LabDAO は創薬のためのオープンソース AI の未来を描いています

Folding@home プロジェクトは、新型コロナウイルスに対処するために未使用のコンピューティング パワーを活用してタンパク質のフォールディング探索空間を探索するということで、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中ずっと話題になりました。 市民が自ら科学者になることを奨励するこの取り組みでは、世界中の「登録された」コンピューターの分散ネットワーク上で、タンパク質のさまざまな分子構成の大規模シミュレーションを実行しました。

この分散型パラダイムは、共通の問題に関して人々を結集させ、コンピューティング能力を効率的にクラウドソーシングすることで注目されましたが、コンピューティング能力と問題解決インフラストラクチャが逆転したらどうなるでしょうか? 言い換えれば、個人が蓄積されたコンピューティング能力を利用して独自のプロジェクトを実行できるとしたらどうなるでしょうか。 & 生物学的実験に必要なツールは何ですか?

LabDAO は、PLEX プラットフォームでその夢を現実にしています。 PLEX は、コンピューティング リソースだけでなく、さまざまな生物学的機械学習ツール (LabDAO 内の「BioML」スイートという造語) にもさまざまなバックグラウンドでアクセスできるように設計されたオープンソースのコマンド ライン ツールです。 低分子ドッキングを実験する場合でも、独自のタンパク質フォールディング シミュレーションを実験する場合でも、PLEX を使用すると、ユーザーは LabDAO のツール ライブラリを利用し、結果を共有し、XNUMX 分以内に視覚化することができます。

この一連のツールとその上にある使用可能プラットフォームは、XNUMX 月初旬に開催された Zuzalu の Blockchain Meets Biology サミットで展示され、LabDAO コア チーム メンバーの Lily Hansen-Gillis が最初から最後まで生物の内部分子動力学のシミュレーションをデモンストレーションしました。タンパク質の最も安定な配置を見つけます。 そして、自称「ノンコーダー」である彼女は、コンピューター、WiFi、コマンド ラインの PLEX などを使用して、最初から最後まで聴衆に説明しました。

より広義には、LabDAO は、オープンソースを活用した創薬のためのより生産的な環境の構築に取り組む、Web3 対応の分散プラットフォーム (より大規模な「DeSci」運動の一部) です。 LabDAO は、最先端のツールとリソースをより広範なエコシステムで利用できるようにすることで、透明でアクセス可能な科学の進歩に適した環境を構築することを目指しています。 研究者が独自のハードウェアやコンピューティング インフラストラクチャを持つ必要性を排除したり、実験結果を扱いやすく再現可能なブロックチェーン台帳に公開したりすることで、この組織は協力を通じてより多くのイノベーションを可能にし、貧困層によって引き起こされる障壁を打ち破ることに尽力しています。使いやすさとサイロ化されたニッチな専門知識。

今日のこの未来の DeSci 世界を構築する LabDAO の取り組みは、最近、他のさまざまな DAO、Inflection.xyz、Balaji Srinivasan などから 3.6 万ドルの資金調達ラウンドの形で後押しを受けました。 この流入する支援は、オープンソース ソフトウェア ツールを構築し、LabDAO の研究エコシステムを強化する継続的な取り組みに貢献します。

PLEX 自体に関しては、さまざまな科学コラボレーションでプラットフォームをテストすること、さまざまなツールをコンテナ化すること、BioML ネットワークを促進するために必要なハードウェアを蓄積することが当面の次のステップとして挙げられます。

長期的には、おそらく次の大規模な感染症の発生時に次の救命薬が PLEX の力を利用して設計され、分散型で一歩ずつ前進することになるでしょう。 エコシステムは成長を続けますが、それは時間が経てばわかります。

ありがとうございました アイシャニ・アートレシュ この記事に関する追加の調査とレポートについては、こちらをご覧ください。 私は SynBioBeta の創設者であり、私が記事を書いている企業のいくつかは SynBioBeta のスポンサーです。 SynBioBetaカンファレンス. より多くのコンテンツについては、購読できます 私の週刊ニュースレター.

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