Quantumrun

KREDIT ZA SLIKE:

Istockphoto

Molekule na zahtjev: Katalog lako dostupnih molekula

Tvrtke koje se bave životnim znanostima koriste se napretkom sintetičke biologije i genetskog inženjeringa za stvaranje bilo koje molekule po potrebi.

Autor:
ime autora
Quantumrun Foresight
Prosinac 22, 2022

Sažetak uvida

Sintetička biologija je znanost o životu u nastajanju koja primjenjuje inženjerske principe na biologiju za stvaranje novih dijelova i sustava. U otkrivanju lijekova, sintetička biologija ima potencijal revolucionirati medicinsko liječenje stvaranjem molekula na zahtjev. Dugoročne implikacije ovih molekula mogle bi uključivati korištenje umjetne inteligencije za ubrzavanje procesa stvaranja i velika ulaganja biofarmačkih tvrtki u ovo tržište u nastajanju.

Kontekst molekula na zahtjev

Metabolički inženjering omogućuje znanstvenicima korištenje projektiranih stanica za stvaranje novih i održivih molekula, kao što su obnovljiva biogoriva ili lijekovi za prevenciju raka. S brojnim mogućnostima koje nudi metaboličko inženjerstvo, Svjetski ekonomski forum ga je 2016. godine smatrao jednom od "Deset novih tehnologija u nastajanju". Osim toga, očekuje se da će industrijalizirana biologija pomoći u razvoju obnovljivih bioproizvoda i materijala, poboljšati usjeve i omogućiti nove biomedicinske primjene.

Primarni cilj sintetičke ili laboratorijski stvorene biologije je korištenje inženjerskih principa za poboljšanje genetskog i metaboličkog inženjeringa. Sintetička biologija također uključuje nemetaboličke zadatke, kao što su genetske modifikacije koje eliminiraju komarce koji prenose malariju ili projektirane mikrobiome koji bi potencijalno mogli zamijeniti kemijska gnojiva. Ova disciplina brzo raste, podržana napretkom u fenotipizaciji visoke propusnosti (proces procjene genetske strukture ili osobina), ubrzanju sposobnosti sekvenciranja i sinteze DNK i genetskom uređivanju omogućenom CRISPR-om.

Kako ove tehnologije napreduju, tako rastu i sposobnosti istraživača za stvaranje molekula i mikroba na zahtjev za sve vrste istraživanja. Konkretno, strojno učenje (ML) je učinkovit alat koji može ubrzati stvaranje sintetičkih molekula predviđajući kako će se biološki sustav ponašati. Razumijevanjem uzoraka u eksperimentalnim podacima, ML može dati predviđanja bez potrebe za intenzivnim razumijevanjem načina na koji funkcionira.

Razarajući učinak

Molekule na zahtjev pokazuju najveći potencijal u otkrivanju lijekova. Cilj lijeka je molekula na bazi proteina koja igra ulogu u izazivanju simptoma bolesti. Lijekovi djeluju na te molekule kako bi promijenili ili zaustavili funkcije koje dovode do simptoma bolesti. Kako bi pronašli potencijalne lijekove, znanstvenici često koriste obrnutu metodu, koja proučava poznatu reakciju kako bi odredila koje su molekule uključene u tu funkciju. Ova tehnika se naziva ciljna dekonvolucija. Zahtijeva složene kemijske i mikrobiološke studije kako bi se odredilo koja molekula obavlja željenu funkciju.

Sintetička biologija u otkrivanju lijekova omogućuje znanstvenicima da dizajniraju nove alate za istraživanje mehanizama bolesti na molekularnoj razini. Jedan od načina da se to postigne je projektiranje sintetičkih sklopova, koji su živi sustavi koji mogu pružiti uvid u procese koji se odvijaju na staničnoj razini. Ovi sintetički biološki pristupi otkrivanju lijekova, poznati kao rudarenje genoma, napravili su revoluciju u medicini.

Primjer tvrtke koja pruža molekule na zahtjev je GreenPharma sa sjedištem u Francuskoj. Prema stranici tvrtke, Greenpharma stvara kemikalije za farmaceutsku, kozmetičku, poljoprivrednu i finu kemijsku industriju po pristupačnoj cijeni. Oni proizvode prilagođene molekule za sintezu na razini od grama do miligrama. Tvrtka svakom klijentu osigurava imenovanog voditelja projekta (dr.sc.) i redovite intervale izvještavanja. Još jedna tvrtka za znanost o životu koja nudi ovu uslugu je OTAVAChemicals sa sjedištem u Kanadi, koja ima kolekciju od 12 milijardi dostupnih molekula na zahtjev na temelju trideset tisuća gradivnih blokova i 44 interne reakcije.

Implikacije molekula na zahtjev

Šire implikacije molekula na zahtjev mogu uključivati:

Tvrtka za znanost o životu koja ulaže u umjetnu inteligenciju i ML kako bi otkrila nove molekule i kemijske komponente koje će dodati u svoje baze podataka.
Više tvrtki koje imaju lakši pristup molekulama trebaju dalje istraživati i razvijati proizvode i alate.
Neki znanstvenici pozivaju na propise ili standarde kako bi se osiguralo da tvrtke ne koriste neke molekule za ilegalna istraživanja i razvoj.
Tvrtke Biopharma ulažu velika sredstva u svoje istraživačke laboratorije kako bi omogućile mikrobni inženjering na zahtjev kao uslugu drugim biotehnološkim tvrtkama i istraživačkim organizacijama.
Sintetička biologija koja omogućuje razvoj živih robota i nanočestica koje mogu izvoditi operacije i provoditi genetske terapije.
Povećano oslanjanje na virtualna tržišta za kemijske zalihe, omogućujući tvrtkama da brzo nabave i nabave određene molekule, povećavajući njihovu operativnu učinkovitost i skraćujući vrijeme do izlaska novih proizvoda na tržište.
Vlade donose politike za upravljanje etičkim implikacijama i sigurnosnim problemima sintetičke biologije, posebno u kontekstu razvoja živih robota i nanočestica za medicinske primjene.
Obrazovne institucije revidiraju nastavne planove i programe kako bi uključile naprednije teme iz sintetičke biologije i molekularnih znanosti, pripremajući sljedeću generaciju znanstvenika za nove izazove i prilike u tim područjima.