人工智能（AI）的进步对各行业产生了重大影响，包括制药业。新成立的公司Profluent正在利用生成式AI来彻底改变药物开发领域。通过利用AI设计蛋白质，Profluent旨在将蛋白质生成技术从实验室引入制药公司。
Profluent对蛋白质设计的方法受到了自然语言和蛋白质“语言”之间的相似性启发。正如段落中的词汇可以作为生成式AI模型的数据处理一样, 蛋白质也可以被输入这些模型以预测和创造具有新功能的全新蛋白质。这一突破性进展已经成功创造出具有3D结构的人工蛋白质，如Nature Biotech上发表的一篇研究论文中所记录的那样。
该公司进一步将这一概念应用到基因编辑中。许多遗传疾病无法通过自然产生的蛋白质或酶有效治疗，现有的基因编辑系统也经常受到功能权衡的限制，限制了其效果。Profluent旨在通过同时优化多个属性，为每位患者定制设计基因编辑器，以克服这些限制。
为了开发和完善其基因编辑和蛋白质生产系统，Profluent正在大规模的数据集上训练AI模型，其中包括400亿个蛋白质序列。该公司计划与外部合作伙伴合作，创建“遗传药物”，这些药物使用他们的蛋白质设计技术开发并获得批准，而不是直接开发治疗方案。
Profluent的方法潜在影响巨大。通过减少药物开发所需的时间和资金，该公司有能力改变药品行业。据药品研究和制造商协会（PhRMA）称，开发一种新药通常需要10-15年，并且成本从几亿到数十亿美元不等。Profluent的技术可以加速这一过程，提供有意设计的解决方案，而不是依赖偶然发现。
常见问题解答
- Profluent的使命是什么？
Profluent旨在通过首先从患者和治疗需求出发，然后反向工作，以创建定制的治疗方案来逆转药物开发范式。 - Profluent如何在蛋白质设计中使用AI？
Profluent使用训练有素的生成式AI模型对蛋白质序列的大量数据集进行预测和创建具有独特功能的全新蛋白质。 - Profluent的基因编辑方法有何重要性？
Profluent的基因编辑方法通过同时优化多个属性来解决现有系统的局限性，从而创建量身定制的基因编辑器，以满足每位患者的需求。 - Profluent计划如何将其解决方案推向市场？
Profluent打算与外部合作伙伴合作，包括制药公司，共同开发并获得批准使用他们的蛋白设计技术创建的“遗传药物”。 - 谁支持Profluent？
Profluent得到了知名风险投资公司的支持，如Spark Capital，Insight Partners，Air Street Capital，AIX Ventures和Convergent Ventures。谷歌的首席科学家Jeff Dean也为该平台做出了贡献，为其平台增添了可信度。
正如Profluent致力于升级其AI模型并扩展其训练数据集一样，该公司面临来自该领域其他参与者的竞争。例如，EvolutionaryScale和Basecamp Research也正在训练其自己的蛋白质生成模型并获得重大资金支持。
尽管如此，Profluent仍决心扩大其业务并与那些分享其宏伟愿景的合作伙伴合作。通过发挥生成式AI在蛋白质设计中的潜力，该公司力争引领有意识且高效的药物开发道路，迎合生物学中最紧迫的需求。
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