne moraju plaćati tantijeme za proizvode razvijene pomoću platforme, kao i potpunu privatnost i sigurnost radi zaštite poslovnih tajni. "Želimo ga učiniti dostupnim svima kako bismo demokratizirali proteinski inženjering", vizija je izvršnog direktora tvrtke Cradle. Stef će sljedeće godine govoriti na konferenciji SynBioBeta, mjestu gdje se okupljaju lideri i vizionari sintetičke biologije kako bi ostvarili održiviju budućnost. Pogledajmo kakve će nove ideje nadahnuti Cradleova tehnologija.

Hvala i tebi Katia Tarasava za dodatno istraživanje i izvješćivanje o ovom članku. Osnivač sam SynBioBeta, a neke od tvrtki o kojima pišem, uključujući Twist Bioscience, sponzori su SynBioBeta konferencija i tjedni sažetak.