Американский биотехнологический стартап Capable запустил лабораторию, способную превращать дизайн лекарств на основе искусственного интеллекта в экспериментальные данные в течение 24 часов. Первым проектом компании стали пептиды для лечения нарушений сна.
Capable, биотехнологическая компания, специализирующаяся на ускоренной разработке лекарств с использованием искусственного интеллекта, объявила о запуске собственной лаборатории. По словам основателей, новая инфраструктура позволяет сократить цикл от генерации молекулярных кандидатов до получения экспериментальных данных до одних суток. В качестве первого направления компания выбрала разработку пептидов, способствующих сокращению потребности во сне.
Основатель Capable Исаак Фриман (Isaak Freeman) в своём посте на платформе X сообщил, что лаборатория уже начала работу над несколькими программами, включая препараты для лечения редких генетических заболеваний и онкологии. Особое внимание уделяется проекту по созданию «короткоспящих» пептидов — молекул, которые потенциально могут снижать потребность человека во сне без негативных последствий для здоровья. Этот проект вызвал интерес у исследователей, работающих в области нейробиологии и хронобиологии.
Ряд экспертов и инвесторов положительно оценили инициативу Capable. Джулиан Шриттвайзер (Julian Schrittwieser), ведущий исследователь Google DeepMind, отметил высокую скорость работы команды и её способность браться за амбициозные задачи. «Их подход к решению сложнейших проблем в области биотехнологий впечатляет», — написал он. Инвестор Фиджи Симо (Fidji Simo), генеральный директор Instacart, также выразила поддержку проекту, подчеркнув, что команда Capable «переосмысливает границы возможного в разработке лекарств».
Некоторые комментаторы провели параллели между разработками Capable и существующими препаратами для лечения синдрома дефицита внимания. Однако в компании подчёркивают, что их цель — создание принципиально новых терапевтических решений, а не модификация уже существующих лекарств.
Лаборатория Capable оснащена автоматизированными системами для высокопроизводительного скрининга молекул, что позволяет ускорить процесс тестирования потенциальных кандидатов в лекарства. Компания также использует собственные алгоритмы машинного обучения для оптимизации дизайна молекул на ранних стадиях разработки.