Adoro este projeto!! Parabéns @samuelhking, @pdhsu e a equipa do @arcinstitute! minha opinião: A IA sendo usada para design biológico é melhor pensada como um tradutor. Permite-nos falar em inglês e ter isso traduzido em DNA e vice-versa. Não sabemos como projetar um fago a partir de partes, mas o Evo 1/2 foi treinado "lendo" mais de 2 milhões de genomas de fagos da natureza e assim aprendeu a "falar" DNA de fago. Então, poderíamos pedir-lhe para gerar um -- assim como você poderia pedir ao ChatGPT para gerar um poema para você em chinês, mesmo que você não fale a língua. Já treinamos modelos de IA na linguagem das proteínas com modelos como Alphafold e ESM e isso funcionou bem -- este artigo mostra que podemos fazer isso em um nível mais alto de complexidade. Este modelo de IA fala genomas de fago multi-gene, não apenas genes individuais. Uma demonstração muito empolgante e o trabalho prova isso ao realmente fazer e testar fagos projetados. Eles funcionam! Há duas coisas que são direções futuras óbvias na minha opinião e que, em última análise, serão bem-sucedidas: (1) O modelo deve ser re-treinado com base no que aprende sobre os fagos que foram projetados, para que possa melhorar na compreensão do que o humano está pedindo e traduzir isso em DNA. Este "aprendizado por reforço" é semelhante a como o Google ensinou modelos de IA a jogar xadrez - você deixa o modelo jogar uma partida e depois diz se ganhou ou perdeu. Aqui, você deixaria o modelo projetar milhões de fagos, construí-los no laboratório e depois informar o desempenho dos diferentes designs. (2) Devemos ver se modelos treinados em milhões de genomas bacterianos podem nos permitir construir uma célula bacteriana inteira projetada por IA, semelhante ao que foi feito aqui para um fago. Isso verá se podemos passar de traduzir um pedido em inglês para um livro de DNA (500.000 letras de DNA para as bactérias mais simples) em vez do poema de DNA do fago (5.000 letras de DNA em um fago). Isso seria um marco científico em escala nacional, pois as células são os blocos de construção de toda a vida e os EUA devem garantir que cheguemos lá primeiro. Para fazer ambos (1) e (2), precisamos de melhorias dramáticas na eficiência de fazer a biologia de laboratório necessária para construir DNA e testar o desempenho dos organismos. É indicativo que eles apenas construíram 302 designs de fagos e testaram 16 designs -- isso porque o trabalho de laboratório é muito lento e caro. A resposta para isso é a automação de laboratório -- estou feliz em ver que a NSF está investindo $100M em laboratórios automatizados e controláveis por IA na nuvem e outros esforços que tornarão a infraestrutura científica dos EUA mais eficiente e em escala industrial. O plano de ação da IA da Casa Branca também destacou a necessidade desses "laboratórios habilitados para nuvem". Novamente, trabalho incrível !!!