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Biotecnología: Google Cloud y Ginkgo Bioworks aceleran el descubrimiento de medicamentos

Con el lanzamiento de un modelo de lenguaje especializado en proteínas y una API avanzada, Google Cloud y Ginkgo Bioworks prometen transformar el panorama del descubrimiento de medicamentos, aprovechando el poder de la inteligencia artificial y grandes volúmenes de datos.

La biotecnología está al borde de una transformación significativa gracias a la colaboración entre Google Cloud y Ginkgo Bioworks.

Ambas empresas han lanzado un modelo de lenguaje grande (LLM) especializado en proteínas y una API que facilitará el acceso a modelos biológicos avanzados.

Esta innovadora combinación de tecnologías tiene el potencial de acelerar el descubrimiento de medicamentos de manera sin precedentes.

Un Nuevo Horizonte en el Descubrimiento de Medicamentos

Chris Sakalosky, Vicepresidente de Industrias Estratégicas en Google Cloud, y Ankit Gupta, Gerente General de Ginkgo AI, compartieron en una entrevista exclusiva con la revista estadounidense Forbes que el nuevo LLM se construye sobre la plataforma Vertex AI de Google Cloud.

Este modelo se entrena utilizando más de 2.000 millones de secuencias de proteínas propietarias de Ginkgo, lo que promete facilitar a los investigadores y empresas la comprensión y aplicación de sus datos biológicos.

Gupta enfatiza que «la biología dejó de ser una disciplina puramente física para convertirse en una disciplina computacional», lo que subraya la importancia de contar con herramientas adecuadas para el análisis de grandes volúmenes de datos.

Esta transición permite a las empresas que dominan la tecnología computacional tener una ventaja competitiva en el sector.

La API de Modelos: Un Acceso Sin Precedentes

Además del LLM, la nueva API de Ginkgo Bioworks permitirá a ingenieros de aprendizaje automático y científicos acceder a modelos sofisticados entrenados en datos de proteínas y ADN.

Esta API representa un avance significativo en la democratización del acceso a herramientas avanzadas de biotecnología, permitiendo a más organizaciones participar en el descubrimiento de medicamentos.

Un Ecosistema de Innovación

La confluencia de biología, inteligencia artificial y descubrimiento de medicamentos nunca ha sido más relevante.

Con el crecimiento acelerado de inversiones en este campo, la competencia se intensifica. Un ejemplo notable es el Atlas Metagenómico de Meta ESM, que busca representar cada proteína en su conjunto de datos.

Aunque el proyecto se pausó, en marzo de 2023 había escalado a casi 772 millones de estructuras proteicas disponibles.

Por otro lado, Isomorphic Labs, en asociación con Google DeepMind, ha desarrollado AlphaFold, un modelo líder en la predicción de estructuras proteicas.

La última iteración, AlphaFold 3, promete una mejora de al menos el 50% en comparación con métodos anteriores, lo que resalta la importancia de la inteligencia artificial en la biología molecular.

Un Futuro Prometedor

El estudio publicado en la revista Frontiers in Bioinformatics destaca el potencial de los LLMs en biología e ingeniería de proteínas, afirmando que «con capacidades de modelado mejoradas, se espera que resuelvan una amplia gama de problemas complejos en medicina y biología molecular».

Este avance podría cambiar radicalmente el enfoque hacia el descubrimiento de medicamentos, ofreciendo soluciones más rápidas y efectivas.

Con estas innovaciones, Google Cloud y Ginkgo Bioworks no solo están acelerando el descubrimiento de medicamentos, sino que también están sentando las bases para un futuro donde la biotecnología y la inteligencia artificial trabajen en sinergia para mejorar la salud global.

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