Profluent, una startup con sede a Emeryville, in California, ha raccolto 106 milioni di dollari in finanziamenti di venture capital guidati da Bezos Expeditions e Altimeter Capital di Jeff Bezos, portando il suo investimento totale a 150 milioni di dollari. L’azienda è pioniera nell’uso dell’intelligenza artificiale per progettare proteine completamente nuove per lo sviluppo di farmaci e applicazioni agricole, un campo che promette di creare terapie più efficaci e colture resilienti.
L’ascesa dell’intelligenza artificiale in biologia
L’idea alla base di Profluent è nata da una ricerca condotta nel 2020, prima della diffusa disponibilità di strumenti come ChatGPT. Il fondatore Ali Madani, uno scienziato dell’apprendimento automatico, si rese conto che le stesse architetture di intelligenza artificiale utilizzate per il linguaggio umano potevano essere applicate anche a “linguaggi biologici” come le proteine. Le proteine sono molecole complesse al centro di trattamenti moderni come le terapie geniche e rappresentano un progresso rispetto ai tradizionali farmaci a piccole molecole. Il lavoro di Madani su ProGen presso Salesforce ha dimostrato la possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per progettare nuove proteine.
Come funziona Profluent
I modelli di intelligenza artificiale di Profluent consentono agli scienziati di inserire le caratteristiche proteiche desiderate (come stabilità o facilità di produzione) in un linguaggio semplice e quindi generare la sequenza di DNA corrispondente per la creazione. Ciò va oltre la semplice ricerca di proteine esistenti – l’approccio standard nella scoperta di farmaci – e consente la progettazione personalizzata per le esigenze specifiche dei pazienti. L’azienda ha già creato un database di 115 miliardi di proteine uniche, che chiama Protein Atlas, la più grande risorsa di questo tipo al mondo.
La posta in gioco è alta
Il tasso di fallimento dei nuovi farmaci è pari a circa il 90% e i costi di sviluppo possono raggiungere miliardi di dollari. Ciò ha stimolato un crescente interesse per la progettazione di proteine basate sull’intelligenza artificiale, anche se per molti il successo si è rivelato sfuggente. Profluent non è solo in questo spazio: i concorrenti includono Isomorphic Labs (uno spin-off di DeepMind) e Xaira Therapeutics, che ha raccolto 1 miliardo di dollari lo scorso anno.
Leggi di scala e potenziale futuro
L’approccio di Profluent si basa sulle “leggi di scala”: il principio secondo cui più dati e potenza di calcolo portano a modelli migliori. L’azienda ha dimostrato questo principio nella progettazione delle proteine, introducendo un nuovo modello di base chiamato Profluent E-1 che incorpora il contesto evolutivo.
“Uno dei motivi per cui Jeff [Bezos] era interessato è che abbiamo scoperto che le leggi di scala si applicano alla biologia. Man mano che si ottengono sempre più dati, i modelli migliorano sempre di più.”
— Ali Madani, Profluent fondatore
I partner commerciali dell’azienda includono Revvity, Corteva Agrisciences ed Ensoma, indicando un ampio interesse per la sua tecnologia. Madani paragona lo stato attuale della biologia basata sull’intelligenza artificiale agli albori di Internet, suggerendo che un sistema biologico completamente programmabile potrebbe creare un flusso continuo di soluzioni innovative.
Il futuro della scoperta di farmaci e dell’innovazione agricola potrebbe dipendere dalla capacità di sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale in questi campi complessi. Gli attuali investimenti segnalano una crescente convinzione che ciò non solo sia possibile ma inevitabile.
