Innovación en Metagenómica: AWS Inferentia Impulsa el Descubrimiento Rentable de Millones de Nuevas Enzimas

Un equipo de investigación ha logrado avances significativos en la creación de enzimas gracias al uso de inteligencia artificial generativa. Utilizando modelos de lenguaje de proteínas (pLMs), han aumentado la diversidad de estas biomoléculas, cruciales en biotecnología y medicina.

La empresa Metagenomi, pionera en terapias curativas con enzimas de edición genética CRISPR, emplea una extensa base de datos de enzimas naturales (MGXdb) para identificar y entrenar modelos que generan variantes de enzimas. Estas son luego filtradas para predecir características clave, facilitando campañas de ingeniería de proteínas.

Recientemente, Metagenomi compartió un método que reduce sustancialmente los costos de generación de proteínas usando el modelo Progen2 en instancias AWS Inferentia, logrando una disminución del 56% en comparación con otras tecnologías. Esta colaboración con Tennex y AWS Neuron permite una generación a gran escala, esencial para diversificar enzimas de alto valor.

Con instancias EC2 Inf2 y AWS Batch, la generación masiva de inferencias se ha optimizado, aminorando gastos, una consideración vital en la investigación biotecnológica. Pruebas confirmaron que las modificaciones no comprometían la precisión al generar miles de secuencias proteicas y reducían costos significativamente gracias a las instancias Spot de EC2 Inf2.

Metagenomi, aprovechando una vasta base de datos metagenómica, ha adaptado su modelo para maximizar la eficiencia en la generación de enzimas. Este avance no solo representa un hito en el diseño de proteínas, sino también en la reducción de costos en biotecnología, potencialmente transformando sectores como la farmacéutica y la agricultura.

Cayetano Andaluz
Cayetano Andaluz
Periodista y redactor de noticias de actualidad sobre Andalucía y sus provincias. También información en general.

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