Um laboratório autônomo que integrou o modelo GPT-5 da OpenAI à plataforma de automação em nuvem da Ginkgo Bioworks conseguiu reduzir em 40% os custos de síntese de proteínas em sistema livre de células, por meio de experimentação em ciclo fechado.
A abordagem combina inteligência artificial avançada com automação biotecnológica: o sistema de ciclo fechado implica que as etapas de planejamento, execução e análise de experimentos são conectadas — o modelo sugere ajustes e novas condições, a automação executa os experimentos na infraestrutura em nuvem e os resultados retornam ao modelo para interpretação e refinamento das próximas ações. Esse fluxo contínuo permite otimizar parâmetros experimentais de forma iterativa.
A redução de custos citada refere-se especificamente à síntese de proteínas em sistema livre de células, uma técnica em que proteínas são produzidas a partir de extratos enzimáticos e componentes moleculares, sem o uso de células vivas. Essa modalidade é valorizada por sua rapidez e flexibilidade, e ganhos de eficiência nessa etapa podem impactar tanto pesquisas quanto aplicações industriais.
Ao unir o GPT-5 da OpenAI com a automação em nuvem da Ginkgo, o laboratório autônomo demonstrou que a coordenação entre modelos de linguagem/razonamento e plataformas automatizadas de biologia pode gerar melhorias quantitativas significativas nos processos experimentais — neste caso, uma economia de 40% nos custos de síntese de proteínas em sistema livre de células.
