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Capgemini ha presentado una innovadora metodología impulsada por Inteligencia Artificial generativa (IA generativa) para la ingeniería de proteínas. Este enfoque pionero se basa en un modelo de lenguaje de gran tamaño especializado en proteínas (pLLM, por sus siglas en inglés) que permite predecir y optimizar variantes proteicas con una reducción del 99% en los datos requeridos. Con una patente en trámite, esta metodología promete acelerar la bioeconomía global e impulsar avances científicos en sectores clave como la salud, la agricultura y las ciencias ambientales.
El desarrollo de nuevas soluciones biotecnológicas a menudo enfrenta un obstáculo crítico: la gran cantidad de datos necesarios para el diseño y validación de proteínas. La metodología de Capgemini resuelve este cuello de botella al optimizar secuencias proteicas con un conjunto de datos significativamente más pequeño, permitiendo a las organizaciones innovar con menos recursos y reducir drásticamente el tiempo de investigación y desarrollo (I+D). Esto abre nuevas oportunidades para el diseño de biosoluciones eficientes y sostenibles.
La metodología desarrollada en el laboratorio de biotecnología basado en IA generativa de Cambridge Consultants, el centro de tecnología avanzada de Capgemini, ha demostrado su impacto en diversas aplicaciones:
Roshan Gya, CEO de Capgemini Invent, destacó: "Nuestro enfoque basado en IA generativa permite a las empresas acelerar la investigación biotecnológica y desarrollar soluciones innovadoras con un menor costo y mayor rapidez. Capgemini se posiciona como un socio estratégico en la transición hacia una bioeconomía más sostenible".
El profesor Stephen Wallace, de la Universidad de Edimburgo, enfatizó la relevancia de esta tecnología en el campo de la biotecnología sintética, señalando que la metodología de Capgemini transforma los plazos de innovación y facilita el diseño de biocatalizadores para procesos industriales escalables y sostenibles.
Con más de una década de experiencia en IA y biotecnología sintética, Capgemini sigue ampliando sus capacidades en diseño de proteínas, gemelos digitales y sostenibilidad, reafirmando su liderazgo en la convergencia entre tecnología y biología.
