Per migliorare le prestazioni di proteine e organismi, ampliando le combinazioni generate in natura dall’evoluzione darwiniana, nel corso dei decenni biochimici e genetisti hanno imparato a produrre mutazioni in modi via via più ingegnosi, a combinare elementi diversi in proteine chimeriche, a dirigere i processi evolutivi in provetta. Ma per il futuro molta fiducia è riposta anche nella potenza del machine learning. Ora anche l’intelligenza artificiale (IA) è stata messa al lavoro per ampliare il catalogo delle molecole possibili e desiderabili.
L’IA di Profluent, in particolare, è stata allenata su una vasta collezione di genomi microbici, allo scopo di trovare e valutare somiglianze e differenze in tutti i modelli conosciuti di Cas, delle proteine capaci di riconoscere le sequenze bersaglio e tagliarle. Da questo lavoro sono emerse nuove possibili versioni di CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats, ‘sequenze ripetute palindrome brevi raggruppate a intervalli regolari’) mai trovate in natura.