Descoberta de medicamentos: A IA é amplamente utilizada no campo da descoberta de medicamentos.Ao analisar uma grande quantidade de dados de estrutura e atividade de compostos, ele pode prever as propriedades farmacológicas e a toxicidade das moléculas, acelerando o processo de triagem e otimização de medicamentos.Por exemplo, a IA pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para extrair novos alvos de drogas de vasta literatura e dados experimentais, fornecendo novas direções terapêuticas para pesquisadores de drogas.
Otimização do produto: a IA pode ser aplicada à engenharia metabólica microbiana e à otimização do produto.Ao analisar dados genômicos e vias metabólicas, a IA pode identificar vias potenciais e enzimas-chave para otimizar a rede metabólica de microorganismos e aumentar o acúmulo de produtos.Além disso, a IA pode usar modelagem preditiva e ferramentas de otimização para otimizar os parâmetros operacionais nos processos de fermentação, melhorando a qualidade e o rendimento do produto.
Tratamento de Resíduos: A IA pode ser aplicada ao tratamento de resíduos e recuperação de recursos.Ao analisar a composição e as características dos resíduos, a IA pode auxiliar na determinação dos melhores métodos e parâmetros de tratamento para reduzir os custos de tratamento de resíduos e minimizar o impacto ambiental.Por exemplo, as aplicações de IA no campo da bioenergia podem ajudar a otimizar os processos de degradação da celulose e melhorar os rendimentos da bioenergia.
Pesquisa genômica: a IA pode auxiliar na pesquisa genômica, fornecendo análises e anotações genômicas mais rápidas e precisas.Ao analisar dados de sequências genômicas em grande escala, a IA pode descobrir novos fragmentos de genes, elementos funcionais e suas interações, apoiando a pesquisa de funções gênicas e a engenharia genética.
Planejamento e otimização experimental: a IA pode prever a combinação ideal de parâmetros experimentais por meio da análise de dados experimentais e algoritmos de simulação, melhorando assim a eficiência e a confiabilidade experimentais.Além disso, a IA pode auxiliar no design e otimização experimental, reduzindo tentativas e erros desnecessários e desperdício de recursos.
Esses exemplos práticos representam apenas uma pequena fração das aplicações de IA no desenvolvimento de bioprocessos.À medida que a tecnologia de IA continua avançando, esperamos ver casos mais inovadores impulsionando o desenvolvimento e a aplicação de bioprocessos.
Horário da postagem: 10 de julho de 2023