L’apprendimento automatico sta trasformando tutte le aree della scienza biologica e dell’industria, ma in genere è limitato a pochi utenti e scenari. Un team di ricercatori del Max Planck Institute for Terrestrial Microbiology guidato da Tobias Erb ha sviluppato METIS, un sistema software modulare per l’ottimizzazione dei sistemi biologici. Il team di ricerca ne dimostra l’usabilità e la versatilità con una varietà di esempi biologici.

METIS è costruito in un’architettura così versatile e modulare che non richiede competenze computazionali e può essere applicato su diversi sistemi biologici e con diverse apparecchiature di laboratorio.

Per mostrare la versatilità di METIS, il team lo ha utilizzato per una varietà di applicazioni, tra cui l’ottimizzazione della produzione di proteine, i costrutti genetici, l’ingegneria combinatoria dell’attività enzimatica e un complesso ciclo metabolico di fissazione della CO2 denominato CETCH.
METIS è uno strumento modulare che funziona come notebook Python di Google Colab e può essere utilizzato tramite una copia personale del notebook su un browser Web, senza installazione, registrazione o necessità di potenza di calcolo locale.