Khi nông nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để sản xuất nhiều hơn với ít đầu vào hơn, sự đổi mới trong bảo vệ cây trồng sinh học đang diễn ra với tốc độ chưa từng thấy. Micropep Technologies đi đầu trong quá trình chuyển đổi này với nền tảng khám phá hỗ trợ AI, Krisalix, được thiết kế để đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp sinh học dựa trên micropeptide-. Trong cuộc trò chuyện gần đây với AgriBusiness Global, Mikael Courbot, Giám đốc Công nghệ tại Micropep Technologies, đã chia sẻ cách AI đang định hình lại hoạt động khám phá, mở rộng tiềm năng của thiết kế peptide và xác định lại cách đưa các phương thức hành động mới, bền vững ra thị trường.
Định hình lại khám phá bảo vệ cây trồng thông qua AI
Trí tuệ nhân tạo đang mở ra những khả năng mới về tốc độ và độ chính xác của việc khám phá trong lĩnh vực bảo vệ cây trồng. Courbot giải thích rằng các nền tảng như Krisalix đang chuyển đổi toàn bộ quá trình phát triển bằng cách kết hợp AI có khả năng tổng hợp và dự đoán với sinh học, hóa học và sản xuất thành một hệ thống thống nhất.
Ông nói: “Krisalix cho phép chuyển đổi từ thiết kế phân tử sang xác nhận trong phòng thí nghiệm chỉ trong vài tuần thay vì vài tháng. "Điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể đẩy nhanh tiến độ khám phá các phương thức hoạt động mới đối với thuốc diệt nấm, thuốc diệt cỏ và thuốc trừ sâu."
Không giống như các công cụ AI có mục đích chung tập trung vào gen hoặc hình ảnh, Krisalix được thiết kế có mục đích cho các giải pháp sinh học dựa trên peptide{2}}. Nó tối ưu hóa hiệu suất phân tử đồng thời dự đoán khả năng sản xuất và độ ổn định, những khả năng làm thay đổi căn bản cách thức các biện pháp kiểm soát sinh học được phát hiện và đưa ra thị trường.
Courbot cho biết thêm: “Điều này không chỉ thể hiện khả năng tăng tốc kỹ thuật số. "Nó đánh dấu sự thiết kế lại cơ bản về cách tạo ra các biện pháp kiểm soát sinh học trong tương lai."
Mở rộng thiết kế peptide ngoài thuốc diệt nấm
Thuốc diệt nấm sinh học đầu tiên của Micropep, MPD-01, là sự xác nhận chính thức đầu tiên của công ty đối với nền tảng Krisalix, nhưng đó mới chỉ là bước khởi đầu. Courbot hình dung ra một tương lai rộng lớn hơn nhiều cho thiết kế peptide.
Ông giải thích: “Với khả năng lập mô hình của Krisalix, chúng tôi có thể mở rộng thiết kế peptide vượt xa công nghệ peptide diệt nấm và kháng khuẩn”. "Chúng tôi đang xem xét thuốc diệt cỏ sinh học, thuốc trừ sâu sinh học và thậm chí cả khả năng phục hồi và dinh dưỡng của thực vật."
Công cụ sàng lọc ảo của Krisalix có thể lập mô hình hàng triệu ứng cử viên peptide và xếp hạng triển vọng nhất dựa trên động lực liên kết, hiệu quả và tính ổn định. Courbot nói: “Tất cả những gì chúng tôi cần là một mục tiêu protein”. "Nền tảng có thể làm phần còn lại về mặt tạo khách hàng tiềm năng."
Do peptide xuất hiện tự nhiên trong tất cả các loại thực vật và sinh vật nên cùng một khuôn khổ có thể được áp dụng cho nhiều thách thức nông nghiệp, từ căng thẳng sinh học do sâu bệnh và mầm bệnh gây ra cho đến căng thẳng phi sinh học như nắng nóng hoặc hạn hán. Theo thời gian, Courbot kỳ vọng Krisalix sẽ trở thành công cụ thiết kế trung tâm cho các đầu vào cây trồng dựa trên vi peptide{1}}bền vững, an toàn hơn, phát triển nhanh hơn và dễ dàng thích ứng với các loại cây trồng và khí hậu.
Khám phá các phương thức hành động mới
Một trong những thế mạnh lớn nhất của Krisalix nằm ở khả năng vượt ra ngoài các phương thức hoạt động đã biết và dự đoán các tương tác sinh hóa hoàn toàn mới giữa các peptide và mục tiêu protein của chúng. Bằng cách kết hợp trạng thái dự đoán cấu trúc protein hiện đại với việc tạo chất kết dính peptide dựa trên AI, nền tảng có thể mô phỏng cách peptide tương tác với các protein cụ thể để ngăn chặn hoặc điều chỉnh chức năng của chúng.
Courbot cho biết: “Điều này cho phép chúng tôi xác định các micropeptide trong nhiều công nghệ”. "Điều đó bao gồm các peptide kháng khuẩn phá vỡ màng nấm, các chất ức chế tương tác protein-peptide và các micropeptide điều chỉnh quá trình dịch mã gen."
Cách tiếp cận có hệ thống này là cần thiết để chống lại tình trạng kháng thuốc và mở rộng giới hạn hiệu quả sinh học. Ông nói: “Bằng cách khám phá các phương thức hành động mới, chúng tôi có thể giúp đảm bảo rằng biện pháp bảo vệ cây trồng sinh học tiếp tục phát triển cùng với những thách thức nông nghiệp đang thay đổi”.
Hợp lý hóa dữ liệu để đăng ký
AI không chỉ tăng tốc độ khám phá: nó còn cải thiện tính nghiêm ngặt và khả năng truy xuất nguồn gốc của dữ liệu đằng sau nó. Courbot lưu ý rằng Krisalix tăng cường khả năng tái tạo và tính minh bạch trong R&D peptide thông qua các bộ dữ liệu tập trung và các đường dẫn MLOps mạnh mẽ tạo ra các gói dữ liệu có thể theo dõi được tiêu chuẩn hóa.
Thông qua việc tích hợp với Công cụ kiến thức ADOPT, tất cả dữ liệu thử nghiệm đều được tập trung để đảm bảo khả năng tái tạo và hỗ trợ việc tạo hồ sơ-chất lượng cao để gửi theo quy định. Courbot cho biết: "Do các khung pháp lý dành cho sinh học vẫn đang phát triển nên việc có một quy trình{2}theo hướng dữ liệu là rất quan trọng". "Krisalix không chỉ cho phép tạo ra các phân tử tốt hơn mà còn đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và khả năng truy xuất nguồn gốc mà các cơ quan quản lý cần có."
Nhìn về phía trước: AI là chất xúc tác cho sự đổi mới bền vững
Đối với Courbot, công việc tại Micropep chỉ mới bắt đầu. Ông nói: “Micropeptide đại diện cho một loại giải pháp sinh học mới kết hợp tính chính xác của hóa học với tính bền vững của sinh học”. "Sự phát triển nhanh chóng của các hệ thống AI như Krisalix đã làm cho quá trình khám phá trở nên năng động. Chúng tôi không ngừng học hỏi và cải thiện hiệu suất dự đoán theo từng chu kỳ."
Khi mối quan hệ hợp tác của Micropep mở rộng với các công ty hàng đầu như Corteva và FMC, Krisalix sẵn sàng xác định một thế hệ đầu vào cây trồng mới nổi bật nhờ hiệu suất, độ an toàn và khả năng mở rộng.
"Cuối cùng," Courbot kết luận, "Đổi mới peptit do AI- thúc đẩy sẽ thúc đẩy nông nghiệp hướng tới một tương lai năng suất hơn, linh hoạt và bền vững hơn."
