Cradle, una empresa emergente de inteligencia artificial para la ingeniería de proteínas con sede en Países Bajos y Suiza, anunció recientemente que ha completado una ronda de financiación Serie B de 73 millones de dólares. La ronda estuvo liderada por la firma de inversión IVP, con la participación de los inversores existentes Index Ventures y Kindred Capital. Con esta financiación, Cradle ha recaudado más de 100 millones de dólares en total. Nota de la imagen: Imagen generada por IA, proveedor de licencias de imágenes Midjourney Cradle se dedica a...

En el campo de la biotecnología, el uso de la inteligencia artificial para acelerar la investigación se ha convertido en la nueva norma. Recientemente, la empresa de biotecnología Cradle anunció que ha completado una ronda de financiación de 73 millones de dólares, con planes para ampliar aún más sus laboratorios y su equipo. Cradle, fundada en 2022, se dedica a explorar las aplicaciones de los modelos de lenguaje en biotecnología. El fundador y CEO, Stef van Grieken, describió una vez la combinación de aminoácidos y bases como un "lenguaje de programación extraterrestre", aunque este lenguaje también puede ser procesado por modelos de IA.

Ahora, los científicos pueden 'diseñar' proteínas con la precisión de un programa informático. Esto ya no es ciencia ficción, sino la realidad que está creando la empresa holandesa Cradle. En el gran panorama de la biotecnología, el fundador de Cradle, Steef van Grieken, compara las proteínas con un 'lenguaje de programación extraterrestre'. Su equipo está utilizando la inteligencia artificial para descifrar este misterioso lenguaje y generar una revolución en la biotecnología. El desarrollo tradicional de proteínas es como una larga y costosa búsqueda a ciegas. Los investigadores necesitan realizar decenas de experimentos, cada uno de los cuales puede...

Google DeepMind publicó recientemente, de forma inesperada, el código fuente y los pesos del modelo de AlphaFold3, lo que supone un gran avance que podría acelerar el descubrimiento científico y el desarrollo de fármacos. Semanas después de este anuncio, los creadores del sistema, Demis Hassabis y John Jumper, recibieron el Premio Nobel de Química 2024 por su contribución a la predicción de la estructura de proteínas. En comparación con su predecesor, AlphaFold2, las capacidades técnicas de AlphaFold3...

DeepMind de Google ha lanzado AlphaProteo, un sistema de inteligencia artificial que se centra en generar nuevas proteínas para moléculas objetivo específicas, con el objetivo de acelerar el diseño de fármacos, la comprensión de enfermedades y la investigación de aplicaciones para la salud. AlphaProteo ha diseñado con éxito un ligando para el VEGF-A, una proteína relacionada con el crecimiento tumoral y las complicaciones de diversas enfermedades, con resultados que superan con creces los métodos tradicionales. A diferencia de AlphaFold, las proteínas diseñadas por este sistema pueden interactuar con procesos biológicos, lo que abre la posibilidad de desarrollar terapias dirigidas contra proteínas dañinas.

AlphaFold3 (AF3) es la última herramienta mejorada del equipo de DeepMind para predecir la estructura de proteínas, ácidos nucleicos y pequeñas moléculas. Con la capacidad de resolver secuencias de proteínas individuales y sus estructuras complejas, AF3 logra la transformación de 'receta a estructura tridimensional'. Su arquitectura consta de tres módulos principales: preparación de entrada para ordenar secuencias, recuperación de moléculas con estructuras similares; aprendizaje de representaciones utilizando un mecanismo de atención multicapa para actualizar las representaciones; predicción de estructuras mediante un modelo de difusión condicional. AF3 transforma creativamente varios tipos de moléculas en

'Evo es un modelo de genoma básico capaz de aprendizaje multimodal y multiescala. Evo puede generar secuencias de ADN a escala de genoma completo. Evo supera las limitaciones de las moléculas y secuencias cortas individuales, permitiendo el diseño de sistemas biológicos multicomponentes sintéticos. Evo puede predecir genes esenciales en bacterias o bacteriófagos a escala de genoma completo.'

Científicos han publicado recientemente en la revista Nature Machine Intelligence un estudio sobre la predicción de la estructura de complejos proteína-ligando. El nuevo método, NeuralPLexer, utiliza un modelo generativo profundo que solo necesita la secuencia de proteínas y el gráfico molecular del ligando como entrada para predecir la estructura. NeuralPLexer utiliza un sistema de aprendizaje profundo multiescala, lo que aumenta la tasa de éxito de la predicción y promete desempeñar un papel importante en el descubrimiento de fármacos. Esta investigación proporciona una nueva forma de explorar la estructura de los complejos proteína-ligando.

La startup holandesa-suiza Cradle ha recaudado con éxito 240 millones de dólares para utilizar la IA para ayudar a los científicos a diseñar e implementar proteínas de forma más rápida y económica. Cradle utiliza la tecnología de inteligencia artificial generativa (IA generativa) entrenada con datos de laboratorio y miles de millones de secuencias de proteínas para mejorar el diseño de proteínas y acelerar el desarrollo. Esta tecnología tiene el potencial de resolver los desafíos de ingeniería de proteínas que las herramientas tradicionales no pueden abordar, proporcionando a las empresas biofarmacéuticas resultados experimentales más rápidos y exitosos. Cradle aspira a...

La última versión de AlphaFold puede predecir estructuras de proteínas, ácidos nucleicos y moléculas con PTM. Se ha logrado una predicción atómica de alta precisión para ligandos, proteínas y ácidos nucleicos. En cuestiones relacionadas con la unión de anticuerpos, supera ampliamente a las versiones anteriores. Puede predecir estructuras proteína-ligando de forma más rápida y precisa. Contribuye a la comprensión de mecanismos biológicos complejos y acelera las aplicaciones médicas.

Harvard y Columbia publican el conjunto de datos de código abierto OpenProteinSet, que contiene 16 millones de alineaciones de múltiples secuencias de proteínas y datos relacionados para respaldar el entrenamiento de modelos de IA. La precisión de AlphaFold 2 ha establecido un hito en el campo de la predicción de la estructura de proteínas, pero sus datos privados han limitado el progreso de otros investigadores. OpenProteinSet incluye MSA de todas las proteínas en PDB, proporcionando abundantes recursos de MSA precalculados para la comunidad de aprendizaje automático de proteínas. El conjunto de datos se puede utilizar para la estructura...