Durchbruch in der Medikamentenentwicklung: Ginkgo Bioworks und Google Cloud präsentieren neue KI-Tools

Ginkgo Bioworks hat in Zusammenarbeit mit Google Cloud zwei bahnbrechende Instrumente vorgestellt, die den Entwicklungsprozess von Medikamenten für Pharma- und Biotechnologieunternehmen beschleunigen sollen. Im Rahmen dieser Partnerschaft wurde ein Protein-Large-Language-Modell (LLM) und eine Modell-API eingeführt. Diese dienen dazu, neue Therapeutika schneller zu entdecken und zu entwickeln, indem Künstliche Intelligenz (KI) und proprietäre biologische Daten genutzt werden. Ziel ist es, die Art und Weise, wie Forscher und Unternehmen neue Medikamente finden, zu vereinfachen und zu verbessern. Vor Kurzem hat Google DeepMind das neue KI-Modell AlphaFold 3 entwickelt. Dieses Modell kann die Struktur und Wechselwirkungen biologischer Moleküle wie Proteine, DNA, RNA und potenzieller Wirkstoffe vorhersagen. Das in Kollaboration mit Google Cloud Consulting und basierend auf Vertex AI entwickelte Protein-LLM bietet tiefgehende Einblicke aus Ginkgos privaten Daten, die sowohl Einzel- als auch Unternehmenskunden zugutekommen. Das Modell identifiziert neue therapeutische Ziele durch die Analyse von Proteinstrukturen und -interaktionen, was den Entdeckungs- und Entwicklungsprozess lebensrettender Medikamente erheblich beschleunigt. Dieses Werkzeug dürfte die Entwicklungspipelines revolutionieren und den Prozess von der Leitstrukturfindung bis zur endgültigen Zulassung optimieren. Zusätzlich zum Protein-Large-Language-Modell hat Ginkgo eine Modell-API auf den Markt gebracht. Diese erschwingliche und zugängliche Lösung für Machine Learning-Wissenschaftler bietet KI-Modelle, die auf Ginkgos eigenen Protein- und DNA-Datensätzen trainiert sind. Die API, die auf Ginkgos Webseite erhältlich ist und über Google Clouds Vertex AI Model Garden zugänglich gemacht werden soll, ermöglicht es Nutzern, mithilfe fortschrittlicher Methoden wie Masked Language Modeling und Einbettungsberechnungen wertvolle Einblicke zu gewinnen. Ankit Gupta hat hervorgehoben, dass Vorhersagen zu Proteinsequenzen für nur 0,18 US-Dollar pro Million Tokens möglich sind, was Forschern erlaubt, ihre Experimente kosteneffizient zu skalieren. In den nächsten zwölf Monaten plant Ginkgo, weitere Modelle einzuführen und die API-Funktionalitäten zu erweitern, um komplexe Herausforderungen in der Medikamentenentwicklung, synthetischen Biologie und Genomik anzugehen.