Aurreko urtean, Salesforcek ProGen izeneko proiektua jarri zuen abian, proteinak diseinatzeko AI sortzailea erabiltzeko helburuarekin. Proiektuak tratamendu medikoen aurkikuntza iraul dezake, kostu eraginkorragoak eginez, 2023ko urtarrileko blog baten arabera. ProGen-en aurkikuntzak Nature Biotech aldizkarian dokumentatu ziren arren, AIak proteina artifizialaren egiturak 3Dn sortzeko duen gaitasuna frogatuz, proiektuak ez zuen eragin handirik izan komertzialki.
Ali Madani, ProGen ekimeneko eragile nagusi batek, Profluent sortu zuenean, eszenatoki hori aldatu egin zen. Profluent-ekin, ikerketa-laborategiak garatutako proteinak sortzeko teknologia farmazia-sektorean erabilera praktikoa jartzea espero du. [TechCrunch]-ri egindako elkarrizketa batean (https://techcrunch.com/2024/03/25/profluent-spurred-by-salesforce-research-and-backed-by-jeff-dean-uses-ai-to-discover- sendagaiak/), Madani-k ohiko botikak garatzeko prozesua iraultzeko bere ikuspegia azaldu zuen, pazienteen eta tratamendu plan espezializatuak sortzeko beharrizanetatik hasita.
Salesforce-ko ikerketa dibisioan lan egin zuen garaian, Madanik proteinen "hizkuntza" eta ingelesa bezalako hizkuntza naturalen egituraren arteko konparaketak egin zituen. Adimen artifiziala (AI) proteinak sortzeko eta iragartzeko gai dela aurkitu zuen, hau da, hainbat zeregin biologiko egiten dituzten aminoazidoen sekuentziak.
Profluent Washingtoneko Unibertsitateko Alexander Meeske mikrobiologiako irakasle laguntzailearekin lanean ari da ideia honen aplikazioa zabaltzeko eta geneen edizioa barne hartzeko. Madanik herentziazko gaixotasunak tratatzeko proteina eta entzima naturalak erabiltzearen mugak eta paziente bakoitzaren eskakizun espezifikoetara egokitutako gene editoreak sortzeko Profluent erabiltzeko aukerari aurre egiten dio.
AI generatiboa aspalditik erabiltzen da proteinen egiturak iragartzeko; Nvidia, Meta eta DeepMind bezalako enpresak aitzindari dira arlo honetan. Profluent-ek bere burua bereiztea bilatzen du geneak editatzeko eta proteinen sintesi teknologiak aurreratuz, 40.000 milioi proteina-sekuentzia baino gehiago dituzten datu-base zabalak erabiliz. Konpainiak terapia genetikoen garapena bizkortzeko asmoa du, kanpoko erakundeekin lankidetzak sortuz.
Madaniren arabera, estrategia honek botikak garatzeko behar den denbora eta dirua izugarri murriztu ditzake, prozesu garestia eta denbora asko izaten baita. Medikuntzaren garapenean ustekabeko aurkikuntzatik nahitako diseinura aldatzeko aukera azpimarratu zuen.
Berkeley-ko Profluent-ek, hogei pertsona enplegatzen dituena, 35 milioi dolarreko inbertsioa eta arrisku-kapitaleko enpresa ospetsuen babesa lortu du. Tratamendu medikoak aurrera egiteko Profluent-en helburu handinahiak lortzeko, Madani AI ereduak hobetzen eta lankidetzak hazten ari da.