En un avance prometedor en el campo de la biotecnología, la empresa Metagenomi ha anunciado la generación de millones de nuevas enzimas utilizando inteligencia artificial generativa. Este desarrollo emplea modelos de lenguaje de proteínas (pLMs) para ampliar la diversidad de estas cruciales biomoléculas, optimizando su estabilidad, especificidad y efectividad en células humanas, características vitales en la biotecnología y la medicina.
Metagenomi, líder en el desarrollo de terapias basadas en la edición genética CRISPR, utiliza su extensa base de datos de enzimas naturales, MGXdb, para identificar y entrenar modelos que generan nuevas variantes de enzimas. Estos modelos son luego filtrados para predecir características clave, facilitando así campañas de ingeniería de proteínas.
En sus recientes hallazgos, la empresa destacó la reducción de costos en la generación de proteínas mediante el uso del modelo Progen2 en instancias AWS Inferentia, logrando un ahorro del 56% en comparación con tecnologías tradicionales basadas en GPU. Esta colaboración con Tennex y AWS Neuron permite una producción a gran escala de enzimas, esencial para diversificar clases de enzimas de alto valor.
El uso de instancias EC2 Inf2 ha permitido escalar masivamente las inferencias a través de AWS Batch, optimizando tanto tiempo como costos en el proceso. Las pruebas realizadas demostraron que estas adaptaciones no comprometían la precisión, validando la eficacia económica de las instancias Spot de EC2 Inf2.
Con la intención de generar millones de proteínas, Metagenomi aprovecha su amplia base de datos de metagenómica para maximizar la eficiencia en la generación de enzimas. Este proyecto no solo marca un avance en el diseño proteico, sino que establece un hito en la reducción de costos en biotecnología. El potencial de estas enzimas podría transformar sectores como la farmacéutica y la agricultura, abriendo nuevas posibilidades en el desarrollo de productos biotecnológicos de alto valor.
