IA no Banco de Laboratório: Estudos de Caso de Engenharia de PKS

As sintases de poliquitona (PKS) são grandes enzimas de linha de montagem que fabricam uma variedade de produtos químicos essenciais para a fabricação biotecnológica americana, incluindo combustíveis, medicamentos e produtos químicos em grande escala. A engenharia de sistemas PKS é complexa, no entanto, devido ao grande tamanho e complexidade das enzimas. A engenharia dessas proteínas requer ciclos repetidos de design de experimentos, construção de estruturas genéticas, teste de desempenho e interpretação de resultados. A inteligência artificial pode apoiar várias etapas deste ciclo de design–construção–teste–aprendizado, ou DBTL, quando seus resultados são convertidos em hipóteses científicas testáveis. Esta sessão apresenta duas apresentações lideradas por estudantes descrevendo aplicações práticas de IA na engenharia de PKS. Os palestrantes demonstrarão como a IA pode auxiliar na geração de hipóteses, interpretação experimental, identificação de estratégias de engenharia promissoras e seleção de experimentos subsequentes. Juntas, as palestras introduzem o conceito de “IA-no-ciclo-DBTL”, posicionando a IA dentro do processo científico em vez de acima dele. A IA serve como um banco de provas científico, ajudando os alunos de graduação a antecipar resultados experimentais e interpretar seus resultados com mais rapidez. Os participantes ganharão um quadro prático para usar a IA enquanto verificam seus resultados e mantêm a responsabilidade humana pelas decisões científicas. A sessão é destinada a estudantes, educadores, pesquisadores e outros interessados em biotecnologia, inteligência artificial ou inovação científica. Não é necessário conhecimento prévio de engenharia de PKS. Uma breve discussão com o público e perguntas e respostas se seguirão.