Descubrimento de fármacos: a IA é amplamente utilizada no campo do descubrimento de fármacos.Ao analizar unha gran cantidade de datos de estrutura e actividade do composto, pode predecir as propiedades farmacolóxicas e a toxicidade das moléculas, acelerando o proceso de selección e optimización de fármacos.Por exemplo, a IA pode usar algoritmos de aprendizaxe automática para extraer novos obxectivos de drogas a partir da ampla literatura e datos experimentais, proporcionando novas direccións terapéuticas para os investigadores de drogas.
Optimización do produto: a IA pódese aplicar á enxeñaría metabólica microbiana e á optimización do produto.Ao analizar os datos xenómicos e as vías metabólicas, a IA pode identificar vías potenciais e encimas clave para optimizar a rede metabólica de microorganismos e mellorar a acumulación de produtos.Ademais, a IA pode usar ferramentas de modelado e optimización preditiva para optimizar os parámetros operativos nos procesos de fermentación, mellorando a calidade e o rendemento do produto.
Tratamento de residuos: a IA pódese aplicar ao tratamento de residuos e á recuperación de recursos.Ao analizar a composición e as características dos residuos, a IA pode axudar a determinar os mellores métodos e parámetros de tratamento para reducir os custos de tratamento de residuos e minimizar o impacto ambiental.Por exemplo, as aplicacións de IA no campo da bioenerxía poden axudar a optimizar os procesos de degradación da celulosa e mellorar os rendementos da bioenerxía.
Investigación xenómica: a IA pode axudar na investigación xenómica, proporcionando análise e anotación do xenoma máis rápidas e precisas.Ao analizar datos de secuencias xenómicas a gran escala, a IA pode descubrir novos fragmentos de xenes, elementos funcionais e as súas interaccións, apoiando a investigación da función xenética e a enxeñaría xenética.
Planificación e optimización experimental: a IA pode predecir a combinación óptima de parámetros experimentais mediante a análise de datos experimentais e algoritmos de simulación, mellorando así a eficiencia e fiabilidade experimentais.Ademais, a IA pode axudar no deseño e optimización experimental, reducindo os ensaios e erros innecesarios e o desperdicio de recursos.
Estes exemplos prácticos representan só unha pequena fracción das aplicacións de IA no desenvolvemento de bioprocesos.A medida que a tecnoloxía da intelixencia artificial segue avanzando, esperamos ver casos máis innovadores que impulsen o desenvolvemento e a aplicación de bioprocesos.
Hora de publicación: 10-Xul-2023