Introducción
La integración de inteligencia artificial (IA), robótica automatizada y biología sintética está revolucionando el campo de la ingeniería enzimática, permitiendo mejoras significativas en el rendimiento de enzimas industriales. Esto representa una innovación clave para acelerar procesos en sectores como energía, medicina y sostenibilidad.
¿Qué es un laboratorio autónomo?
Un laboratorio autónomo utiliza IA y robótica para diseñar, fabricar, probar y aprender de sus propios experimentos de forma independiente. La finalidad es reducir tiempos y costos, además de aumentar la precisión en la ingeniería de proteínas.
Marca de la innovación: Laboratorio auto-dirigido
Este sistema funciona como un «laboratorio que diseña y aprende por sí mismo» gracias a algoritmos de IA que crean nuevos variantes de enzimas, las producen con robótica y las analizan rápidamente, cerrando el ciclo en cuestión de días o incluso horas.
Aplicaciones y resultados
Un equipo de investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, liderado por Huimin Zhao, ha desarrollado un método que logra mejorar enzimas clave en procesos industriales. Entre sus logros destacan:
- Incremento en la actividad enzimática en un 26 veces para una enzima destinada a mejorar el contenido nutricional en alimentos para animales.
- Un aumento de 16 veces en la actividad de otra enzima utilizada en la síntesis química industrial, además de una preferencia 90 veces mayor por su sustrato
Este proceso utiliza modelos de IA que predicen cómo modificar las secuencias de proteínas para mejorar su función, además de la colaboración con el iBioFoundry, centro dedicado a la ingeniería rápida y asequible de sistemas biológicos.
¿Cómo funciona el sistema?
El método sigue varias etapas: primero, la IA sugiere cambios en la secuencia de enzimas específicas, las máquinas automatizadas fabrican esas variantes, y se prueban para evaluar su rendimiento. Los datos obtenidos alimentan a la IA para optimizar futuras propuestas, creando un ciclo de mejora continua.
Perspectivas futuras
El equipo planea seguir perfeccionando su IA y actualizar su equipamiento para acelerar aún más la producción y prueba de enzimas. También han desarrollado una interfaz de usuario sencilla que permite a investigadores sin conocimientos en programación usar el sistema mediante instrucciones en inglés, facilitando la adopción global de esta tecnología.
Implicaciones y potencial
Este enfoque no solo acelera el descubrimiento de enzimas mejores, sino que también abre el camino para aplicaciones en farmacéutica, energía renovable, agricultura y más. La visión a largo plazo es la creación de laboratorios auto-diseñados, que puedan innovar de forma autónoma en múltiples áreas de la biotecnología.
Recursos adicionales
Para más información sobre esta innovadora tecnología, consulte el artículo completo en Nature Communications y la publicación de los investigadores.
Deja una respuesta