IA en el Banco: Estudios de Caso de Ingeniería de PKS

Las sintasas de poliketidos (PKS) son grandes enzimas de línea de ensamblaje que fabrican una variedad de productos químicos esenciales para la fabricación biotecnológica en Estados Unidos, incluidos combustibles, medicamentos y productos químicos a granel. Sin embargo, la ingeniería de los sistemas PKS es compleja, debido al gran tamaño y la complejidad de estas enzimas. La ingeniería de estas proteínas requiere ciclos repetidos de diseño de experimentos, construcción de construcciones genéticas, pruebas de rendimiento e interpretación de resultados. La inteligencia artificial puede apoyar varias etapas de este ciclo de diseño–construcción–prueba–aprendizaje, o DBTL, cuando sus resultados son convertidos en hipótesis científicas testables. Esta sesión presenta dos presentaciones dirigidas por estudiantes que describen aplicaciones prácticas de IA en la ingeniería de PKS. Los oradores demostrarán cómo la IA puede ayudar con la generación de hipótesis, la interpretación experimental, la identificación de estrategias de ingeniería prometedoras y la selección de experimentos posteriores. Juntas, las charlas introducen el concepto de “IA en el ciclo DBTL”, situando la IA dentro del proceso científico en lugar de por encima de él. La IA sirve como un foro científico, ayudando a los estudiantes de pregrado a anticipar los resultados experimentales e interpretar sus resultados más rápidamente. Los asistentes obtendrán un marco práctico para utilizar la IA mientras verifican sus resultados y mantienen la responsabilidad humana sobre las decisiones científicas. La sesión está destinada a estudiantes, educadores, investigadores y otros interesados en biotecnología, inteligencia artificial o innovación científica. No se requiere conocimiento previo de la ingeniería de PKS. Seguirá una breve discusión con la audiencia y una sesión de preguntas y respuestas.