Profluent, startup se sídlem v Emeryville v Kalifornii, získal 106 milionů dolarů na rizikovém financování vedeném Bezos Expeditions a Altimeter Capital Jeffa Bezose, čímž se jeho celková investice vyšplhala na 150 milionů dolarů. Společnost je průkopníkem v používání umělé inteligence k navrhování zcela nových proteinů pro vývoj léků a zemědělské aplikace, což je oblast, která je příslibem pro vytváření účinnějších ošetření a odolných plodin.
Vzestup umělé inteligence v biologii
Myšlenka Profluentu se vyvinula z výzkumu provedeného v roce 2020 k široké dostupnosti nástrojů, jako je ChatGPT. Zakladatel Ali Madani, vědec zaměřený na strojové učení, si uvědomil, že stejné architektury umělé inteligence používané pro lidský jazyk lze použít také na „biologické jazyky“, jako jsou proteiny. Proteiny jsou komplexní molekuly v srdci moderní léčby, jako je genová terapie, a představují zlepšení oproti tradičním lékům s malou molekulou. Madaniho práce na ProGen v Salesforce prokázala schopnost používat generativní AI k navrhování nových proteinů.
Jak Profluent funguje
Modely umělé inteligence společnosti Profluent umožňují vědcům zadat požadované vlastnosti proteinu (jako je stabilita nebo snadnost produkce) v běžném jazyce a poté vytvořit odpovídající sekvenci DNA, aby ji vytvořili. To přesahuje pouhé hledání existujících proteinů – standardní přístup ve vývoji léků – a umožňuje vlastní návrh proteinů pro specifické potřeby pacientů. Společnost již vytvořila databázi 115 miliard unikátních proteinů, které nazývá Protein Atlas, největší světový zdroj svého druhu.
Sázky jsou vysoké
Míra selhání vývoje nových léků je asi 90 % a náklady na vývoj mohou dosáhnout miliard dolarů. To vedlo ke zvýšenému zájmu o proteinové inženýrství podporované umělou inteligencí, i když se úspěch pro mnohé ukázal jako nepolapitelný. Profluent není v této oblasti sám: mezi konkurenty patří Isomorphic Labs (spinoff DeepMind) a Xaira Therapeutics, která loni získala 1 miliardu dolarů.
Zákony o škálování a budoucí potenciál
Přístup společnosti Profluent se opírá o „zákony škálování“ – princip, že více dat a výpočetního výkonu vedou k lepším modelům. Společnost demonstrovala tento princip v designu proteinů zavedením nového referenčního modelu nazvaného Profluent E-1, který zahrnuje evoluční kontext.
“Jedním z důvodů, proč se Jeff [Bezos] začal zajímat, je ten, že jsme zjistili, že zákony škálování platí pro biologii. Jak získáváme více a více dat, modely jsou stále lepší a lepší.”
– Ali Madani, zakladatel společnosti Profluent
Mezi obchodní partnery společnosti patří Revvity, Corteva Agrisciences a Ensoma, což naznačuje široký zájem o její technologii. Madani srovnává současný stav biologie řízené umělou inteligencí s počátky internetu a naznačuje, že plně programovatelný biologický systém by mohl vytvořit nepřetržitý proud inovativních řešení.
Budoucnost vývoje léků a zemědělských inovací může záviset na schopnosti využít potenciál AI v těchto náročných oblastech. Současné investice signalizují rostoucí důvěru, že je to nejen možné, ale nevyhnutelné.
