Evogene i Google Cloud prezentują model fundamentalny do generatywnego projektowania cząsteczek, zapoczątkowując nową erę w sztucznej inteligencji w naukach przyrodniczych

Nowy rozdział w odkrywaniu molekuł dzięki generatywnej sztucznej inteligencji

Zapomnij o długim, żmudnym oczekiwaniu, które przez dziesięciolecia definiowało odkrycia chemiczne w dziedzinie leków i rolnictwa. Teraz, dzięki partnerstwu między Google Cloud i Evogene Ltd, jesteśmy u progu ery, w której potężna sztuczna inteligencja projektuje nowe cząsteczki z szybkością i pomysłowością, która była nie do pomyślenia jeszcze kilka lat temu.

Przełom ten pojawił się publicznie 10 czerwca 2025 r., ale w rzeczywistości jest kulminacją lat pracy. Platforma ChemPass AI firmy Evogene - teraz działająca w oparciu o szkielet Google - daje badaczom coś w rodzaju doładowanego laboratorium. Dzięki niej mogą oni wyszukiwać cząsteczki zoptymalizowane pod kątem wszystkiego naraz: siły działania, bezpieczeństwa, stabilności, a nawet zdolności patentowej. Wszystkie te zwykle sprzeczne cechy są splatane razem na najwcześniejszych etapach, zmniejszając ryzyko i domysły, które w przeszłości sprawiały, że badania i rozwój leków i chemikaliów rolniczych były tak powolne, kosztowne i frustrujące.

Dla porównania: w dawnych czasach (tj. przed 2025 r.) naukowcy testowali nowy związek pod kątem skuteczności, tylko po to, by po wielu kolejnych rundach badań odkryć, że nie był on bezpieczny, nie przetrwał w organizmie lub był prawie identyczny z czymś dostępnym na rynku. Prawdopodobnie dlatego ponad 90% kandydatów na leki nigdy nie trafiło na półki apteczne. Wąskie chemiczne ‘strefy komfortu’ i sekwencyjne testowanie tłumiły prawdziwą innowacyjność. Tak więc pilną potrzebą, zarówno w branży farmaceutycznej, jak i rolniczej, zawsze było uniknięcie tego wąskiego gardła.

Jak ten model sztucznej inteligencji zmienia wszystko

To, co naprawdę wyróżnia tę nową generację odkryć opartych na sztucznej inteligencji, to sposób, w jaki przepisuje ona zasady. Najnowszy model Evogene opiera się na architekturach sztucznej inteligencji podobnych do tych używanych w języku (takich, które pozwalają rozmawiać z GPT lub tłumaczyć tekst jednym kliknięciem), ale mówi językiem chemii. Został on przeszkolony na ogromnym zbiorze danych: około 40 miliardów struktur molekularnych. To ocean chemii, a sztuczna inteligencja może z łatwością przez niego przepłynąć, generując zupełnie nowe cząsteczki reprezentowane jako ciągi SMILES, skrót używany przez chemików do opisania cząsteczki w tekście.

Ale nie chodzi tylko o liczby. Model jest pomysłowy i precyzyjny. W testach około 90% cząsteczek stworzonych przez sztuczną inteligencję spełnia wszystkie wymagania-ogromny skok w porównaniu do 29% odnotowanych dla starszych, ogólnych modeli uczenia maszynowego. AI ChemPass nie opiera się wyłącznie na jednym podejściu: podczas gdy jego “wyobraźnia” pochodzi z modeli sekwencjonujących struktury chemiczne, jego niezawodność jest wyostrzona przez sieci neuronowe grafów, które są idealne do analizy połączeń, które sprawiają, że cząsteczki są stabilne, skuteczne i warte opatentowania.

Optymalizacja wielu cech: Cicha rewolucja

Jeśli zapytasz badaczy, co naprawdę ich ekscytuje, wielu z nich wskaże na zdolność ChemPass AI do równoważenia wielu kryteriów bez pracochłonnego powrotu i powrotu. Sztuczna inteligencja jest “nagradzana” podczas szkolenia za znajdowanie cząsteczek, które wyróżniają się pod względem wszystkich kryteriów - siły działania, bezpieczeństwa, biodostępności i innych - jednocześnie. Oznacza to, że zamiast wybierać związek ze względu na tylko jedną cechę i trzymać kciuki, naukowcy mogą zacząć od cząsteczek o znacznie większym prawdopodobieństwie przetrwania długiej podróży do komercyjnego zastosowania. Ci, którzy chcą wynaleźć kolejny hitowy lek, przyjazny dla środowiska pestycyd lub zaawansowany materiał, w końcu mają narzędzie, które myśli równie szeroko i kreatywnie jak oni.

Prace nad generatywną sztuczną inteligencją dla chemii nie są odosobnione. Evogene buduje również silniki AI do odkrywania drobnoustrojów i inżynierii genetycznej, tworząc szwajcarski scyzoryk dla innowacji biotechnologicznych. Platformy te rutynowo skanują miliardy możliwości genetycznych i chemicznych i oceniają je pod kątem ich przydatności w świecie rzeczywistym - coś, co jest po prostu niemożliwe do zrobienia przez ludzkie zespoły, bez względu na to, jak duże.

W niedalekiej przyszłości należy spodziewać się, że cyfrowe projektowanie oparte na sztucznej inteligencji jeszcze ściślej połączy się z eksperymentami laboratoryjnymi, napędzając cykl, w którym zarówno maszyna, jak i ludzka intuicja przyspieszają odkrycia. Nie tylko nauki przyrodnicze mogą ulec transformacji: w miarę dojrzewania tej technologii inne dziedziny - żywność, materiały, zrównoważony rozwój - mogą być następne w kolejce.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak Google Cloud i Evogene sprawiają, że odkrywanie molekularne jest szybsze i inteligentniejsze, możesz przeczytać pełne ogłoszenie tutaj.