작년에 Salesforce는 단백질 설계에 생성 AI를 사용하는 것을 목표로 ProGen이라는 프로젝트를 시작했습니다. 2023년 1월 블로그 게시물에 따르면 이 프로젝트는 의료 치료법의 비용 효율성을 높여 치료법 발견에 혁명을 일으킬 수 있습니다. ProGen의 연구 결과는 Nature Biotech 저널에 문서화되어 3D로 인공 단백질 구조를 생성하는 AI의 능력을 입증했지만, 프로젝트는 상업적으로 큰 영향을 미치지 않았습니다.
ProGen 이니셔티브의 핵심 참가자인 Ali Madani가 Profluent를 설립했을 때 이러한 시나리오는 바뀌었습니다. 그는 Profluent를 통해 연구실에서 개발한 단백질 생성 기술을 제약 분야에서 실용화하기를 희망하고 있습니다. TechCrunch와의 인터뷰에서 medicines/), Madani는 환자와 치료법의 요구 사항을 시작으로 전문적인 치료 계획을 세우는 것부터 시작하여 기존 약물 개발 프로세스를 뒤집겠다는 비전을 설명했습니다.
Salesforce의 연구 부서에서 일하는 동안 Madani는 단백질의 "언어"와 영어와 같은 자연어의 구조를 비교했습니다. 그는 인공지능(AI)이 다양한 생물학적 작업을 수행하는 아미노산 서열인 단백질을 생성하고 예측할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
Profluent는 워싱턴 대학교 미생물학 조교수인 Alexander Meeske와 협력하여 이 아이디어의 적용을 확대하고 유전자 편집을 포함시켰습니다. Madani는 유전병 치료를 위해 천연 단백질과 효소를 사용하는 것의 한계와 Profluent를 사용하여 각 환자의 특정 요구 사항에 맞는 유전자 편집기를 만들 수 있는 가능성에 대해 설명합니다.
생성적 AI는 오랫동안 단백질 구조를 예측하는 데 사용되어 왔습니다. Nvidia, Meta, DeepMind와 같은 회사가 이 분야를 선도하고 있습니다. Profluent는 400억 개가 넘는 단백질 서열을 포함하는 방대한 데이터베이스를 사용하여 유전자 편집 및 단백질 합성 기술을 발전시켜 차별화를 추구합니다. 회사는 외부 기관과 파트너십을 맺어 유전자치료제 개발을 가속화할 계획이다.
Madani에 따르면, 이 전략은 종종 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 프로세스인 약물 개발에 필요한 시간과 돈을 대폭 줄일 수 있습니다. 그는 의학의 발전이 우연한 발견에서 의도적인 설계로 변화할 가능성을 강조했습니다.
20명의 직원을 고용하고 있는 버클리에 본사를 둔 Profluent는 3,500만 달러의 투자 증가와 유명 벤처 캐피털 회사의 지원을 받았습니다. 의료 발전이라는 Profluent의 야심찬 목표를 달성하기 위해 Madani는 AI 모델을 개선하고 협력을 확대하는 데 집중하고 있습니다.