Setyembre sa Biosphere 🌐 - Open Science Index: Ipinaglaban namin ang isang searchable directory na may 6,720 na siyentipikong mapagkukunan. - Launchpad: Idinagdag namin ang pag-fund ng wallet gamit ang credit card sa pamamagitan ng Privy. - Bagong website ng Bio: Ibinago namin ang aming website, pinagsama ang BIOS, OpenLabs, Buildspace, Launchpad at Biofy sa isang lugar. - PeptAI: Napili sa Track 2 ng Adaptyv Bio × Anthropic Protein Design Competition. - NeuroLab Ignition Sale: Isinara ang sale na 2.2× oversubscribed, na may higit sa 442K USDC na inilagay ng higit sa 650 na kalahok. Ang mga claim ng NDT reward para sa mga veBIO staker ay nasa live na sa https://t.co/Pdf20lmFSy. Idinagdag pa namin ang refund sa lahat ng BioXP na ginastos sa Ignition Sale. Basahin ang buong monthly report ↓

Ang aming Punong tagapagsanay sa BD, Michelangelo (@oxMichelangelo), ay nasa @ARDD_Meeting sa Boston linggong ito hanggang Sabado. Kung ikaw ay nagbuo sa consumer biotech, rare diseases o longevity, at ang $25–150K ay maaaring magbigay-puwersa sa iyong susunod na hakbang sa pananaliksik, mag-DM sa kanya para makipagkita. Gusto rin naming makipag-usap kung ikaw ay isang investor na may mga promiseng proyekto na abiso pa para sa iyong pondo.

Congrats sa PeptAI team dahil napili sa Track 2 ng @adaptyvbio x @AnthropicAI Protein Design Competition! Magandang makita ang team na kasama ang mga siyentipiko mula sa buong mundo upang palakasin ang AI-driven na pagdisenyo ng protein at subukan ang mga bagong disenyo. Sundin ang @peptai_ upang sundin ang kanilang pag-unlad ↓

Ang agham ay tunay na motor ng pag-unlad para sa kabihasnan, ngunit ang motor na ito ay medyo naka-stall. Kailangan natin ang bukas at walang pahintulot na agham. Dapat bukas ang agham sa sinumang gustong tumulong na ilipat ito pababa. Ito ang ideya sa likod ng Bio: mga bukas na network ng pananaliksik kung saan ang mga siyentipiko ang nag-uupahan sa mga AI agent, nagbabahagi ng ebidensya na maaaring gamitin ng iba, at nagtatrabaho kasama ang mga komunidad upang pahintulutan at pagpapalakasin ang agham na kanilang pinagmamalaki.

Ang susunod na Ignition Sale ay inaasahang maging available sa Bio buwang susunod! @NootropicsDAO_ ay nagbuo ng NeuroLab AI upang suriin kung paano makaaapekto ang mga kompound sa utak, mula sa kognisyon hanggang sa potensyal na side effects, at tulungan ang mga mananaliksik na pumili kung ano ang susubukan sa laboratorio. Gamitin ang BioXP + USDC upang sumali sa sale sa @base ↓

Ang unang dahilan kung bakit nag-aalala ang isang tao tungkol sa bioteknolohiya ay maaaring ang kanyang balat, buhok, o ang lakas na nais niyang panatilihin habang tumatanda. Sinasabing ni @ArtemyShumskiy na ang mga pangarap na ito ay maaaring tumulong na lutasin ang problema sa pagsasapilit ng bioteknolohiya ng panghabambuhay. Ipinapakita niya ang GLP-1 bilang ebidensya ng merkado para sa mga resulta na gusto ng mga tao at handa nilang bayaran. Ang propuesta ay gawing puntos ng simula ang mga resultang ito sa pag-unlad ng gamot. Tukuyin ang pagpapabuti sa lakas, kognisyon, o metabolikong kalusugan, tapos magtrabaho pabalik mula sa biyolohiya. Ito ay nagbibigay sa mga mananaliksik ng malinaw na layunin at sa mga investor ng mas malinaw na imahe ng demand. Dito nagmumula ang ating pagtingin sa consumer biotech bilang entry point para sa Bio Protocol. Maaaring tumulong ang mga tao na pagsanayin ang isang bagay na nais nilang gamitin at sundin kung ano ang tunay na ipinapakita ng mga eksperimento.

Ang AI biology ay kasalukuyang nasa maagap na yugto upang mabuo ang mga pagsasalba sa stack. @RANDCorporation ay nagmamapa ng siyam na interbensyon sa iba’t ibang aspeto tulad ng pagkakaroon ng mga modelo at data, pagsusuri ng materyales, pagkakakilanlan, pagtukoy ng pinagmulan, at pagsagot sa kalusugan ng publiko. Walang iisang pagsasalba na makakapalibot sa buong serye mula sa impormasyon hanggang sa pagsasagawa. Ang BIOS (@bioaidevs) ay nagbibigay ng malinaw na panahon. Maraming yugto ng kompyutasyonal na disenyo ng gamot ay maaari nang tumakbo sa loob ng isang kampanya. Ang wet-lab na patunay ay ang susunod na hakbang. Buoin ang mga pagsasalba bago isara ang loop.

Congrats sa @adaptyvbio sa $40M. Ang linya na dapat basahin nang dalawang beses ay ang pagiging limitado ng AI sa bilis ng mga eksperimento na nakabatay dito. Ang pagbuo ng throughput sa physical side ay mas mabagal at menos glamoroso kaysa sa paggawa ng model, at ito ang inaasahan ng buong larangan. Magandang makita na maayos na pinagpapala ito.

Binabayaran ng agham ang parehong pagkabigo nang maraming beses, at walang kasali ang gumagawa ng mali. Isang laboratorio ay nagpapakipagsapalaran ng dalawang taon sa isang paraan at hindi ito gumagana. Ang resultang ito ay isarado ang isang pinto, at may limitadong bilang ng mga pinto, kaya mahalaga na malaman. Hindi ito nagdudulot ng anumang progreso. Walang journal ang nais makuha nito. Walang pagpapalawig ng grant ang nagbibigay ng pagsuporta dito. May tahimik na propesyonal na gastos sa pagsasabi nang malinaw na dalawang taon ay nagbigay ng hindi. Kaya ito ay nananatili sa laboratorio, sa isang drawer, sa alaala ng isang postdoc na umalis na para sa industriya. Pagkatapos ay may isa pang laboratorio na may parehong ideya. Ito ay isang mabuting ideya, kaya may dalawang grupo ang mayroon nito. Sila ay nagpapakipagsapalaran ng kanilang dalawang taon. Parehong resulta, parehong katahimikan. Sa ilalim ng isang ikatlong grupo, kasalukuyang sumusulat ang kanilang aplikasyon sa grant. Ang pagkabigo ay ang paraan kung paano gumagana ang paghahanap. Ang problema ay bawat pagkabigo ay binabayaran muli at muli, ng mga tao na walang paraan na malaman na ito ay napagbayaran na dati. Ito ay sumusunod sa paraan kung paano pinopondo ang pananaliksik. Ang tiyak na paraan upang makuha ang bayad ay ang paggawa ng mga resulta na tila nagpapakita ng pag-unlad, at ang hindi ay hindi tila ganun mula sa labas. Baguhin ang nagbabayad at babago ang anyo ng presyon. Isang grupo na nagkaisa upang malaman kung gumagana ba ang isang bagay ay walang stake sa sagot na oo. Gusto nilang malaman. Kung ito ay hindi, iyon ang kanilang binili, at walang kailangang protektahan sa pamamagitan ng pagtigil sa pagsasalita. Ang karamihan sa mga sumusunod dito ay hindi pa nabuo. Ito ay iba’t ibang posisyon sa simula, at ang mga posisyon sa simula ay nagkakaroon ng kompound effect.

Ang isang kondisyon na nakakaapekto sa walong libong tao ay nagkakahalaga ng parehong halaga sa pag-aaral kaysa sa isang kondisyon na nakakaapekto sa walong milyon. Parehong disenyo ng pagsubok, dekada, at mga regulador. Ang nagbabago ay sino ang bibili ng sagot. Kaya para sa walong libong tao, ang sagot ay karamihan ay hindi hinahanap. Hindi sila isang merkado. Maaari pa rin silang maging isang pondo.