Descobriment de fàrmacs: la IA s'utilitza àmpliament en el camp del descobriment de fàrmacs.Mitjançant l'anàlisi d'una gran quantitat de dades d'estructura i activitat del compost, pot predir les propietats farmacològiques i la toxicitat de les molècules, accelerant el procés de cribratge i optimització de fàrmacs.Per exemple, la IA pot utilitzar algorismes d'aprenentatge automàtic per extreure noves dianes de fàrmacs a partir d'una àmplia literatura i dades experimentals, proporcionant noves direccions terapèutiques per als investigadors de fàrmacs.
Optimització del producte: la IA es pot aplicar a l'enginyeria metabòlica microbiana i l'optimització del producte.Mitjançant l'anàlisi de dades genòmiques i vies metabòliques, la IA pot identificar vies potencials i enzims clau per optimitzar la xarxa metabòlica de microorganismes i millorar l'acumulació de productes.A més, la IA pot utilitzar eines de modelització i optimització predictives per optimitzar els paràmetres operatius en els processos de fermentació, millorant la qualitat i el rendiment del producte.
Tractament de residus: la IA es pot aplicar al tractament de residus i a la recuperació de recursos.Mitjançant l'anàlisi de la composició i les característiques dels residus, la IA pot ajudar a determinar els millors mètodes i paràmetres de tractament per reduir els costos de tractament de residus i minimitzar l'impacte ambiental.Per exemple, les aplicacions d'IA en el camp de la bioenergia poden ajudar a optimitzar els processos de degradació de la cel·lulosa i millorar els rendiments de la bioenergia.
Recerca en genòmica: la IA pot ajudar a la investigació en genòmica, proporcionant una anàlisi i anotació del genoma més ràpida i precisa.Mitjançant l'anàlisi de dades de seqüències genòmiques a gran escala, la IA pot descobrir nous fragments de gens, elements funcionals i les seves interaccions, donant suport a la investigació de la funció gènica i l'enginyeria genètica.
Planificació i optimització experimental: la IA pot predir la combinació òptima de paràmetres experimentals mitjançant l'anàlisi de dades experimentals i algorismes de simulació, millorant així l'eficiència i la fiabilitat experimentals.A més, la IA pot ajudar en el disseny i l'optimització experimentals, reduint assajos i errors innecessaris i el malbaratament de recursos.
Aquests exemples pràctics representen només una petita part de les aplicacions d'IA en el desenvolupament de bioprocessos.A mesura que la tecnologia d'IA segueix avançant, esperem veure casos més innovadors impulsant el desenvolupament i l'aplicació de bioprocessos.
Hora de publicació: 10-jul-2023