Descubrimiento de fármacos: la IA se usa ampliamente en el campo del descubrimiento de fármacos.Al analizar una gran cantidad de datos de actividad y estructura de compuestos, puede predecir las propiedades farmacológicas y la toxicidad de las moléculas, lo que acelera el proceso de detección y optimización de fármacos.Por ejemplo, la IA puede usar algoritmos de aprendizaje automático para extraer nuevos objetivos farmacológicos de una amplia literatura y datos experimentales, proporcionando nuevas direcciones terapéuticas para los investigadores de fármacos.
Optimización de productos: la IA se puede aplicar a la ingeniería metabólica microbiana y la optimización de productos.Mediante el análisis de datos genómicos y rutas metabólicas, la IA puede identificar rutas potenciales y enzimas clave para optimizar la red metabólica de microorganismos y mejorar la acumulación de productos.Además, la IA puede usar herramientas de optimización y modelado predictivo para optimizar los parámetros operativos en los procesos de fermentación, mejorando la calidad y el rendimiento del producto.
Tratamiento de residuos: la IA se puede aplicar al tratamiento de residuos y la recuperación de recursos.Al analizar la composición y las características de los desechos, la IA puede ayudar a determinar los mejores métodos y parámetros de tratamiento para reducir los costos de tratamiento de desechos y minimizar el impacto ambiental.Por ejemplo, las aplicaciones de IA en el campo de la bioenergía pueden ayudar a optimizar los procesos de degradación de la celulosa y mejorar los rendimientos de la bioenergía.
Investigación genómica: la IA puede ayudar en la investigación genómica, proporcionando un análisis y una anotación del genoma más rápidos y precisos.Mediante el análisis de datos de secuencias genómicas a gran escala, la IA puede descubrir nuevos fragmentos de genes, elementos funcionales y sus interacciones, lo que respalda la investigación de la función de los genes y la ingeniería genética.
Planificación y optimización experimental: la IA puede predecir la combinación óptima de parámetros experimentales mediante el análisis de datos experimentales y algoritmos de simulación, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad experimentales.Además, la IA puede ayudar en el diseño y la optimización experimentales, reduciendo el ensayo y error innecesarios y el desperdicio de recursos.
Estos ejemplos prácticos representan solo una pequeña fracción de las aplicaciones de IA en el desarrollo de bioprocesos.A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, esperamos ver más casos innovadores que impulsen el desarrollo y la aplicación de bioprocesos.
Hora de publicación: 10-jul-2023