Лабораторијски роботи вођени четботом аутоматизују методе попут синтезе протеина.Кредит: Ду Иу/Синхуа преко Алами
Прошле године синтетички биолог Меаган Олсен извела је највећу експерименталну кампању у својој каријери.
Докторант на Универзитету Нортхвестерн у Еванстону, Илиноис, покушавао је да ефикасније направи протеине у епрувети. У више од 40 експеримената током 4 месеца, тестирала је 1.231 комбинацију шећера, аминокиселина и других састојака, укључујући ћелијску машинерију, пре него што је слетела на коктел који је био најмање шест пута јефтинији од постојећих рецепата за синтезу протеина без ћелија.1.
Сада, систем „аутономне лабораторије” састављен од „научника” великог језичког модела (ЛЛМ), лабораторијске роботике која аутоматизује једноставне задатке као што су трансфер течности и људски надзори које су креирали научници у фирми за вештачку интелигенцију ОпенАИ у Сан Франциску, Калифорнија, и Гинкго Биоворкс, биотехнолошка компанија у Кембриџу, Масачулип, има рекорд. Постигао је додатно смањење трошкова за 40%, након тестирања више од 30.000 експерименталних услова током 6 месеци2.
Налази — описани у раду објављеном на биоРкив серверу за препринт 5. фебруара — покренули су дискусију о томе у којој мери би роботи контролисани за ћаскање могли да замене људе.
„Подеси и заборави“: аутоматизована лабораторија користи вештачку интелигенцију и роботику за побољшање протеина
„То ће бити будућност биологије“, каже Филип Ромеро, инжењер протеина на Универзитету Висконсин-Медисон.
Међутим, технологија мора прећи пут пре него што добије широку употребу. Постојећа лабораторијска роботика се и даље бори да обавља задатке који захтевају спретне вештине или да спроведе експерименте по мери, као што су они који укључују узорке ткива или животиње. А постизање неких сложених истраживачких циљева је ван домашаја постојећих АИ алата. Али, чак и док аутономни лабораторијски системи постају све способнији, научници наглашавају да ће људска стручност и даље бити суштински састојак истраживања.
Самовозеће лабораторије
Већина напора да се аутономне лабораторије примене на биологију фокусирана је на инжењерске протеине. Ромеров тим, на пример, упарио је једноставан модел машинског учења са лабораторијском роботиком за руковање течностима како би побољшао топлотну толеранцију протеина3. Други су користили софистицираније ‘моделе језика протеина’ да предвиде промене аминокиселина – које спроводи лабораторијска роботика – које могу побољшати активност ензима4.
Синтеза протеина без ћелија — у којој су различите комбинације хемикалија помешане са бактеријским ћелијским лизатом који садржи машинерију за прављење протеина и ДНК секвенцу која кодира протеин — изгледала је као прикладан изазов за најсавременије ЛЛМ као што је ОпенАИ-јев ГПТ-5 који су се истакли у математици, компјутерском кодирању и теоретском истраживању физике, каже Јој Јиао, који води теоријску физику. „Заиста смо желели да упоредимо перформансе ГПТ-5 у стварној биологији.
Самовозеће лабораторије, напредне имунотерапије и још пет технологија које треба гледати 2025.
Гинкго-ОпенАИ поставка је користила ГПТ-5 за тумачење резултата и дизајнирање експеримената које би могла да изведе Гинкго лабораторијска роботика. Истраживачи су испоручили реагенсе и применили експериментални дизајн ГПТ-5. Такође су направили подешавања протокола и, након три експерименталне рунде, дали ГПТ-5 приступ препринт папиру који описује Олсонов рад, као и могућност приступа другој литератури на Интернету. ГПТ-5 је водио лабораторијску бележницу интерпретација података и хипотеза.
Пре него што је модел имао приступ Интернету или Олсеновом прештампу, један од његових уноса у бележницу је претпоставио да је замена реагенса уштеда коју је Олсенов тим такође користио. „Модел је заправо имао прилично пристојне способности биохемијског расуђивања“, каже Јиао.
Без обзира на то, највећа побољшања ефикасности синтезе протеина дошла су од експерименталних корака након што је ГПТ-5 имао приступ свежим информацијама. „Све је то омогућило да направи велики искорак и заправо победи људско стање уметности“, додаје Јиао.
Ограничена спретност
Мајкл Џевет, синтетички биолог са Универзитета Станфорд у Калифорнији, који је надгледао Олсенов труд, каже да је Гинкго-ОпенАИ рецепт за синтезу протеина без ћелија у великој мери сличан оном који су смислили он, Олсен и њихове колеге. Међутим, тешко је знати колико је његов рад у лабораторији помогао ГПТ-5 да дизајнира своје експерименте.
