GPT‑5 lækkar kostnaðinn við frumulausa próteinframleiðslu.

Við höfum séð hraðar framfarir í gervigreind á sviðum eins og stærðfræði og eðlisfræði, þar sem hugmyndir er oft hægt að meta án þess að snerta hinn efnislega heim. Líffræði er frábrugðin því. Framfarir eiga sér stað á rannsóknarstofunni, þar sem vísindamenn framkvæma tilraunir sem taka tíma og kosta peninga.

Þetta er farið að breytast. Framarleg líkön geta nú tengst beint við sjálfvirkni á rannsóknarstofum, lagt til tilraunir, keyrt þær í stórum stíl, lært af niðurstöðunum og ákveðið hvað á að gera næst. Í mörgum greinum lífvísinda er flöskuhálsinn endurtekning, og sjálfvirkar rannsóknarstofur eru byggðar til að fjarlægja þá hindrun.

Í fyrri vinnu sýndum við að GPT‑5 gæti bætt verklagsreglur fyrir blautrannsóknarstofu með lokuðum lykkjutilraunum. Hér sýnum við fram á að sama nálgun getur dregið úr kostnaði við próteinframleiðslu.

Við unnum með Ginkgo Bioworks⁠(opnast í nýjum glugga) til að tengja GPT‑5 við skýjarannsóknarstofu—sjálfvirka blauta rannsóknarstofu sem er rekin fjarstýrt í gegnum hugbúnað, þar sem vélmenni framkvæma tilraunir og skila gögnum—og notuðum þessa rannsóknarstofu-í-hringrás uppsetningu til að hámarka víða notað líffræðilegt ferli: frumulausa próteinmyndun (CFPS). Í sex umferðum af lokuðum tilraunum prófaði kerfið yfir 36.000 einstakar CFPS efnahvarfasamsetningar á 580 sjálfvirkum plötum. Eftir að hafa fengið aðgang að tölvu, vafra og viðeigandi gögnum, tók það GPT‑5 þrjár umferðir af tilraunum að koma á nýju fremsta stigi í ódýru CFPS, með 40% lækkun á kostnaði við próteinframleiðslu (og 57% bætingu á kostnaði við hvarfefni), þar á meðal nýjar samsetningar hvarfefna sem eru þolnari gagnvart hvarfskilyrðum sem eru algeng í sjálfvirkum rannsóknarstofum.

Frumulaus próteinmyndun (CFPS) er aðferð til að framleiða prótein án þess að rækta lifandi frumur. Í stað þess að setja DNA inn í frumur og bíða eftir að þær framleiði prótein, keyrir CFPS próteinframleiðsluvélina í stýrðri blöndu. Það gerir það að hagnýtu tæki fyrir hraða frumgerðasmíði og prófanir, þar sem vísindamenn geta framkvæmt margar tilraunir hratt og mælt niðurstöður sama dag.

Prótein eru stór hluti af því sem nútímalíffræði veitir. Mörg mikilvæg lyf eru byggð á próteinum. Margar greiningar- og rannsóknarprófanir reiða sig á prótein. Í iðnaðarumhverfi gegn prótein hlutverki sem ensím sem gera efnaferli hreinni og skilvirkari. Prótein er jafnvel að finna í þvottaefninu þínu. Þegar próteinframleiðsla verður hraðari og ódýrari geta vísindamenn yfirleitt prófað fleiri hugmyndir fyrr og lækkað kostnaðinn við að breyta frumrannsóknum í eitthvað sem fólk getur notið góðs af daglega.

CFPS er nú þegar gagnlegt fyrir slíkar ítranir. Flöskuhálsinn er að það er erfitt að hámarka og verður dýrt í stórum stíl.

Frumulaus próteinmyndun krefst flókinna, samverkandi innihaldsefna: DNA-sniðmátsins sem skráir próteinið sem á að framleiða, frumulýsatsins (súpu frumuvélarinnar innan úr frumum) og fjölda lífefnafræðilegra íhluta, allt frá orkugjöfum til salta. Það er ótrúlega erfitt að átta sig á kerfinu í heild sinni, og margar⁠(opnast í nýjum glugga) fyrri⁠(opnast í nýjum glugga) rannsóknir⁠(opnast í nýjum glugga) hafa beitt mismunandi tegundum vélnáms til að draga úr kostnaði við próteinframleiðslu.

Staðlaðar samsetningar fyrir frumulausa próteinmyndun (CFPS) og viðskiptaleg sett eru oft verðlögð fyrir vinnu á hraða manneskju. Sjálfvirkar rannsóknarstofur geta framkvæmt þúsundir efnahvarfa á þeim tíma sem mannlegt teymi gæti framkvæmt tugi. Á þeim skala verður kostnaður við hvarfefni takmarkandi þáttur.

CFPS er líka erfitt að fínstilla eingöngu með innsæi. Það er blanda af mörgum samverkandi þáttum. Litlar breytingar geta skipt máli, en það er ekki alltaf augljóst hver áhrifin verða, og bestu samsetningarnar geta verið erfiðar að finna án þess að framkvæma margar tilraunir. Fyrri aðferðir hafa lækkað kostnað, en framfarir eru oft hægfara vegna þess að ítarleg könnun á sviðinu er vinnufrek.

Við pöruðum GPT‑5 við skýjarannsóknarstofu Ginkgo Bioworks til að mynda lokað sjálfstætt kerfi fyrir hámörkun á frumulausri próteinmyndun (CFPS).

GPT‑5 hannaði lotur af tilraunum. Rannsóknarstofan framkvæmdi þær. Niðurstöðurnar voru sendar aftur til líkansins. Líkanið notaði þessi gögn til að leggja til næstu umferð. Við endurtókum þessa lotu sex sinnum.

Til að halda lykkjunni jarðtengdri við það sem sjálfstæð rannsóknarstofa getur gert, bættum við við ströngri forritunarlegri staðfestingu áður en nokkur tilraun var framkvæmd. Sú staðfesting tryggði að tilraunir hannaðar af gervigreind væru framkvæmanlegar á sjálfvirkniverkvanginum. Það kom í veg fyrir „pappírstilraunir“ sem líta trúverðugar út á prenti en ekki er hægt að framkvæma í þjarkastýrðu verkflæði.

Í gegnum alla keyrsluna framkvæmdi kerfið meira en 36.000 CFPS viðbrögð á 580 sjálfvirkum plötum. Þetta umfang skiptir máli vegna þess að það er það sem gerir það að verkum að mynstur koma fram. Í líffræði eru einstakar tilraunir háværar. Afköst og ítranir eru leiðin til að greina merki frá tilviljanakenndum hávaða. Þegar GPT‑5 fékk aðgang að viðeigandi grein og verkfærum, tók það þrjár tilraunalotur og tvo mánuði að koma á nýrri tæknilegri stöðu: 40% lægri kostnaður við próteinframleiðslu miðað við besta fyrri grunnviðmið⁠(opnast í nýjum glugga).

Við komumst að því að umbæturnar komu frá því að greina samsetningar sem virka vel saman og standast raunveruleikann í sjálfvirknivæðingu með miklum afköstum.

Við uppgötvuðum að GPT‑5 greindi ódýrar efnasamsetningar sem menn höfðu ekki áður prófað í þessari uppsetningu. Frumulaus próteinmyndun (CFPS) hefur verið rannsökuð í mörg ár, en möguleikarnir á blöndum eru enn miklir. Þegar þú getur lagt til og framkvæmt þúsundir samsetninga hratt, geturðu fundið nothæf svið sem auðvelt er að missa af í handvirku vinnuflæði.

Við komumst einnig að því að afkastamiklar, plötumiðaðar tilraunir eru oft frábrugðnar handvirkum tilraunum á rannsóknarborði. Súrefnismettun getur verið minni í hvarfsniðum með miklum afköstum. Blöndun og rúmfræði geta verið ólík. Flest CFPS-viðbrögð framleiða mun meira prótein í tilraunaglösum en í örplötum, þar sem stærri skalar bjóða almennt upp á meira súrefni og betri blöndun. Reyndar, fyrir plötumiðuð viðbrögð ú litlu rúmmáli, lagði GPT‑5 til mörg viðbrögð sem skiluðu betri árangri en þau sem áður höfðu reynst best, strax eftir að það fékk aðgang að tölvu til gagnagreiningar og vafra til að leita að viðeigandi greinum. Í heildina lagði GPT‑5 til margar samsetningar hvarfefna sem stóðu sig vel við há afköst, þar á meðal margar sem eru þolnari við lágt súrefnismagn sem er algengt í sjálfvirkum rannsóknarstofuaðstæðum.

Að auki komumst við að því að litlar breytingar á biðminni, íhlutum fyrir orkuendurheimt og pólýamínum höfðu óhóflega mikil áhrif miðað við kostnað þeirra. Þetta eru ekki alltaf fyrstu breyturnar sem fólk leitar til, en við mikil afköst verða þær að prófanlegum tilgátum frekar en bakgrunnsforsendum.

Að lokum mótaði kostnaðaruppbyggingin sjálf það sem skipti máli. Í CFPS eru kostnaðarmálin nú að mestu leyti undir áhrifum frá lýsati og DNA. Það þýðir að afrakstur er sú stefna sem hefur mesta áhrif. Ef þú getur aukið próteinframleiðslu á hverja einingu af dýru inntaki, nærðu verulegum árangri í kostnaði jafnvel áður en þú leitar að jaðarsparnaði annars staðar.

Þessar niðurstöður voru sýndar á einu próteini, sfGFP, og einu frumulitlu próteinmyndunarkerfi (CFPS). Enn þarf að sýna fram á alhæfingu yfir á önnur prótein og önnur CFPS-kerfi.

Súrefnismettun og rúmfræði hvarfsins geta haft mikil áhrif á afrakstur, og þessir þættir geta verið breytilegir eftir stærðargráðu. Sumar endurbætur geta verið viðkvæmar fyrir þessum skilyrðum, og að skilja þá viðkvæmni er hluti af því sem kemur næst.

Mannlegt eftirlit var nauðsynlegt til að bæta verklagsreglur og meðhöndlun hvarfefna. Kerfið getur hannað og túlkað tilraunir, en rannsóknarstofustarf felur enn í sér hagnýt atriði sem krefjast reyndra stjórnenda.

Við ætlum að beita rannsókn-í-hringrás hagræðingu á önnur líffræðileg verkflæði þar sem hraðari endurtekningar geta leitt til framfara. Við lítum á sjálfvirkar rannsóknarstofur sem viðbót við líkön. Líkön geta búið til hönnun, en líffræði krefst samt prófana og ítrunar að lokum. Að loka hringrásinni milli sköpunar og tilrauna er hvernig þú breytir efnilegum hugmyndum í virkar niðurstöður.

Þegar við vinnum að því að flýta fyrir vísindalegum framförum á öruggan og ábyrgan hátt, leitumst við einnig við að meta og draga úr áhættu, sérstaklega þeirri sem tengist líföryggi. Þessar niðurstöður sýna að líkön geta rökstutt í blautrannsóknarstofu til að bæta verklagsreglur og geta haft áhrif á líföryggi sem við metum og drögum úr með undirbúningsramma okkar. Við erum skuldbundin til að byggja upp nauðsynlegar og flóknar öryggisráðstafanir á líkans- og kerfisstigi til að draga úr þessari áhættu, auk þess að þróa mat til að fylgjast með núverandi stigum.

Við erum þakklát samstarfsaðilum okkar hjá Ginkgo Bioworks og teymunum sem hjálpuðu til við að hanna, reka og styðja sjálfvirku skýjarannsóknarstofuna sem stendur að baki þessu verki.