Startup Cradle vam omogućava da dizajnirate prilagođene proteine ​​jednostavnim upisivanjem u prompt

U bloku je nova kompanija čija je misija olakšati programiranje biologije. Evropski startup je pozvao Cradle izlazi iz stealth-a nakon što je izgradio svoju platformu. Upravo je najavila rundu početnog finansiranja od 5.5 miliona evra (5.4 miliona dolara), koju vodi Index Ventures, Kindred Capital, i anđeoski investitori, uključujući Johna Zimera, suosnivača i predsjednika LyftaLYFT
, i Emily Leproust, izvršni direktor i osnivač Twist Bioscience. Sa dva sajta – jednim u Delftu u Holandiji i jednim u Cirihu u Švajcarskoj – Cradle se nalazi u svetu biologije i veštačke inteligencije, moćne fuzije tehnologija koja preti da poremeti način na koji naučnici dizajniraju proteine.

Nemojte da vas zavara naizgled uski fokus kompanije na proteine. Oni nisu samo nešto što jedemo – iako su inženjering meso, jaja i mlečni proizvodi bez životinja proizvodi su zaista veliki fokus sintetičke biologije. Proteini su također svestrane biološke mašine koje podupiru skoro svaku funkciju u živim stanicama i imaju jednako mnogo primjena izvan biologije. Razmislite o enzimima koji se koriste u deterdžentima, kozmetici i tekstilu; ili antitijela koja čine moćne terapeutike; ili, zapravo, bilo koje drugo područje biotehnologije gdje proteini kataliziraju reakcije za proizvodnju proizvoda kao što su velike količine i specijalne kemikalije, okusi i mirisi, biogoriva, materijali i još mnogo toga. Postoji bezbroj upotreba za ove biomolekule, a Cradle želi omogućiti još više aplikacija sa mogućnošću dizajniranja prilagođenih proteina koji obavljaju svestrane zadatke.

Cradle-ov suosnivač i izvršni direktor Stef van Grieken je samoproglašeni “dobavljač finih proteina”. Posljednju deceniju proveo je radeći u Google AI vodeći razvoj nekoliko aplikacija za mašinsko učenje, kao i na X, Googleova “tvornica moonshot”, procjenjujući izvodljivost projekata u ranoj fazi. Tokom svog mandata u Google-uGOOG
, postao je fasciniran jezikom proteina – kako se sekvence aminokiselina pretvaraju u specifične obrasce savijanja i formiraju strukture koje omogućavaju proteinima da obavljaju svoje sofisticirane funkcije. Od tada je radio na ideji da kombinuje tehnologiju obrade prirodnog jezika sa našim razumevanjem kako se sekvenca proteina pretvara u funkciju da bi se napravila bolja predviđanja za racionalni dizajn proteina.

Dizajnerski proteini su industrija od više milijardi dolara: predviđa se da će tržište dostići 3.9 milijardi od 2024-a, vođen velikim dijelom terapijom na bazi proteina. Ali mogao bi biti i veći: postoji ogroman potencijal za širenje u druga područja sintetičke biologije, samo da dizajn prilagođenih proteina nije tako težak. Način na koji se proteinski inženjering trenutno radi je putem pokušaja i grešaka u laboratoriji, a tipična stopa uspjeha u dostizanju specifikacija dizajna je manja od 1%. Kako bi povećali šanse za uspjeh, biolozi mogu koristiti softverske alate kao što su Rosetta or AlphaFold da predvidi strukturu proteina na osnovu njegove sekvence. Proteini počinju kao samo nizovi aminokiselina koji se savijaju u 3D oblike poput origamija. Ali predviđanje šablona savijanja je neverovatno složen problem, a program kao što je Rosetta zahteva godine obuke i hiljade računara za pokretanje.

Cradle pristupa problemu drugačije: koriste generativni model za „obrnuti inženjering“ proteina. Možda ste čuli ili čak koristili generativne modele poput SLAB koji mogu kreirati nove slike na osnovu opisnog unosa. Cradle-ovi osnivači su mislili da primjene isti princip za dizajniranje novih proteinskih arhitektura. Umjesto da koriste modele sekvencijalnih struktura, oni koriste algoritme mašinskog učenja obučene na stvarnim podacima. Korisnik može odrediti koju vrstu proteina želi dizajnirati, a platforma će pružiti listu mogućih sekvenci koje mogu stvoriti tu strukturu. A najbolji dio je – ne morate biti stručnjak za mašinsko učenje da biste ga koristili:

„Cradle-ovi samoučeći, samopoboljšavajući modeli generativnog mašinskog učenja oslanjaju se na nedavna dostignuća u 'obrađivanju prirodnog jezika' kako bi predvideli koje delove genetskog koda proteina će biolog morati da promeni, značajno poboljšavajući šanse naučnika da postigne pozitivne eksperimentalne rezultate bez potreba za pozadinom mašinskog učenja”, rekao je izvršni direktor u saopštenju 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 biotehnoloških i sintetičkih bioloških kompanija prepuštena samim sobom kada su u pitanju inženjerski proteini. Glavni igrači u oblasti proteinskog inženjeringa uključuju Thermo Fischer, Danaher, Agilent TechnologiesA
, i Bio-Rad, kao i manje kompanije poput CodexisCDXS
, Genscript, Caribou Biosciences, Arzedai Nemoguća hrana. Ali za mnoge kompanije za sintetičku biologiju, proteinski inženjering je sredstvo za postizanje cilja, a ono na šta se zapravo fokusiraju je nizvodna primjena prilagođenih proteina. Cradle im želi pružiti alat za poboljšanje njihovih šansi za uspjeh: „Želimo pomoći timovima da konstruiraju proteine ​​s manje i uspješnijim eksperimentima“, rekao je Stef.

Cradle sam po sebi nije ni sintetička biologija ni kompanija za mašinsko učenje – oboje su. „Nismo želeli da budemo samo kompanija za mašinsko učenje; zaista morate razumjeti i biologiju”, rekao je Stef. Sa stručnošću u tehnologiji mašinskog učenja i vrhunskim laboratorijskim vještinama koje su članovi njihovog tima donijeli iz kompanija poput Googlea, IBM-aIBM
, Zymergen i Perfect Day, Cradleov tim od samo 13 ljudi izgradio je radnu platformu za manje od godinu dana. Nema puno drugih kompanija u ovom prostoru. Cyrus Bio koju je osnovao Rosettin programer David Baker, profesor na Univerzitetu u Washingtonu, je još jedan koji koristi dizajn proteina uz pomoć umjetne inteligencije za razvoj novih terapija.

Kako bi se uskladila s raznolikom pozadinom tima Cradle, kompanija je privukla investitore iz različitih područja tehnologije, uključujući osnivača kompanije za sintezu DNK Twist Bioscience Emily Leproust i predsjednika Lyfta Johna Zimmer-a. Interes kompanije ride share može u početku biti iznenađujući; ali mnogo napretka u mašinskom učenju dolazi iz drugih oblasti tehnologije. Sam suosnivač kompanije Jelle Prins došao je iz UberaUBER
i bio je uključen u dizajniranje i izgradnju prvih aplikacija za mnoge uspješne kompanije kao što su Uber i Booking.com.

A to je ono što se dešava kada različita područja duboka tehnologija sudaraju se: rađa se galaksija novih mogućnosti. Stef zamišlja svoju kompaniju koja osnažuje inovacije u sintetičkoj biologiji u oblasti hemikalija i sastojaka, nauke o materijalima i inženjeringa i drugim oblastima: „Nadajmo se da ćemo biti katalizator za još mnogo kompanija koje će se izgraditi jer je cena dobijanja [proizvoda] do tržište bi trebalo da padne. Ako možete napraviti bio-bazirani proizvod s timom od 15 ljudi za nekoliko godina i samo nekoliko miliona dolara, to bi bio uspjeh.”

Cradleov softver već koristi nekoliko kompanija i žele ga distribuirati što je moguće šire. Zbog toga je platforma besplatna za korištenje za akademike. Cradle također nudi prijateljske IP uslove, gdje korisnici ne moraju plaćati tantijeme za bilo koji proizvod razvijen na platformi, kao i potpunu privatnost i sigurnost radi zaštite poslovnih tajni. „Želimo učiniti dostupnim svima da demokratizuju proteinski inženjering,“ vizija je Cradleovog CEO-a. Stef će sljedeće godine govoriti na SynBioBeta konferenciji, mjestu gdje se okupljaju lideri sintetičke biologije i vizionari kako bi doveli do održivije budućnosti. Hajde da vidimo kakve će nove ideje Cradle-ova tehnologija inspirisati.

Hvala Katia Tarasava za dodatna istraživanja i izvještavanje o ovom članku. Osnivač sam SynBioBeta, a neke od kompanija o kojima pišem, uključujući Twist Bioscience, su sponzori SynBioBeta konferencija i sedmični pregled.