LabDAO рисует будущее ИИ с открытым исходным кодом для открытия лекарств

Проект Folding@home попал в заголовки газет на протяжении всей пандемии COVID-19 за использование неиспользуемых вычислительных мощностей для изучения пространства поиска свертывания белков для борьбы с новым коронавирусом. Предоставив гражданам право быть учеными, инициатива провела крупномасштабное моделирование различных молекулярных конфигураций белков в распределенной сети «зарегистрированных» компьютеров по всему миру.

Эта децентрализованная парадигма была провозглашена для объединения людей вокруг общей проблемы и эффективного краудсорсинга вычислительной мощности, но что, если вычислительная мощность и инфраструктура для решения проблем поменялись местами? Другими словами, что, если бы люди могли запускать свои собственные проекты, используя накопленную вычислительную мощность? и инструменты для биологических экспериментов вдобавок?

LabDAO воплощает эту мечту в жизнь с помощью платформы PLEX. PLEX — это инструмент командной строки с открытым исходным кодом, предназначенный для того, чтобы сделать доступными не только вычислительные ресурсы, но и различные инструменты биологического машинного обучения (придуманный пакет «BioML» в LabDAO) в различных условиях. Независимо от того, экспериментируете ли вы с стыковкой малых молекул или собственным моделированием сворачивания белков, PLEX позволяет пользователям подключаться к библиотеке инструментов LabDAO, делиться результатами и визуализировать их менее чем за пять минут.

Этот набор инструментов и платформа, обеспечивающая их использование, были продемонстрированы на саммите Zuzalu Blockchain Meets Biology в начале апреля, где член основной группы LabDAO Лили Хансен-Гиллис продемонстрировала от начала до конца моделирование внутренней молекулярной динамики белка, чтобы найти его наиболее стабильную конфигурацию. Затем, как самопровозглашенный «некодер», она провела аудиторию от начала до конца — все с компьютером, WiFi, PLEX в командной строке и больше ничего.

В более широком смысле LabDAO — это децентрализованная платформа с поддержкой web3 (часть более крупного движения «DeSci»), призванная создать более продуктивную среду для поиска лекарств с открытым исходным кодом. Делая передовые инструменты и ресурсы доступными для более широкой экосистемы, LabDAO стремится создать подходящую среду для прозрачных и доступных научных достижений. Будь то устранение необходимости для исследователей иметь собственное оборудование или вычислительную инфраструктуру или публикация результатов экспериментов в реестре блокчейнов, чтобы они были управляемыми и воспроизводимыми, организация стремится сделать больше инноваций возможным благодаря сотрудничеству, преодолевая барьеры, вызванные бедностью. удобство использования и разрозненная нишевая экспертиза.

Усилия LabDAO по созданию этого мира будущего DeSci сегодня получили поддержку в виде раунда финансирования в размере 3.6 миллиона долларов от различных других DAO, Inflection.xyz, Balaji Srinivasan и других. Этот приток поддержки будет способствовать текущим усилиям по созданию программных инструментов с открытым исходным кодом и укреплению исследовательской экосистемы LabDAO.

Что касается самого PLEX, ближайшие следующие шаги на горизонте включают тестирование платформы в различных научных коллективах, контейнеризацию различных инструментов и накопление необходимого оборудования для развития сети BioML.

Что касается долгосрочной перспективы, то, возможно, следующее лекарство, спасающее жизни во время следующей крупной вспышки инфекционного заболевания, будет разработано с помощью PLEX, по одному децентрализованному шагу вперед за раз. Как экосистема продолжает расти, только время покажет.

Спасибо Айшани Аатреш для дополнительных исследований и отчетов по этой статье. Я основатель SynBioBeta, и некоторые из компаний, о которых я пишу, являются спонсорами Конференция SynBioBeta. Чтобы получить больше контента, вы можете подписаться на мой еженедельный информационный бюллетень.

Источник: https://www.forbes.com/sites/johncumbers/2023/06/02/labdao-is-charting-the-future-of-open-source-ai-for-drug-discovery/