En la última semana, @arcinstitute publicó tres nuevos descubrimientos de los que estoy muy orgulloso. • Los primeros genomas funcionales generados por IA en el mundo. Usando Evo 2 (el modelo de ML biológico más grande jamás entrenado, que Arc lanzó en asociación con @nvidia en febrero), los científicos de Arc aprovecharon el hecho de que Evo 2 es un modelo generativo para producir secuencias completamente nuevas para genomas de fagos completos. Es decir, usaron IA para producir genomas completamente nuevos, nunca antes vistos por la naturaleza. Sintetizaron experimentalmente estos genomas y demostraron que estos fagos generados por IA realmente funcionan, matando bacterias E. coli con alta eficacia. • Germinal, un sistema de IA para crear nuevos anticuerpos. El diseño de anticuerpos es uno de los grandes problemas de la biología médica dada su obvia importancia y utilidad para crear terapias. (Los anticuerpos son partículas diminutas que ayudan al sistema inmunológico a identificar patógenos y otros intrusos dañinos. Véase también el reciente artículo de Works in Progress sobre este tema: [1].) Hoy en día, diseñar anticuerpos efectivos es muy costoso y lento. Germinal es una forma económica y rápida de producir candidatos a fármacos, con tasas de éxito de hasta el 22%. Esto significa que uno puede pasar de tener que examinar miles de candidatos en el laboratorio a examinar quizás unas pocas docenas. Es temprano, pero sospecho que mejores métodos para diseñar anticuerpos serán un gran avance para el tratamiento de enfermedades en los próximos años. • Hoy, publicamos un artículo que muestra que la "edición puente", que los científicos de Arc introdujeron por primera vez el año pasado, puede hacer ediciones precisas en células humanas que son de hasta 1 millón de pares de bases de longitud, y sin depender de la maquinaria de reparación celular intrínsecamente impredecible (que requiere CRISPR, lo que a menudo lleva a errores de edición). Demostraron que es posible usar esta edición para eliminar las repeticiones de ADN que causan la ataxia de Friedreich (una enfermedad neurológica), un enfoque que también debería ser relevante para la enfermedad de Huntington y otros trastornos similares. Una cosa particularmente interesante al respecto es que es posible especificar cada nucleótido dentro de la ventana de edición extendida, lo que significa que las ediciones de puente recursivas podrían ser una forma poderosa de reprogramar incluso rasgos biológicos que son causados por muchas mutaciones genéticas. (Las terapias genéticas hoy en día se dirigen a mutaciones únicas.) Arc es bastante nuevo. Sus puertas se abrieron a mediados de 2022, y ahora cuenta con 300 personas. Estoy emocionado por estos descubrimientos porque muestran que varias de nuestras esperanzas al iniciar Arc están comenzando a dar frutos: • La IA/ML y la computación están en el centro de los tres. Eso es obviamente cierto para los dos primeros, pero el elemento genético móvil detrás de la edición puente también fue descubierto como resultado de una búsqueda computacional compleja. Una de nuestras premisas al iniciar Arc fue la creencia de que la intersección del software/IA y la biología experimental de laboratorio húmedo debería permitir grandes cosas. (Y además de requerir un gran trabajo computacional, los tres también requirieron un fuerte trabajo de laboratorio húmedo, coordinado estrechamente bajo un mismo techo físico.) • Hemos estado jugando con la idea de que un puñado de tecnologías están habilitando un nuevo tipo de "bucle de Turing" en biología: los avances en secuenciación (incluida la secuenciación de células individuales) nos dan nuevas formas de leer; los transformadores y la IA nos dan nuevas formas de pensar; y la genómica funcional (como la edición puente) nos da nuevas formas de escribir. Este trío de descubrimientos abarca cada parte de este bucle, y tenemos la esperanza de que habrá retornos compuestos en la mejora de cada parte. • Arc es una organización sin fines de lucro, lo que esperábamos que facilitara la colaboración con otros, ya que podemos evitar preocupaciones sobre el retorno financiero. Esto está demostrando ser importante, y los tres proyectos involucraron una estrecha asociación con otros. Germinal se realizó en asociación con @SynBioGaoLab en Stanford; Evo 2 fue entrenado en asociación con Nvidia. La edición puente fue publicada conjuntamente con una estructura del laboratorio @HNisimasu en la Universidad de Tokio. Arc intenta hacer que sus descubrimientos sean útiles (ver el Evo 2 Designer[2]) para otros, y el código detrás de los proyectos computacionales es de código abierto, con la esperanza de facilitar a otros la identificación de nuevas oportunidades de colaboración y asociación en el futuro. Sobre todo, Arc en sí es una colaboración continua con @UCSF, @UCBerkeley y @Stanford. • Con Arc, queríamos habilitar un mejor trabajo de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo. Con la financiación completamente flexible y sin ataduras que proporcionamos a los investigadores, queremos permitir descubrimientos completamente inesperados y avenidas de investigación. Con nuestras iniciativas del instituto (alrededor de crear una célula virtual y curar el Alzheimer), queremos aportar una escala y un nivel de coordinación que suelen ser difíciles en la ciencia básica. Germinal es un descubrimiento "sorpresa" que no involucró coordinación de arriba hacia abajo, mientras que Evo 2 es el resultado de una planificación y financiación ambiciosas de alto nivel. • La humanidad nunca ha curado una enfermedad compleja (una categoría que incluye la mayoría de las enfermedades neurodegenerativas, la mayoría de los cánceres y la mayoría de las enfermedades autoinmunes), y mi esperanza es que Arc pueda ayudar a cambiar esto. También está claro que la IA revolucionará la biología, y espero que Arc pueda agregar efectivamente los ingredientes necesarios para capitalizar completamente su promesa. Estoy sesgado, pero creo que algunas de las biologías más interesantes del mundo se están realizando actualmente en Arc. (Siempre están contratando si estás interesado.) Aunque soy cofundador de Arc, paso casi todo mi tiempo en Stripe, donde dedicamos nuestro tiempo a construir infraestructura económica para internet. Todo el crédito por el progreso de Arc debe ir a los notables científicos y personal que han hecho de Arc su hogar o que han elegido colaborar con nosotros. (Puedes leer más sobre estos descubrimientos particulares en estos hilos: [3], [4], [5].) También estoy muy agradecido a los increíbles empleados de Stripe que han construido la empresa que hace posible el trabajo continuo de Arc, y a los millones de clientes que han elegido asociarse con Stripe. John y yo nos sentimos afortunados de poder apoyar el trabajo de Arc en la medida en que lo hacemos. Quizás esto sea leer demasiado en ello, pero a veces siento que hay una comunidad entre @arcinstitute y @stripe. Tanto la biología como la infraestructura económica implican razonar sobre sistemas complejos con muchos niveles de efectos emergentes, y en ambos casos, construir las herramientas adecuadas puede tener beneficios casi ilimitados. Aunque el progreso en ambos tiende a llevar mucho tiempo, también parece que los próximos cinco años en ambos serán algunos de los más interesantes en la memoria viva. (Si la infraestructura económica es lo tuyo, tenemos una serie de anuncios fantásticos que se avecinan en Stripe Tour en Nueva York la próxima semana. ¡Sintoniza!)