Az AI-forradalom kapcsán általában csak a nagyobb hardware-gyártókról és a giga-szoftvercégekről halhattunk mostanában. Mindeközben egy hatalmas, mesterséges intelligencia által felturbózott iparágat mind a média és mind a piac figyelmen kívül hagy: a gyógyszerkutatások területét, ahol exponenciális gyorsulásnak lehetünk szemtanúi. Pedig itt a a befektetők feladata „mindössze” annyi, hogy megtalálják a technológiát agilisen kezelő cégek közül a legjobbakat.

Legózás a sejtekkel

A mesterséges intelligencia jelentősen kitolja a biológiai kutatás határait, segíti a tudósokat az élő szervezetek programozásában – pont úgy, ahogy egy szoftvermérnök kódokat írhat. Ez a feltörekvő kutatási területet összefoglaló néven a szintetikus biológia.

A tudományág, amely a meglévő fehérjék vagy biológiai anyagok felfedezésével és újraprogramozásával foglalkozik. Ez az a terület –  a gyógyszeripartól a mezőgazdaságig –, amely szó szerint korlátokat bont.

 „Kódszerűen tudjuk ma már programozni a sejtek különböző tulajdonságait”

– mondta Jennifer Lum, a Biospring Partners biotechnológia kockázati tőke alap társalapítója a Wall Street Journalnak.

A felfedezések újabb hullámát a nagy számítási teljesítmény tette lehetővé. A tudósok a mesterséges intelligenciának köszönhetően napról napra pontosabb modellekkel dolgoznak a biológia olyan, eddig “megoldatlan területein”, mint például a fehérjék kölcsönhatásainak a vizsgálata vagy a DNS-szekvenciák “kódjának” pontosabb megértése.

A sejtek DNS-összetételének és funkcióinak jobb megértésével a tudósok tetszés szerint manipulálhatják és újratervezhetik ezeket a sejteket. Végtermékként pedig tucatszámra hoznak létre (már most!) olyan klinikai jelölteket – legyen szó bioüzemanyagról vagy betegségrezisztens növényekről, amelyeknek hagyományos (manuális) beazonosítása több évnyi kutatói munkába és ezzel együtt több tízmillió dollárba kerültek volna.

Meglepő módon mégsem ez az, ami a legjobban izgatja most a tudósokat.

Tömeges klinikai vizsgálatok

“Töredékére csökkenti a tesztelési időt, és megsokszorozza a párhuzamosan végezhető kísérletek számát a gyógyszeriparban a technológia. Ez az igazi forradalom!”

– nyilatkozta a mesterséges intelligencia alkalmazásáról Jennifer Lum a Wall Street Journal-nak.

A fejlesztés felgyorsulása a tesztelés felpörgetését is megkívánta, számtalan startup ugrott rá a feladatra, azaz a laboratóriumi tesztelés robotizálására, hogy lépést tudjanak tartani a mesterséges intelligencia által felturbózott gyógyszertervezéssel. A teljesen robotizált munkaállomások egymástól függetlenül mozgatják a folyadékokat, sejteket növesztenek és analitikai eszközöket töltenek be.

A miniatürizált technológiák kis mennyiségű anyag felhasználásával is képesek vizsgálatok elvégezésére. Ezek a fejlesztések együttesen lehetővé teszik több fehérje egyidejű tesztelését, így a fejlesztők jóval több adatokat képesek generálni a gépi tanulási algoritmusok betanításához és a modellek által előállított jelöltek hatékony szűréséhez.