Mit Startup Cradle können Sie benutzerdefinierte Proteine ​​entwerfen, indem Sie einfach eine Eingabeaufforderung eingeben

Es gibt eine neue Firma auf dem Block, deren Mission es ist, das Programmieren der Biologie zu vereinfachen. Das europäische Startup hat angerufen Hülle taucht aus der Tarnung auf, nachdem sie ihre Plattform aufgebaut haben. Es hat gerade eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 5.5 Millionen Euro (5.4 Millionen US-Dollar) unter der Leitung von angekündigt Index Ventures, Verwandtes Kapital, und Angel-Investoren, darunter John Zimmer, Mitbegründer und Präsident von LyftLYFT
, und Emily Leproust, CEO und Gründerin von Twist Bioscience. Mit zwei Standorten – einem in Delft, Niederlande, und einem in Zürich, Schweiz – überspannt Cradle die Welt der Biologie und der künstlichen Intelligenz, einer leistungsstarken Fusion von Technologien, die die Art und Weise, wie Wissenschaftler Proteine ​​entwerfen, zu stören droht.

Lassen Sie sich nicht von dem scheinbar engen Fokus des Unternehmens auf Proteine ​​täuschen. Sie sind nicht nur etwas, was wir essen – obwohl Engineering Tierfreies Fleisch, Ei und Milchprodukte Produkte ist in der Tat ein großer Schwerpunkt der Synthetischen Biologie. Proteine ​​sind auch vielseitige biologische Maschinen, die fast jede Funktion in lebenden Zellen unterstützen und ebenso viele Anwendungen außerhalb der Biologie haben. Denken Sie an die Enzyme, die in Waschmitteln, Kosmetika und Textilien verwendet werden; oder Antikörper, die starke Therapeutika ergeben; oder tatsächlich jeder andere Bereich der Biotechnologie, in dem Proteine ​​Reaktionen katalysieren, um Produkte wie Massen- und Spezialchemikalien, Aromen und Duftstoffe, Biokraftstoffe, Materialien und mehr herzustellen. Es gibt unzählige Verwendungsmöglichkeiten für diese Biomoleküle, und Cradle möchte noch mehr Anwendungen mit der Möglichkeit ermöglichen, kundenspezifische Proteine ​​zu entwickeln, die vielseitige Aufgaben erfüllen.

Der Mitbegründer und CEO von Cradle, Stef van Grieken, bezeichnet sich selbst als „Lieferant feiner Proteine“. Er verbrachte das letzte Jahrzehnt mit der Arbeit bei Google AI die Entwicklung mehrerer Anwendungen für maschinelles Lernen leiten, sowie bei X, Googles „Mondschussfabrik“, Bewertung der Durchführbarkeit von Projekten in der Frühphase. Während seiner Zeit bei GoogleGOOG
, war er fasziniert von der Sprache der Proteine ​​– wie sich die Aminosäuresequenzen in spezifische Faltungsmuster übersetzen und Strukturen bilden, die es Proteinen ermöglichen, ihre ausgeklügelten Funktionen auszuführen. Seitdem arbeitet er an der Idee, die Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit unserem Verständnis der Übersetzung von Proteinsequenzen in Funktionen zu kombinieren, um bessere Vorhersagen für ein rationales Proteindesign zu treffen.

Designerproteine ​​sind eine Multimilliarden-Dollar-Industrie: Der Markt wird prognostiziert $ 3.9 Milliarden 2024, angetrieben zum großen Teil durch proteinbasierte Therapeutika. Aber es könnte noch größer werden: Es gibt ein riesiges Potenzial für die Verzweigung in andere Bereiche der synthetischen Biologie, wenn nur das Design maßgeschneiderter Proteine ​​nicht so schwierig wäre. Die Art und Weise, wie Protein-Engineering derzeit durchgeführt wird, erfolgt durch Versuch und Irrtum im Labor, und die typische Erfolgsquote beim Erreichen der Designspezifikationen liegt bei weniger als 1 %. Um die Erfolgschancen zu erhöhen, können Biologen Softwaretools wie z Rosetta or AlphaFold um die Proteinstruktur basierend auf ihrer Sequenz vorherzusagen. Proteine ​​sind zunächst nur Ketten von Aminosäuren, die sich wie Origami zu 3D-Formen falten. Die Vorhersage des Faltmusters ist jedoch ein unglaublich komplexes Problem, und ein Programm wie Rosetta erfordert jahrelanges Training und Tausende von Computern, um ausgeführt zu werden.

Cradle geht das Problem anders an: Sie verwenden ein generatives Modell, um Proteine ​​„reverse engineering“ zu machen. Möglicherweise haben Sie von generativen Modellen wie gehört oder sogar verwendet DALL-E die auf der Grundlage einer beschreibenden Eingabe neue Bilder erstellen können. Die Gründer von Cradle wollten das gleiche Prinzip anwenden, um neue Proteinarchitekturen zu entwerfen. Anstelle von Sequenzstrukturmodellen verwenden sie maschinelle Lernalgorithmen, die mit echten Daten trainiert wurden. Der Benutzer kann angeben, welche Art von Protein er entwerfen möchte, und die Plattform stellt eine Liste möglicher Sequenzen bereit, die diese Struktur erzeugen können. Und das Beste daran ist – Sie müssen kein Experte für maschinelles Lernen sein, um es zu verwenden:

„Die selbstlernenden, sich selbst verbessernden generativen maschinellen Lernmodelle von Cradle stützen sich auf die jüngsten Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache, um vorherzusagen, welche Teile des genetischen Codes eines Proteins ein Biologe ändern muss, wodurch die Chancen eines Wissenschaftlers, ohne dies positive experimentelle Ergebnisse zu erzielen, erheblich verbessert werden Notwendigkeit eines maschinellen Lernhintergrunds“, sagte der CEO in einer Pressemitteilung. „Cradle glaubt, dass es durch diese Methode die Zeit und die Kosten für die Markteinführung eines Produkts der synthetischen Biologie um eine Größenordnung reduzieren kann.“

Heutzutage sind die meisten Biotech- und synthetischen Biologieunternehmen bei der Entwicklung von Proteinen sich selbst überlassen. Hauptakteure im Bereich Protein-Engineering gehören Thermo Fischer, Danaher, Agilent TechnologiesA
, und Bio-Rad, sowie kleinere Unternehmen wie KodexCDXS
, Genskript, Karibu-Biowissenschaften, Arzeda, und unmögliche Nahrungsmittel. Aber für viele Unternehmen der synthetischen Biologie ist das Protein-Engineering ein Mittel zum Zweck, und sie konzentrieren sich wirklich auf die nachgelagerten Anwendungen von kundenspezifischen Proteinen. Cradle möchte ihnen ein Werkzeug an die Hand geben, um ihre Erfolgschancen zu verbessern: „Wir wollen Teams dabei helfen, Proteine ​​mit weniger und mehr erfolgreichen Experimenten zu entwickeln“, sagte Stef.

Cradle selbst ist weder ein Unternehmen für synthetische Biologie noch ein Unternehmen für maschinelles Lernen – sie sind beides. „Wir wollten nicht nur ein Unternehmen für maschinelles Lernen sein; man muss wirklich auch die Biologie verstehen“, sagte Stef. Mit Fachwissen in maschineller Lerntechnologie und überlegenen Laborkenntnissen, die ihre Teammitglieder von Unternehmen wie Google und IBM mitgebracht habenIBM
, Zymergen und Perfect Day hat Cradles Team aus nur 13 Personen in weniger als einem Jahr eine funktionierende Plattform gebaut. Es gibt nicht viele andere Unternehmen in diesem Bereich. Cyrus Bio Das von Rosettas Entwickler David Baker, einem Professor an der University of Washington, gegründete Unternehmen ist ein weiteres Unternehmen, das KI-gestütztes Proteindesign zur Entwicklung neuartiger Therapeutika einsetzt.

Um den unterschiedlichen Hintergründen des Cradle-Teams gerecht zu werden, hat das Unternehmen Investoren aus verschiedenen Technologiebereichen angezogen, darunter die Gründerin des DNA-Syntheseunternehmens Twist Bioscience Emily Leproust und Lyfts Präsident John Zimmer. Das Interesse der Mitfahrgesellschaft mag zunächst überraschen; Viele der Fortschritte beim maschinellen Lernen stammen jedoch aus anderen Bereichen der Technologie. Der Mitgründer des Unternehmens, Jelle Prins, kam selbst von UberUBER
und war an der Gestaltung und Erstellung der ersten Apps für viele erfolgreiche Unternehmen wie Uber und Booking.com beteiligt.

Und das passiert, wenn verschiedene Bereiche von Deep Tech kollidieren: Eine Galaxie neuer Möglichkeiten wird geboren. Stef stellt sich vor, dass sein Unternehmen Innovationen in der synthetischen Biologie in den Bereichen Chemikalien und Inhaltsstoffe, Materialwissenschaft und -technik und anderen Bereichen unterstützt: „Hoffentlich werden wir ein Katalysator für viele weitere Unternehmen sein, die aufgrund der Kosten für die Beschaffung von [Produkten] aufgebaut werden Der Markt sollte fallen. Wenn Sie mit einem Team von 15 Leuten in ein paar Jahren und nur ein paar Millionen Dollar ein biobasiertes Produkt bauen können, wäre das ein Erfolg.“

Die Software von Cradle wird bereits von mehreren Unternehmen verwendet, die sie möglichst weit verbreiten möchten. Aus diesem Grund ist die Plattform für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler kostenlos nutzbar. Cradle bietet auch freundliche IP-Bedingungen, bei denen die Benutzer keine Lizenzgebühren für Produkte zahlen müssen, die unter Verwendung der Plattform entwickelt werden, sowie vollständige Privatsphäre und Sicherheit zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen. „Wir wollen es allen zugänglich machen, um Protein-Engineering zu demokratisieren“, ist die Vision des CEO von Cradle. Stef wird nächstes Jahr auf der SynBioBeta-Konferenz sprechen, dem Ort, an dem sich führende Köpfe und Visionäre der synthetischen Biologie versammeln, um eine nachhaltigere Zukunft zu gestalten. Mal sehen, welche Art von neuen Ideen die Technologie von Cradle inspirieren wird.

Wir danken Ihnen, Katia Tarasava für weitere Recherchen und Berichte zu diesem Artikel. Ich bin der Gründer von SynBioBeta, und einige der Unternehmen, über die ich schreibe, einschließlich Twist Bioscience, sind Sponsoren von SynBioBeta SynBioBeta-Konferenz und wöchentliche Verdauung.