Sintezēt biogrāfijuSietlā bāzēts startup, ko dibinājuši Freda Hutinsona vēža centra vadītāji, paziņoja par 10 miljoniem dolāru finansējumu no Madrona riska grupaApvidū
Biotehnoloģiju uzņēmuma mērķis ir padarīt jaunu narkotiku atklāšanu ātrāku un lētāku, izmantojot mākslīgo intelektu, lai modelētu hipotētisko laboratorijas testu rezultātus. Komanda uzcēla to, ko tā sauc par ģeneratīvo Genomics Basis modeli (GEM-1), lai prognozētu gēnu ekspresiju, sniedzot ieskatu par to, kā paredzams, ka jaunas zāles ietekmēs šūnu izturēšanos.
Otrdien Bio pētnieki sintezē publicēja a iespraušana Biorxiv, izskaidrojot modeli un tā sniegumu, kuru zinātnieki sacīja, ka “prognozē nākotnes gēnu ekspresijas eksperimentālos rezultātus ar laboratorijas līmeņa precizitāti”.
Synthesize Bio ir 16 cilvēku komanda, un pirms gandrīz diviem gadiem to līdzdibināja Freds Hjūčs galvenais datu virsnieks Džefs purvs un Roberts BredlijsTranslational Information Science integrētā pētījumu centra direktors Fred Hutch.
Komanda apmācīja savu modeli par publiski pieejamo informāciju, kas korelē pētījumu eksperimentus ar RNS sekvencēšanas datiem – kas atspoguļo gēnus, kas izteikti šūnā. Datu kopā bija veselīgas un slimas cilvēku šūnas un audi, kas tika ņemti no laboratorijas darba un klīniskajiem pētījumiem.
“Šī ir tāda veida infrastruktūras maiņa, kas no jauna definē to, kas ir iespējams dzīvības zinātnes pētniecībā un attīstībā,” sacīja Madona rīkotājdirektors Metjū Makilvins LinkedInApvidū “Izmantojot ģeneratīvo genomiku, pētnieki var uzdot drosmīgākus jautājumus, noformēt gudrākus izmēģinājumus un pārbaudīt hipotēzes, kuras iepriekš nebija iespējamas vai neiespējamas izpētīt.”
Savā priekštelpā esošā rakstā sintezētā komanda izstrādāja problēmu, kuru tā mēģina atrisināt. “Daudzus laboratorijas eksperimentus var veikt ne ātrāk par ātrumu, ar kādu šūnas aug vai attīstās slimības,” rakstīja uzņēmums, “kamēr klīniskos pētījumus līdzīgi regulē dalībnieku pieejamība un vervēšana un svarīgi noteikumi pacientu aizsardzībai.”
Viņi turpināja, ka AI modeļu ģeneratīvās spējas “piedāvā iespēju apiet šos pamatdabooloģiskos ierobežojumus, skaitļošanas ziņā imitējot daudzus vai pat visus, ierobežojot eksperimentālos posmus.”
Synthesize pievienojas biotehnoloģiju jaunuzņēmumu un pētniecības grupu uzplaukumam, kas izstrādā ar AI darbināmas sistēmas Sietlas apgabalā, ieskaitot:
- Vašingtonas Universitātes Olbaltumvielu dizaina institūts (IPD) izmanto AI, lai izveidotu jaunus olbaltumvielas, kuras varētu izmantot plašas slimību ārstēšanai.
- Fred Hutch vadītais vēža AI alianse, konsorcijs, kurā ietilpst arī Dana-Farbers, Memorial Sloan Kettering un Johns Hopkins ar Allena AI institūta (AI2) un Google Cloud atbalstu.
- Allena institūta Sietlas centrs sintētiskajam centrmezglam, kas izmanto uz DNS balstītu tehnoloģiju, lai ierakstītu, ko šūna laika gaitā piedzīvo.
- Jaunuzņēmumi, ieskaitot Xaira Therapeutics, Archon Biosciences, Lila Biologics, Outpace Bio, A-Alpha Bio, Talus Biosciences, kartupeļus un daudzus citus. Tikai IPD ir novilcis 10 jaunizveidotos uzņēmumus.
Different authors of the preprint titled “Generative genomics precisely predicts future experimental outcomes” are: Gregory Koytiger, Alice M. Walsh, Vaishali Marar, Kayla A. Johnson, Max Highsmith, Alexander R. Abbas, Andrew Stirn, Ariel R. Brumbaugh, Alex David, Darren Hui, Jeffrey M. Kahn, Sheng-Yong Niu, Liza J. Ray, Candace Savonen un Stein Setvik.
