Capgemini ha anunciado una nueva metodología basada en inteligencia artificial generativa (Gen AI) para la ingeniería de proteínas. Este enfoque, que emplea un modelo especializado de lenguaje de proteínas (pLLM), permite predecir variantes de proteínas más eficaces con una reducción del 99% en los datos necesarios. La metodología, pendiente de patente, busca impulsar la bioeconomía global y facilitar avances en sectores como la sanidad, la agricultura y las ciencias medioambientales.
Reducción de datos y aceleración de la innovación
La ingeniería biológica se perfila como un factor clave en la transformación de diversas industrias. Sin embargo, la disponibilidad de datos ha sido un obstáculo significativo en los plazos de investigación. La nueva metodología de Capgemini permite a las organizaciones innovar con conjuntos de datos más reducidos, lo que facilita el desarrollo de soluciones en entornos con recursos limitados.
El laboratorio de biotecnología basado en IA de Cambridge Consultants, parte del Grupo Capgemini, ha desarrollado esta metodología y la ha aplicado a diversos casos de uso. Entre los resultados obtenidos destacan mejoras en la degradación del plástico y la optimización de procesos experimentales en bioingeniería.
Casos de uso y aplicaciones
Optimización de la degradación del plástico
Uno de los avances más destacados es la mejora de la enzima cutinasa mediante IA generativa, lo que ha permitido aumentar en un 60% su capacidad de degradación del plástico PET. Este resultado demuestra el potencial de la ingeniería de proteínas para abordar el problema de los residuos plásticos y contribuir a la sostenibilidad.
Reducción de experimentación en bioingeniería
La metodología ha permitido reducir el número de experimentos necesarios para mejorar la proteína verde fluorescente de referencia. En lugar de miles de pruebas, se identificó una variante optimizada con solo 43 puntos de datos, logrando un brillo siete veces superior al de la proteína natural de medusa. Esta reducción en la experimentación puede acelerar el descubrimiento de fármacos, mejorar herramientas de diagnóstico y avanzar en aplicaciones de bioingeniería.
Perspectivas del sector
Roshan Gya, director general de Capgemini Invent, ha señalado que esta metodología permite a las empresas acelerar su desarrollo en bioingeniería y abordar desafíos globales en salud, seguridad alimentaria y sostenibilidad. Por su parte, el profesor Stephen Wallace, de la Universidad de Edimburgo, ha destacado que la reducción de datos necesaria para la ingeniería de proteínas representa un avance significativo en la biotecnología.
Infraestructura y desarrollo
El laboratorio de biotecnología impulsada por IA de Capgemini, ubicado en Cambridge Consultants en el Reino Unido, ha sido diseñado específicamente para el desarrollo de soluciones en biología, química, inteligencia artificial, gemelos digitales y sostenibilidad. Este centro reúne a expertos multidisciplinares con el objetivo de acelerar la innovación en bioingeniería.
Impacto en la bioeconomía
La metodología desarrollada por Capgemini abre nuevas oportunidades para la investigación y el desarrollo en biotecnología. Al reducir los costes y el tiempo necesario para la experimentación, las empresas pueden explorar soluciones que antes no eran viables. Este avance puede contribuir al crecimiento de la bioeconomía y a la adopción de procesos industriales más sostenibles.
