Découverte de médicaments : l'IA est largement utilisée dans le domaine de la découverte de médicaments.En analysant une grande quantité de données sur la structure et l'activité des composés, il peut prédire les propriétés pharmacologiques et la toxicité des molécules, accélérant ainsi le processus de criblage et d'optimisation des médicaments.Par exemple, l'IA peut utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire de nouvelles cibles médicamenteuses à partir d'une vaste littérature et de données expérimentales, fournissant de nouvelles orientations thérapeutiques aux chercheurs en médicaments.
Optimisation des produits : l'IA peut être appliquée à l'ingénierie métabolique microbienne et à l'optimisation des produits.En analysant les données génomiques et les voies métaboliques, l'IA peut identifier les voies potentielles et les enzymes clés pour optimiser le réseau métabolique des micro-organismes et améliorer l'accumulation de produits.De plus, l'IA peut utiliser des outils de modélisation prédictive et d'optimisation pour optimiser les paramètres de fonctionnement des processus de fermentation, améliorant ainsi la qualité et le rendement des produits.
Traitement des déchets : l'IA peut être appliquée au traitement des déchets et à la récupération des ressources.En analysant la composition et les caractéristiques des déchets, l'IA peut aider à déterminer les meilleures méthodes et paramètres de traitement pour réduire les coûts de traitement des déchets et minimiser l'impact environnemental.Par exemple, les applications de l'IA dans le domaine de la bioénergie peuvent aider à optimiser les processus de dégradation de la cellulose et à améliorer les rendements bioénergétiques.
Recherche en génomique : l'IA peut aider à la recherche en génomique, en fournissant une analyse et une annotation du génome plus rapides et plus précises.En analysant des données de séquences génomiques à grande échelle, l'IA peut découvrir de nouveaux fragments de gènes, des éléments fonctionnels et leurs interactions, soutenant la recherche sur la fonction des gènes et le génie génétique.
Planification et optimisation expérimentales : l'IA peut prédire la combinaison optimale de paramètres expérimentaux grâce à l'analyse des données expérimentales et des algorithmes de simulation, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité expérimentales.De plus, l'IA peut aider à la conception expérimentale et à l'optimisation, en réduisant les essais et erreurs inutiles et le gaspillage de ressources.
Ces exemples pratiques ne représentent qu'une petite fraction des applications de l'IA dans le développement de bioprocédés.Au fur et à mesure que la technologie de l'IA progresse, nous nous attendons à voir davantage de cas innovants favorisant le développement et l'application de bioprocédés.
Heure de publication : 10 juillet 2023