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AI can design peptides. Biology still decides.

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AI can design peptides. Biologystill decides.Made for Emmanuel C., by Hanademi
La IA puede diseñar péptidos.La biología aún decide.Made for Emmanuel C., by Hanademi
Peptide space jumps from 3.2 million to10.24 trillionPossible sequences from 20 standard amino acids at two peptide lengths.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: How Many Combinations Of Proteins Can Be Made - Poinfish.Only the two sourced endpoints are used.UnitSequences10.2TTen residues3,200,000Five residues
The design problem starts with scale. Five residues create 3.2 million possible sequences. At 10 residues, the space reaches 10.24 trillion, making exhaustive laboratory search impractical.
El espacio peptídico salta de 3,2 millones a10,24 billonesSecuencias posibles con 20 aminoácidos estándar en dos longitudes peptídicas.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: How Many Combinations Of Proteins Can Be Made - Poinfish.Solo se utilizan los dos extremos citados.UnidadSecuencias10,2 BDiez residuos3.200.000Cinco residuos
El problema de diseño empieza con la escala. Cinco residuos crean 3,2 millones de secuencias posibles. Con 10 residuos, el espacio llega a 10,24 billones, lo que vuelve impráctica la búsqueda exhaustiva en laboratorio.
The terms behind peptide designMade for Emmanuel C., by HanademiPeptideA short chain of amino acids that can carry biological signals.IgGA full antibody molecule, much larger than a typical peptide.GLP-1A natural peptide hormone used as a basis for diabetes medicines.Virtual screeningSoftware-based ranking of candidates before physical laboratory tests.
Peptides are short amino-acid chains, while IgG is a full antibody. GLP-1 is a peptide hormone that became a major engineering target. Virtual screening ranks candidates before laboratory work begins.
Los términos del diseño de péptidosMade for Emmanuel C., by HanademiPéptidoUna cadena corta de aminoácidos que puede transmitir señales biológicas.IgGUna molécula completa de anticuerpo, mucho mayor que un péptido típico.GLP-1Una hormona peptídica natural usada como base de medicamentos para la diabetes.Cribado virtualClasificación por software de candidatos antes de las pruebas físicas.
Los péptidos son cadenas cortas de aminoácidos, mientras la IgG es un anticuerpo completo. GLP-1 es una hormona peptídica que se convirtió en una diana importante de ingeniería. El cribado virtual clasifica candidatos antes del trabajo de laboratorio.
Computational design meets the labA lab-coated researcher interacts with a molecular visualization on a display.Sources: AI for drug Discovery: A powerful tool, but not a single solution - IE University. ie.edu.
AI expands molecular design, but researchers still connect computational models to experimental work.
El diseño computacional llega al laboratorioUn investigador con bata de laboratorio interactúa con una visualización molecular en una pantalla.Fuentes: AI for drug Discovery: A powerful tool, but not a single solution - IE University. ie.edu.
La IA amplía el diseño molecular, pero los investigadores aún conectan los modelos computacionales con el trabajo experimental.
AMP-Designer produced 18 active peptidesagainst Gram-negative bacteria in 11 days.The reported peptides showed broad-spectrum activity against Gram-negative bacteria.The result does not imply that every target or program will move at the same speed.Sources: science.org.
This is the strongest evidence that peptide design is becoming computational. AMP-Designer produced 18 de novo antimicrobial peptides within 11 days. Laboratory activity connected the model output to measured biology.
AMP-Designer produjo 18 péptidos activoscontra bacterias gramnegativas en 11 días.Los péptidos reportados mostraron actividad de amplio espectro contra bacteriasgramnegativas. El resultado no implica que todas las dianas o programas avancen almismo ritmo.Fuentes: science.org.
Esta es la evidencia más sólida de que el diseño peptídico se vuelve computacional. AMP-Designer produjo 18 péptidos antimicrobianos de novo en 11 días. La actividad de laboratorio conectó el resultado del modelo con biología medida.
AlphaFold coverage grew to 214 millionsequencesPublished AlphaFold database coverage in 2021 and 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: AlphaFold Protein Structure Database in 2024.The published definition changes from structures in 2021 to covered protein sequences in 2024.UnitDatabase coverage2021 structures2024 sequences214,000,000365,000586.3x
Structure prediction becomes more useful as its searchable map expands. AlphaFold moved from about 365,000 structures in 2021 to coverage exceeding 214 million protein sequences by 2024. The comparison requires care because the database changed what it counted.
La cobertura de AlphaFold creció hasta 214millones de secuenciasCobertura publicada de la base AlphaFold en 2021 y 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: AlphaFold Protein Structure Database in 2024.La definición publicada cambia de estructuras en 2021 a secuencias proteicas cubiertas en 2024.UnidadCobertura de la baseEstructuras de 2021Secuencias de 2024214.000.000365.000586,3x
La predicción estructural se vuelve más útil cuando se amplía su mapa buscable. AlphaFold pasó de unas 365.000 estructuras en 2021 a cubrir más de 214 millones de secuencias proteicas en 2024. La comparación exige cuidado porque la base cambió lo que contaba.
ProteinMPNN recovered 52% of nativesequencesNative sequence recovery on the cited protein-design benchmarks, percent.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: Robust deep learning–based protein sequence design using ....UnitNative sequence recoveryProteinMPNN52%Rosetta33%1.6x
Candidate generation can be compared with an older design system. ProteinMPNN reported 52% native sequence recovery, versus roughly 33% for Rosetta. The improvement supports better computational design, not automatic therapeutic success.
ProteinMPNN recuperó el 52 % de lassecuencias nativasRecuperación de secuencia nativa en las pruebas citadas de diseño de proteínas, porcentaje.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: Robust deep learning–based protein sequence design using ....UnidadRecuperación de secuencia nativaProteinMPNN52 %Rosetta33 %1,6x
La generación de candidatos puede compararse con un sistema de diseño anterior. ProteinMPNN informó una recuperación del 52 %, frente a aproximadamente 33 % para Rosetta. La mejora apoya un mejor diseño computacional, no un éxito terapéutico automático.
AI screening reached more than 107million moleculesTraining compounds and virtually screened molecules in the halicin study.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery - PubMed.UnitMolecules107,000,000Virtual search2,500Training compounds
The model did not enlarge the laboratory. It enlarged the search before laboratory work began. About 2,500 training compounds supported virtual screening across libraries containing more than 107 million molecules.
El cribado con IA alcanzó más de 107millones de moléculasCompuestos de entrenamiento y moléculas cribadas virtualmente en el estudio de la halicina.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery - PubMed.UnidadMoléculas107.000.000Búsqueda virtual2.500Compuestos de entrenamiento
El modelo no amplió el laboratorio. Amplió la búsqueda antes de que comenzara el trabajo experimental. Unos 2.500 compuestos de entrenamiento permitieron cribar bibliotecas con más de 107 millones de moléculas.
PeptiVerse checks four risks before synthesisPeptiVerse predicts four peptide properties before synthesis, while laboratory equipment remainspart of the workflow.Sources: engineering.upenn.edu.
This is computational peptide design on a laboratory bench. PeptiVerse checks four developability properties before synthesis. It can remove weak candidates earlier, but physical tests still decide whether the predictions hold.
PeptiVerse comprueba cuatro riesgosantes de la síntesisPeptiVerse predice cuatro propiedades de los péptidos antes de la síntesis, mientras el equipo delaboratorio sigue formando parte del proceso.Fuentes: engineering.upenn.edu.
Así se ve el diseño computacional de péptidos en una mesa de laboratorio. PeptiVerse comprueba cuatro propiedades de desarrollo antes de la síntesis. Puede descartar antes candidatos débiles, pero las pruebas físicas todavía deciden si las predicciones se cumplen.
Drug development costs exceed $2.5 billionCapitalized pharmaceutical R&D cost estimates, USD billions.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates ....UnitUSD$2.9BIncluding later research$2.6BBefore approval
AI can attack the early search, but the economic mountain is much larger. DiMasi and colleagues estimated $2.558 billion before approval. Including post-approval research lifts the total to $2.870 billion.
El desarrollo de un fármaco supera 2,5 milmillones de USDEstimaciones capitalizadas del costo de I+D farmacéutica, miles de millones de USD.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates ....UnidadUSD$2,9 mil MIncluida la investigación posterior$2,6 mil MAntes de la aprobación
La IA puede atacar la búsqueda inicial, pero la montaña económica es mucho mayor. DiMasi y sus colegas estimaron 2,558 mil millones antes de la aprobación. La investigación posterior eleva el total a 2,870 mil millones.
Clinical work takes twice as long asregulatory reviewMedian duration for drugs approved in Japan in 2009, months.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: jpma.or.jp.UnitMonthsClinical development48.2Regulatory review19.1
The bottleneck is not only the regulator. In this Japanese cohort, clinical development lasted 48.2 months. Regulatory review lasted 19.1 months, so faster design addresses only one part of the calendar.
El trabajo clínico tarda más del doble que larevisión regulatoriaDuración mediana de medicamentos aprobados en Japón en 2009, meses.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: jpma.or.jp.UnidadMesesDesarrollo clínico48,2Revisión regulatoria19,1
El cuello de botella no está solo en el regulador. En esta cohorte japonesa, el desarrollo clínico duró 48,2 meses. La revisión regulatoria duró 19,1 meses, así que un diseño más rápido aborda solo una parte del calendario.
The FDA pilot targets a 1.5-month midpointfor selected application reviews.The promise applies only to selected applications in the pilot. It is not a measured resultacross all FDA reviews.Sources: intuitionlabs.ai.
Policy can compress a different part of the pathway. The FDA’s 2025 pilot promises selected reviews in 1 to 2 months, with a 1.5-month midpoint. The earlier comparison was 10 to 12 months, but this remains a prospective target.
El piloto de la FDA apunta a una media de1,5 meses para revisar ciertas solicitudes.La promesa se aplica solo a ciertas solicitudes del piloto. No es un resultado medido entodas las revisiones de la FDA.Fuentes: intuitionlabs.ai.
La política puede comprimir otra parte del proceso. El piloto de la FDA de 2025 promete ciertas revisiones en 1 a 2 meses, con una media de 1,5 meses. La comparación anterior era de 10 a 12 meses, pero sigue siendo un objetivo prospectivo.
Peptides already have a deep developmentpipelineApproximate peptide inventory reported in a 2018 review.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: Therapeutic peptides: Historical perspectives, current ....The categories are an inventory, not stages followed by one shared cohort.UnitPrograms and approved drugsPreclinical development500Clinical trials140Approved drugs60
AI enters a field that already has depth. A 2018 review found more than 500 preclinical programs and about 140 in clinical trials. More than 60 peptide drugs had already won approval.
Los péptidos ya tienen una amplia carterade desarrolloInventario aproximado de péptidos informado en una revisión de 2018.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: Therapeutic peptides: Historical perspectives, current ....Las categorías forman un inventario, no etapas recorridas por una misma cohorte.UnidadProgramas y fármacos aprobadosDesarrollo preclínico500Ensayos clínicos140Fármacos aprobados60
La IA entra en un campo que ya tiene profundidad. Una revisión de 2018 encontró más de 500 programas preclínicos y unos 140 en ensayos clínicos. Más de 60 fármacos peptídicos ya habían sido aprobados.
A full IgG is 26 times longer than a50-residue peptideApproximate amino-acid count at the peptide upper definition and in a full IgG.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: Therapeutic Peptides: Recent Advances in Discovery ....Ratio calculated from the two sourced values: 1,300 ÷ 50 = 26.UnitAmino acidsPeptide upper limit50Full IgG1,300
Peptides occupy a useful middle ground. Their common definition reaches about 50 amino acids, while a full IgG contains around 1,300. That smaller scale makes peptides configurable without carrying the full size of an antibody.
Una IgG completa es 26 veces más largaque un péptido de 50 residuosNúmero aproximado de aminoácidos en el límite superior del péptido y en una IgG completa.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: Therapeutic Peptides: Recent Advances in Discovery ....Proporción calculada con los dos valores citados: 1,3 ÷ 50 = 26.UnidadAminoácidosLímite del péptido50IgG completa1.300
Los péptidos ocupan un punto intermedio útil. Su definición habitual llega a unos 50 aminoácidos, mientras una IgG completa contiene cerca de 1.300. Esa menor escala permite configurarlos sin cargar con el tamaño total de un anticuerpo.
AstraZeneca estimates traditionalapproaches cannot drug 85% ofhuman protein targets.The attribution is essential because the figure comes from AstraZeneca rather than anindependent consensus estimate.Sources: astrazeneca.com.
The traditional toolkit leaves a large share of human proteins out of reach. AstraZeneca puts that share at 85%. The estimate explains the appetite for new modalities, but it remains an interested party’s assessment.
AstraZeneca estima que los enfoquestradicionales no pueden tratar el 85 % delas proteínas humanas diana.La atribución es esencial porque la cifra procede de AstraZeneca y no de una estimaciónde consenso independiente.Fuentes: astrazeneca.com.
Las herramientas tradicionales dejan fuera de alcance una gran parte de las proteínas humanas. AstraZeneca sitúa esa proporción en el 85 %. La estimación explica el interés por nuevas modalidades, pero sigue siendo una valoración de una parte interesada.
Engineering stretched GLP-1 half-life fromroughly 1 to 2 minutes to 7 days.This is a demonstrated engineering success, not evidence that every peptide can achievethe same extension.Sources: A Comprehensive Review on the Pharmacokinetics and Drug−Drug Interactions of Approved GLP-1 Receptor Agonists and a Dual GLP-1/GIPReceptor Agonist - PMC.
Peptide engineering can solve a basic developability problem. Native GLP-1 has a half-life of roughly 1 to 2 minutes. Semaglutide extends that window to about 7 days, turning a fragile signal into a usable medicine.
La ingeniería extendió la semivida deGLP-1 de unos 1 a 2 minutos a 7 días.Este es un éxito demostrado de ingeniería, no evidencia de que todos los péptidos puedanlograr la misma extensión.Fuentes: A Comprehensive Review on the Pharmacokinetics and Drug−Drug Interactions of Approved GLP-1 Receptor Agonists and a Dual GLP-1/GIPReceptor Agonist - PMC.
La ingeniería de péptidos puede resolver un problema básico de desarrollo. El GLP-1 nativo tiene una semivida de aproximadamente 1 a 2 minutos. La semaglutida extiende esa ventana hasta unos 7 días, convirtiendo una señal frágil en un medicamento utilizable.
Tenfold generation leaves only 10% testedIllustrative fixed-capacity arithmetic for a tenfold increase in candidate generation.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: Hanademi. (2026). Bottleneck arithmetic for fixed experimental capacity. Internal analytical calculation.Assumes fixed assay capacity and 10 times more generated candidates.UnitShare of candidates tested0%25%50%75%100%100%Starting share-90%Capacity gap10%Remaining share
Faster design does not remove the laboratory bottleneck. Hold assay capacity fixed and generate 10 times more candidates. The share tested falls from 100% to 10%, moving the constraint downstream.
Generar diez veces más deja solo un 10 %probadoAritmética ilustrativa con capacidad fija ante un aumento de diez veces en la generación de candidatos.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: Hanademi. (2026). Bottleneck arithmetic for fixed experimental capacity. Internal analytical calculation.Supone capacidad fija de ensayo y 10 veces más candidatos generados.UnidadProporción de candidatos probados0 %25 %50 %75 %100 %100 %Proporción inicial-90 %Brecha de capacidad10 %Proporción restante
Un diseño más rápido no elimina el cuello de botella del laboratorio. Si la capacidad de ensayo permanece fija y se generan 10 veces más candidatos, la proporción probada cae de 100 % a 10 %. La limitación se desplaza hacia etapas posteriores.
China’s high-tech export share fell after2021High-technology exports as a percent of manufactured exports in China, 2007 to 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). High-technology exports (% of manufactured exports) [TX.VAL.TECH.MF.ZS]. WorldBank Open Data.UnitPercent of manufactured exports26%28%30%32%2007201020132016201920222010 peaked at 32.2%.2024 ended at 26.3%.30.2%
A large technology industry does not rise on every measure. China’s high-tech share stayed near 30% for much of the period. It then fell to 26.3% by 2024, even as the absolute export value remained enormous.
La proporción tecnológica de lasexportaciones chinas cayó después de 2021Exportaciones de alta tecnología como porcentaje de las exportaciones manufactureras de China, 2007 a2024.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). High-technology exports (% of manufactured exports) [TX.VAL.TECH.MF.ZS]. WorldBank Open Data.UnidadPorcentaje de exportaciones manufactureras26 %28 %30 %32 %2007201020132016201920222010 alcanzó un máximo del 32,2%.2024 terminó en 26,3 %.30,2 %
Una gran industria tecnológica no sube en todas las medidas. La proporción de alta tecnología de China se mantuvo cerca del 30 % durante gran parte del periodo. Después cayó hasta 26,3 % en 2024, aunque el valor absoluto de las exportaciones siguió siendo enorme.
China’s high-tech exports peaked above$936 billionChina’s high-technology exports in current USD, 2007 to 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). High-technology exports (current US$) [TX.VAL.TECH.CD]. World Bank Open Data.UnitUSD$0$500B$1,000B2007201020132016201920222021 peaked at $936.4 billion.2024 recovered to $856.8billion.
Absolute scale tells a different story from export share. China’s high-tech exports rose from $343.6 billion in 2007 to $936.4 billion in 2021. They fell afterward but still reached $856.8 billion in 2024.
Las exportaciones tecnológicas de Chinasuperaron los 936 mil millones de USDExportaciones de alta tecnología de China en USD corrientes, 2007 a 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). High-technology exports (current US$) [TX.VAL.TECH.CD]. World Bank Open Data.UnidadUSD$0$500 mil M$1.000 mil M2007201020132016201920222021 alcanzó 936,4 milmillones de USD.2024 se recuperó hasta 856,8mil millones de USD.
La escala absoluta cuenta una historia distinta de la proporción exportadora. Las exportaciones tecnológicas de China subieron de 343,6 mil millones de USD en 2007 a 936,4 mil millones en 2021. Después cayeron, pero aún alcanzaron 856,8 mil millones en 2024.
Nonresident patent filings in China grewsixfoldPatent applications filed by nonresidents in China, 2000 to 2021.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Patent applications, nonresidents [IP.PAT.NRES]. World Bank Open Data.UnitApplications050K100K150K2000200420082012201620202000 began at 26,560.2021 reached 159,019.
Technology ecosystems attract outside participation as they deepen. Nonresident patent filings in China rose almost continuously across two decades. The total reached 159,019 in 2021, roughly 6 times the 2000 level.
Las solicitudes de patentes de no residentesen China se multiplicaron por seisSolicitudes de patentes presentadas por no residentes en China, 2000 a 2021.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Patent applications, nonresidents [IP.PAT.NRES]. World Bank Open Data.UnidadSolicitudes050K100K150K2000200420082012201620202000 comenzó con 26.560.2021 llegó a 159.019.
Los ecosistemas tecnológicos atraen participación externa a medida que se profundizan. Las solicitudes de patentes de no residentes en China aumentaron durante casi dos décadas. El total llegó a 159.019 en 2021, cerca de 6 veces el nivel de 2000.
Internet use in Brazil rose from 2.9% to84.5%Individuals using the internet as a percent of Brazil’s population, 2000 to 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.UnitPercent of population0%25%50%75%20002004200820122016202020242000 started at 2.9%.2024 reached 84.5%.
Software industries scale after digital access becomes ordinary. In Brazil, internet use rose from 2.9% of the population in 2000 to 84.5% in 2024. Biology lacks an equivalent shortcut because molecules still require physical production and testing.
El uso de internet en Brasil subió de 2,9 % a84,5 %Personas que usan internet como porcentaje de la población de Brasil, 2000 a 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.UnidadPorcentaje de la población0 %25 %50 %75 %20002004200820122016202020242000 comenzó en 2,9 %.2024 llegó a 84,5 %.
Las industrias de software escalan cuando el acceso digital se vuelve común. En Brasil, el uso de internet subió del 2,9 % de la población en 2000 al 84,5 % en 2024. La biología no tiene un atajo equivalente porque las moléculas aún requieren producción y pruebas físicas.
India’s service exports remain far moresoftware-heavy than China’sICT services as a percent of service exports in India and China, 2005 to 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank Open Data.UnitPercent of service exports0%20%40%2005200820112014201720202023IndiaChinaIndia ended at 48.6%.China ended at 19.1%.
Software can become a large export layer without moving physical goods. India’s ICT share stayed near half of service exports across most of the period. China climbed strongly, but remained far below India at 19.1% in 2025.
Las exportaciones de servicios de India siguenmucho más orientadas al software que las de ChinaServicios TIC como porcentaje de las exportaciones de servicios en India y China, 2005 a 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank OpenData.UnidadPorcentaje de exportaciones de servicios0 %20 %40 %2005200820112014201720202023IndiaChinaIndia terminó en 48,6 %.China terminó en 19,1 %.
El software puede convertirse en una gran capa exportadora sin mover bienes físicos. La proporción TIC de India se mantuvo cerca de la mitad de sus exportaciones de servicios durante casi todo el periodo. China subió con fuerza, pero quedó muy por debajo, en 19,1 % en 2025.
Korea passed Japan in ICT service exportshareICT services as a percent of service exports in Korea and Japan, 2005 to 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank Open Data.UnitPercent of service exports0%5%10%2005200820112014201720202023KoreaJapanKorea reached 12.5%.Japan ended at 6.0%.
Digital specialization can change quickly. Korea began below Japan in 2005 but accelerated after 2013. By 2025, its ICT service export share was 12.5%, more than twice Japan’s 6.0%.
Corea superó a Japón en la proporción deexportaciones de servicios TICServicios TIC como porcentaje de las exportaciones de servicios en Corea y Japón, 2005 a 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank OpenData.UnidadPorcentaje de exportaciones de servicios0 %5 %10 %2005200820112014201720202023CoreaJapónCorea llegó al 12,5 %.Japón terminó en 6,0 %.
La especialización digital puede cambiar rápidamente. Corea comenzó por debajo de Japón en 2005, pero aceleró después de 2013. En 2025, su proporción de exportaciones de servicios TIC era del 12,5 %, más del doble del 6,0 % de Japón.
Germany pulled ahead of the UK in ICTservice exportsICT services as a percent of service exports in Germany and the United Kingdom, 2005 to 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank Open Data.UnitPercent of service exports0%5%10%2005200820112014201720202023GermanyUnitedKingdomGermany ended at 11.5%.The UK ended at 9.0%.
Germany and the United Kingdom began close together. Their paths separated after the mid-2010s. Germany finished 2025 at 11.5%, while the United Kingdom ended at 9.0%.
Alemania superó al Reino Unido enexportaciones de servicios TICServicios TIC como porcentaje de las exportaciones de servicios en Alemania y el Reino Unido, 2005 a2025.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank OpenData.UnidadPorcentaje de exportaciones de servicios0 %5 %10 %2005200820112014201720202023AlemaniaReinoUnidoAlemania terminó en 11,5 %.El Reino Unido terminó en 9,0 %.
Alemania y el Reino Unido comenzaron cerca. Sus trayectorias se separaron después de mediados de la década de 2010. Alemania terminó 2025 en 11,5 %, mientras el Reino Unido acabó en 9,0 %.
The US ICT service export share doubledICT services as a percent of US service exports, 2005 to 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank Open Data.UnitPercent of service exports0%2%5%8%20052008201120142017202020232005 began at 4.1%.2025 reached 8.3%.
The software share of US service exports climbed gradually for 15 years. It jumped in 2020 and remained near 8% afterward. By 2025, the share was about twice its 2005 level.
La proporción TIC de las exportaciones deservicios de Estados Unidos se duplicóServicios TIC como porcentaje de las exportaciones de servicios de Estados Unidos, 2005 a 2025.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (% of service exports, BoP) [BX.GSR.CCIS.ZS]. World Bank OpenData.UnidadPorcentaje de exportaciones de servicios0 %2 %5 %8 %20052008201120142017202020232005 comenzó en 4,1 %.2025 llegó a 8,3 %.
La proporción de software en las exportaciones de servicios de Estados Unidos subió gradualmente durante 15 años. Saltó en 2020 y después se mantuvo cerca del 8 %. En 2025 era aproximadamente el doble del nivel de 2005.
China caught Korea in fixed broadbandsubscriptionsFixed broadband subscriptions per 100 people in China and Korea, 2000 to 2024. Log scale: every gridlineis ×10.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnitSubscriptions per 100 people0.0010.010.11101002000200420082012201620202024ChinaKoreaChina reached 47.2.Korea ended at 47.8.
Physical digital infrastructure can close a large gap. Korea began 2000 with more than 8 subscriptions per 100 people, while China was near zero. By 2024, China reached 47.2 and Korea 47.8.
China alcanzó a Corea en suscripciones debanda ancha fijaSuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en China y Corea, 2000 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnidadSuscripciones por cada 100 personas0,0010,010,11101002000200420082012201620202024ChinaCoreaChina llegó a 47,2.Corea terminó en 47,8.
La infraestructura digital física puede cerrar una gran brecha. Corea comenzó 2000 con más de 8 suscripciones por cada 100 personas, mientras China estaba cerca de cero. En 2024, China llegó a 47,2 y Corea a 47,8.
Germany kept a narrow broadband leadover the UKFixed broadband subscriptions per 100 people in Germany and the United Kingdom, 2000 to 2024. Logscale: every gridline is ×10.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnitSubscriptions per 100 people0.010.11101002000200420082012201620202024GermanyUnitedKingdomGermany ended at 45.6.The UK ended at 42.2.
Germany and the United Kingdom built broadband at similar speed. Their paths crossed several times before Germany established a modest lead. By 2024, the gap was 3.4 subscriptions per 100 people.
Alemania mantuvo una pequeña ventaja enbanda ancha sobre el Reino UnidoSuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en Alemania y el Reino Unido, 2000 a 2024.Escala logarítmica: cada línea es ×10.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnidadSuscripciones por cada 100 personas0,010,11101002000200420082012201620202024AlemaniaReinoUnidoAlemania terminó en 45,6.El Reino Unido terminó en 42,2.
Alemania y el Reino Unido construyeron banda ancha a una velocidad similar. Sus trayectorias se cruzaron varias veces antes de que Alemania estableciera una ventaja modesta. En 2024, la brecha era de 3,4 suscripciones por cada 100 personas.
Brazil narrowed the broadband gap with theUSFixed broadband subscriptions per 100 people in the United States and Brazil, 2000 to 2024. Log scale:every gridline is ×10.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnitSubscriptions per 100 people0.010.11101002000200420082012201620202024UnitedStatesBrazilThe US ended at 38.9.Brazil reached 24.1.
The United States maintained a broadband lead throughout the period. Brazil still expanded from almost zero to 24.1 subscriptions per 100 people. The remaining gap shows that shared digital infrastructure does not spread evenly.
Brasil redujo la brecha de banda ancha conEstados UnidosSuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en Estados Unidos y Brasil, 2000 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnidadSuscripciones por cada 100 personas0,010,11101002000200420082012201620202024EstadosUnidosBrasilEstados Unidos terminó en 38,9.Brasil llegó a 24,1.
Estados Unidos mantuvo una ventaja en banda ancha durante todo el periodo. Aun así, Brasil pasó de casi cero a 24,1 suscripciones por cada 100 personas. La brecha restante muestra que la infraestructura digital compartida no se distribuye de manera uniforme.
India’s fixed broadband remains below 4per 100 peopleFixed broadband subscriptions per 100 people in India, 2001 to 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnitSubscriptions per 100 people012320012004200720102013201620192022Growth stalled near 1.2.2024 reached 3.2.
India’s software export strength did not require broad fixed-broadband penetration. Subscriptions stayed near 1 per 100 people for much of the 2010s. Growth resumed after 2020, but the 2024 level was still only 3.2.
La banda ancha fija de India sigue pordebajo de 4 por cada 100 personasSuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en India, 2001 a 2024.Made for Emmanuel C., by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.UnidadSuscripciones por cada 100 personas012320012004200720102013201620192022El crecimiento se estancó cercade 1,2.2024 llegó a 3,2.
La fortaleza exportadora de software de India no exigió una amplia penetración de banda ancha fija. Las suscripciones se mantuvieron cerca de 1 por cada 100 personas durante gran parte de la década de 2010. El crecimiento se reanudó después de 2020, pero el nivel de 2024 seguía siendo solo 3,2.
Sequence space creates the opportunity,while experiments and developmentdetermine what can become a product.The sequence-space finding is now the lead analytical beat, with the remaining findingsretained as downstream context. AI can prioritize candidates, but assays, engineering,clinical development, and review remain limiting steps.Sources: How Many Combinations Of Proteins Can Be Made - Poinfish.; science.org.; A Comprehensive Review on the Pharmacokinetics and Drug−DrugInteractions of Approved GLP-1 Receptor Agonists and a Dual GLP-1/GIP Receptor Agonist - PMC.; jpma.or.jp.; Bandwidth Estimation – When 10% DAUMath Fails | TheCodeForge.
The opportunity starts with a combinatorial space of 10.24 trillion ten-residue peptides. The other findings show why that scale does not remove the need for experiments or development.
El espacio de secuencias crea laoportunidad, mientras los experimentos y eldesarrollo determinan qué puedeconvertirse en un producto.El hallazgo sobre el espacio de secuencias es ahora el análisis principal, y los demáshallazgos quedan como contexto posterior. La IA puede priorizar candidatos, pero losensayos, la ingeniería, el desarrollo clínico y la revisión siguen siendo etapas limitantes.Fuentes: How Many Combinations Of Proteins Can Be Made - Poinfish.; science.org.; A Comprehensive Review on the Pharmacokinetics and Drug−DrugInteractions of Approved GLP-1 Receptor Agonists and a Dual GLP-1/GIP Receptor Agonist - PMC.; jpma.or.jp.; Bandwidth Estimation – When 10% DAUMath Fails | TheCodeForge.
La oportunidad comienza con un espacio combinatorio de 10,24 billones de péptidos de diez residuos. Los demás hallazgos muestran por qué esa escala no elimina la necesidad de experimentos ni de desarrollo.
In summaryMade for Emmanuel C., by HanademiSources: AlphaFold Protein Structure Database in 2024.; A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery - PubMed.; Bandwidth Estimation – When10% DAU Math Fails | TheCodeForge.; How Many Combinations Of Proteins Can Be Made - Poinfish.; science.org.; intuitionlabs.ai.The AlphaFold database expanded from about 365,000 structures in 2021 to coverage exceeding 214 million protein sequences by 2024.A deep-learning antibiotic study trained on about 2,500 compounds and searched libraries including more than 107 millionmolecules before identifying halicin.With fixed assay capacity, increasing candidate generation tenfold reduces the tested share from 100% to 10%, a 90% decline.With 20 standard amino acids, sequence space grows from 3.2 million five-residue peptides to 10.24 trillion ten-residue peptides.AMP-Designer produced 18 de novo antimicrobial peptides with broad-spectrum activity against Gram-negative bacteria within 11 days.The FDA’s 2025 CNPV pilot promises to reduce selected application reviews from 10–12 months to 1–2 months.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Emmanuel C., by HanademiFuentes: AlphaFold Protein Structure Database in 2024.; A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery - PubMed.; Bandwidth Estimation – When 10%DAU Math Fails | TheCodeForge.; How Many Combinations Of Proteins Can Be Made - Poinfish.; science.org.; intuitionlabs.ai.La base AlphaFold pasó de unas 365.000 estructuras en 2021 a cubrir más de 214 millones de secuencias proteicas en 2024.Un estudio de antibióticos entrenó con unos 2.500 compuestos y buscó en bibliotecas de más de 107 millones antes de identificar la halicina.Con capacidad fija, multiplicar por diez los candidatos reduce la proporción probada de 100 % a 10 %, una caída de 90 %.Con 20 aminoácidos estándar, el espacio crece de 3,2 millones de péptidos de cinco residuos a 10,24 billones de diez residuos.AMP-Designer produjo en 11 días 18 péptidos antimicrobianos de novo con actividad de amplio espectro contra bacterias gramnegativas.El programa piloto CNPV de la FDA, anunciado en 2025, promete reducir ciertas revisiones de solicitudes de 10–12 meses a 1–2 meses.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Doubling peptide length multiplies the search space by more than 3 million. Four terms make the rest of the argument easier to follow.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

Duplicar la longitud del péptido multiplica el espacio de búsqueda por más de 3 millones. Cuatro términos facilitan el seguimiento del resto del argumento.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English