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\t\t\t \u00bfSe pueden mejorar las prote\u00ednas, un componente importante para todos los seres vivos, con inteligencia artificial? En una peque\u00f1a oficina y laboratorio en el campus de biotecnolog\u00eda de Delft, un equipo internacional de desarrolladores de software y bi\u00f3logos cree que s\u00ed. <\/p>\n
Aqu\u00ed se encuentra la start-up Cradle, una empresa fundada en 2021 por Jelle Prins (ex-Uber), Eli Bixby y Stef van Grieken (ambos ex-Google), Harmen van Rossum (ex-DSM) y Elise de Reus, ex empleado de la empresa estadounidense de biotecnolog\u00eda Zymergen. Los diecis\u00e9is empleados de Cradle trabajan en ubicaciones en Delft y Z\u00farich, Suiza: bi\u00f3logos, dise\u00f1adores de aplicaciones, programadores y expertos en aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
En el campus fuertemente protegido frente a las f\u00e1bricas de DSM, Cradle est\u00e1 construyendo un modelo de computadora que debe aprender a hablar el lenguaje de las prote\u00ednas. El objetivo es encontrar modificaciones en las prote\u00ednas que sean mejores que las que las personas pueden desarrollar con la ayuda de experimentos de laboratorio. Piense en anticuerpos mejorados para medicamentos o en una prote\u00edna que pueda descomponer el PET de las botellas de pl\u00e1stico m\u00e1s f\u00e1cilmente a altas temperaturas. <\/p>\n
Cradle es, por tanto, una de las nuevas empresas que se han constituido en los \u00faltimos a\u00f1os para desatar el r\u00e1pido desarrollo de la inteligencia artificial sobre la biotecnolog\u00eda tradicional. American Absci tiene IA para crear nuevos anticuerpos. Arzeda (tambi\u00e9n una empresa estadounidense) usa algoritmos para dise\u00f1ar nuevas prote\u00ednas y la empresa alemana Cambrium quiere que la IA dise\u00f1e f\u00e1bricas de c\u00e9lulas completas. Cradle se centra en un problema concreto: la mejora de las prote\u00ednas. <\/p>\n
Los inversores siguen la tendencia. El a\u00f1o pasado, seg\u00fan la empresa de datos Crunchbase, se invirtieron $ 59 mil millones en todo el mundo en nuevas empresas con inteligencia artificial como especialidad. Eso es el doble que en 2021. Cradle, que a\u00fan est\u00e1 en construcci\u00f3n, tambi\u00e9n recaud\u00f3 5,5 millones de d\u00f3lares. <\/p>\n
Varias personas privadas ricas y destacadas, incluido el ex director ejecutivo de DSM, Feike Sijbesma, y \u200b\u200bAdriaan Mol, del proveedor de servicios de pago de \u00c1msterdam, Mollie, y un grupo de inversores de riesgo contribuyeron con la inversi\u00f3n millonaria. Con ese dinero, Cradle construir\u00e1 una pieza de software que los bi\u00f3logos pronto podr\u00e1n usar para dise\u00f1ar y mejorar prote\u00ednas. El programa se encuentra actualmente en una fase de prueba, con algunos clientes y cient\u00edficos que ya utilizan el software. Cradle espera tener un producto que pueda usarse a gran escala para finales de este a\u00f1o.<\/p>\n
Es especial que en Cradle emprendedores de empresas de software como Google y Uber trabajen junto a expertos del mundo de la biotecnolog\u00eda formados cient\u00edficamente. \u201cLas grandes empresas tecnol\u00f3gicas tienen una gran aversi\u00f3n a abrir laboratorios caros\u201d, dice Elise de Reus en el comedor del Campus Biotech. \u201cPor el contrario, los bi\u00f3logos son al\u00e9rgicos a los desarrolladores de software que reducen la biolog\u00eda a algo programable\u201d. Los bi\u00f3logos suelen realizar experimentos en laboratorios utilizando software obsoleto e inaccesible desarrollado en universidades. <\/p>\n
De Reus caminaba por un desierto en California en 2021, cuando recibi\u00f3 una aplicaci\u00f3n de un amigo: ‘Los invitados de Google quieren hablar contigo sobre biotecnolog\u00eda’. \u201cCuando le\u00ed su discurso, camin\u00e9 por el desierto indignado\u201d, dice De Reus. \u201c\u00bfQui\u00e9nes se creen que son, que creen que pueden resolver problemas de la biolog\u00eda del mundo de la tecnolog\u00eda? Pero luego pens\u00e9: \u00bfqu\u00e9 podr\u00eda hacer con una gran bolsa de dinero para unir estos dos mundos?<\/p>\n
Los ‘invitados de Google’ fueron Stef van Grieken y Eli Bixby. Junto con el exdesarrollador e inversionista de Uber, Jelle Prins, Van Grieken pens\u00f3 en una nueva empresa en 2020. Prins: \u201cTen\u00eda que convertirse en una empresa con un impacto positivo en el mundo. No quer\u00edamos configurar la pr\u00f3xima plataforma para compartir o la pr\u00f3xima empresa de entrega flash\u201d. El d\u00fao termin\u00f3 con la biotecnolog\u00eda. <\/p>\n
Un avance tecnol\u00f3gico en el verano de 2021 convenci\u00f3 a De Reus del valor a\u00f1adido de la IA. Los investigadores de DeepMind, una empresa hermana de Google, lanzaron AlphaFold, un programa que puede predecir la estructura tridimensional de las prote\u00ednas con gran certeza. Hasta la llegada de AlphaFold, los investigadores a veces ten\u00edan que esforzarse durante a\u00f1os para determinar la estructura de una prote\u00edna. Los estudios de doctorado fracasaron. De Reus: \u201cY ahora podr\u00edas generar una estructura con solo tocar un bot\u00f3n. Esto fue un BFD\u201d, dice ella. \u201eUn maldito gran problema<\/em>.\u201d <\/p>\n \t\tLea m\u00e1s sobre Alphafold: ‘Algoritmo pliega 365.000 prote\u00ednas en tres dimensiones’<\/strong> Las empresas de biotecnolog\u00eda utilizan bacterias o levaduras en biorreactores para fabricar todo tipo de productos, desde sustitutos del az\u00facar hasta enzimas detergentes. Los dise\u00f1adores de prote\u00ednas modifican las prote\u00ednas de muchas maneras para mejorar el rendimiento y la funci\u00f3n. Pero un experimento con una nueva prote\u00edna puede llevar f\u00e1cilmente semanas y el \u00e9xito no est\u00e1 garantizado. Si el 1 por ciento de los experimentos tienen \u00e9xito y conducen a una mejora, eso se considera un \u00e9xito. \u201cEntonces, el 99 por ciento de todos los dise\u00f1os son tiempo y materiales desperdiciados\u201d, dice De Reus. \u201cSi multiplicamos por diez la tasa de \u00e9xito, eso ya es valioso\u201d. <\/p>\n El aprendizaje autom\u00e1tico deber\u00eda hacer que eso suceda. Las prote\u00ednas siguen una l\u00f3gica similar a la del lenguaje humano. Los componentes b\u00e1sicos no son palabras, sino amino\u00e1cidos que forman una determinada estructura. Algunos amino\u00e1cidos son cruciales para esa estructura, otros son intercambiables, como las palabras en una oraci\u00f3n. Con suficientes ejemplos, los modelos de Cradle deber\u00edan comprender c\u00f3mo se puede hacer que una prote\u00edna sea m\u00e1s estable o m\u00e1s eficiente. De Reus: \u201cQueremos uno amigo<\/em> tienes abierto en tu navegador, que un bi\u00f3logo pregunta en cada ronda de su experimento: Esta prote\u00edna debe cumplir estas condiciones, \u00bfqu\u00e9 cambio espec\u00edfico debo hacer para lograr este objetivo? Y luego nuestro programa se pone a trabajar\u201d.<\/p>\n El gran problema de Cradle: la disponibilidad de datos. Los buenos datos de laboratorio para las prote\u00ednas son escasos y las empresas de biotecnolog\u00eda no est\u00e1n ansiosas por compartir los resultados de los experimentos as\u00ed como as\u00ed. Es por eso que Cradle ha establecido su propio laboratorio modesto para probar directamente las predicciones y mejorar los modelos en el laboratorio.<\/p>\n Por el momento, Cradle continuar\u00e1 construyendo all\u00ed, con la ayuda de algunos clientes de prueba. \u201cSi pienso: esto es todo, solo entonces seremos m\u00e1s grandes\u201d, dice Prins. \u201cLuego traemos la mayor cantidad de personas posible, la mayor cantidad de dinero posible y buscamos ese gran impacto. Y luego se convierte en todo o nada\u201d. <\/p>\n
\n<\/span><\/p>\n1 por ciento de aprobaci\u00f3n<\/h2>\n