Startup Cradle lar deg designe tilpassede proteiner ved å bare skrive inn en ledetekst

Det er et nytt selskap på blokken som har som oppgave å gjøre programmering av biologi enkelt. Den europeiske oppstarten ringte Vugge dukker opp fra stealth etter å ha bygget ut plattformen deres. Den har nettopp annonsert en startfinansieringsrunde på €5.5 millioner ($5.4 millioner) ledet av Indeks Ventures, Familiehovedstad, og engleinvestorer inkludert John Zimmer, medgründer og president i LyftLYFT
, og Emily Leproust, administrerende direktør og grunnlegger av Twist Bioscience. Med to nettsteder – ett i Delft, Nederland, og ett er Zürich, Sveits – går Cradle på tvers av verden av biologi og kunstig intelligens, en kraftig fusjon av teknologier som truer med å forstyrre måten forskere designer proteiner på.

Ikke la deg lure av selskapets tilsynelatende snevre fokus på proteiner. De er ikke bare noe vi spiser – selv om de er tekniske dyrefritt kjøtt, egg og meieriprodukter produkter er faktisk et stort fokus for syntetisk biologi. Proteiner er også allsidige biologiske maskiner som understøtter hver nesten funksjon i levende celler og har like mange bruksområder utenfor biologien. Tenk på enzymene som brukes i vaskemidler, kosmetikk og tekstiler; eller antistoffer som lager kraftige terapeutiske midler; eller faktisk et hvilket som helst annet område innen bioteknologi der proteiner katalyserer reaksjoner for å lage produkter som bulk- og spesialkjemikalier, smaker og dufter, biodrivstoff, materialer og mer. Det er utallige bruksområder for disse biomolekylene, og Cradle ønsker å muliggjøre enda flere applikasjoner med muligheten til å designe tilpassede proteiner som utfører allsidige oppgaver.

Cradles medgründer og administrerende direktør Stef van Grieken er en selvskreven "leverandør av fint protein". Han jobbet det siste tiåret på Google AI lede utviklingen av flere maskinlæringsapplikasjoner, samt på X, Googles "moonshot-fabrikk", vurdere gjennomførbarheten av prosjekter i tidlig fase. I løpet av hans periode hos GoogleGOOG
, ble han fascinert av språket til proteiner – hvordan aminosyresekvensene oversettes til spesifikke foldemønstre og danner strukturer som lar proteiner utføre sine sofistikerte funksjoner. Siden den gang har han jobbet med ideen om å kombinere naturlig språkbehandlingsteknologi med vår forståelse av hvordan proteinsekvens oversettes til funksjon for å lage bedre spådommer for rasjonell proteindesign.

Designerproteiner er en industri på flere milliarder dollar: markedet forventes å nå $ 3.9 milliarder 2024, drevet i stor grad av proteinbaserte terapier. Men det kan være enda større: det er et enormt potensial for å forgrene seg til andre områder av syntetisk biologi, hvis det bare ikke var så vanskelig å designe tilpassede proteiner. Måten proteinteknikk for tiden gjøres på er gjennom prøving og feiling i laboratoriet, og den typiske suksessraten for å oppfylle designspesifikasjonene er mindre enn 1 %. For å øke sjansene for suksess kan biologer bruke programvareverktøy som Rosetta or AlphaFold å forutsi proteinstruktur basert på sekvensen. Proteiner starter som bare strenger av aminosyrer som foldes til 3D-former som origami. Men å forutsi brettemønsteret er et utrolig komplekst problem, og et program som Rosetta krever år med trening og tusenvis av datamaskiner å kjøre.

Cradle nærmer seg problemet annerledes: de bruker en generativ modell for å "reversere" proteiner. Du har kanskje hørt om eller til og med brukt generative modeller som DALL-E som kan lage nye bilder basert på en beskrivende input. Cradles grunnleggere tenkte å bruke det samme prinsippet for å designe nye proteinarkitekturer. I stedet for å bruke sekvensstrukturmodeller, bruker de maskinlæringsalgoritmer trent på ekte data. Brukeren kan spesifisere hva slags protein de vil designe, og plattformen vil gi en liste over mulige sekvenser som kan skape den strukturen. Og det beste er – du trenger ikke være en maskinlæringsekspert for å bruke den:

"Cradles selvlærende, selvforbedrende generative maskinlæringsmodeller trekker på nylige fremskritt innen 'naturlig språkbehandling' for å forutsi hvilke deler av et proteins genetiske kode en biolog må endre, noe som betydelig forbedrer en vitenskapsmanns sjanser til å oppnå positive eksperimentelle resultater uten behov for en maskinlæringsbakgrunn», sa konsernsjefen i en pressemelding. "Gjennom denne metoden tror Cradle at den kan redusere tiden og kostnadene for å få et syntetisk biologisk produkt på markedet med en størrelsesorden."

I dag er de fleste bioteknologiske og syntetiske biologibedrifter overlatt til seg selv når det kommer til engineering av proteiner. Største spillere innen protein engineering inkluderer Thermo Fischer, Danaher, Agilent TechnologiesA
, og Bio-Rad, samt mindre selskaper som KodeksCDXS
, Genskript, Caribou biovitenskap, Arzedaog Impossible Foods. Men for mange syntetiske biologibedrifter er proteinteknikk et middel til å nå et mål, og det de egentlig fokuserer på er nedstrømsapplikasjonene av tilpassede proteiner. Cradle ønsker å gi dem et verktøy for å forbedre sjansene deres for å lykkes: "Vi ønsker å hjelpe teamene med å konstruere proteiner med færre og mer vellykkede eksperimenter," sa Stef.

Cradle i seg selv er verken et syntetisk biologi- eller maskinlæringsselskap – de er begge deler. «Vi ønsket ikke bare å være et maskinlæringsselskap; du må virkelig forstå biologien også, sa Stef. Med ekspertise innen maskinlæringsteknologi og overlegne laboratorieferdigheter som teammedlemmene deres hentet fra selskaper som Google, IBMIBM
, Zymergen og Perfect Day, Cradles team på bare 13 personer har bygget en arbeidsplattform på under ett år. Det er ikke mange andre selskaper i dette området. Cyrus Bio grunnlagt av Rosettas utvikler David Baker, en professor ved University of Washington, er en annen som bruker AI-støttet proteindesign for å utvikle nye terapeutiske midler.

For å matche Cradle-teamets mangfoldige bakgrunn, har selskapet tiltrukket seg investorer fra forskjellige teknologiområder, inkludert grunnleggeren av DNA-synteseselskapet Twist Bioscience Emily Leproust og Lyfts president John Zimmer. Interessen fra kjøreselskapet kan være overraskende i begynnelsen; men mange av fremskrittene innen maskinlæring har kommet fra andre teknologiske områder. Selskapets medgründer Jelle Prins kom selv fra UberUBER
og var involvert i å designe og bygge de første appene for mange suksessrike selskaper som Uber og Booking.com.

Og det er det som skjer når ulike områder av dyp teknikk kollidere: en galakse av nye muligheter er født. Stef ser for seg at selskapet hans styrker syntetisk biologiinnovasjoner innen kjemikalier og ingrediensrom, materialvitenskap og ingeniørvitenskap og andre områder: «Forhåpentligvis kommer vi til å være en katalysator for mange flere selskaper som skal bygges fordi kostnadene ved å få [produkter] til markedet bør gå ned. Hvis du kan bygge et biobasert produkt med et team på 15 personer i løpet av et par år og bare noen få millioner dollar, ville det vært en suksess.»

Cradles programvare brukes allerede av flere selskaper, og de ønsker å distribuere den så vidt mulig. Dette er grunnen til at plattformen er gratis å bruke for akademikere. Cradle tilbyr også vennlige IP-vilkår, der brukerne ikke trenger å betale royalties på produkter utviklet ved hjelp av plattformen, samt fullstendig personvern og sikkerhet for å beskytte forretningshemmeligheter. "Vi ønsker å gjøre det tilgjengelig for alle å demokratisere proteinteknologi," er visjonen til Cradles administrerende direktør. Stef skal tale på SynBioBeta-konferansen neste år, stedet hvor ledere og visjonære innen syntetisk biologi samles for å skape en mer bærekraftig fremtid. La oss se hva slags nye ideer Cradles teknologi vil inspirere.

Takk til Katia Tarasava for ytterligere forskning og rapportering om denne artikkelen. Jeg er grunnleggeren av SynBioBeta, og noen av selskapene jeg skriver om, inkludert Twist Bioscience, er sponsorer av SynBioBeta konferanse og ukentlig fordøyelse.