
<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">

<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>

</head>

<body dir="ltr">

<div class="elementToProof"><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">This is an announcement of Priyanka Setty's MS Presentation</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">===============================================</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Candidate: Priyanka Setty</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Date: Thursday, March 28, 2024</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div class="elementToProof"><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Time: 10 am CT</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Location: JCL 298</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Title: AMP Architect: A Multi-Agent AI Framework for Antimicrobial Peptide Design</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Abstract: In response to the escalating crisis of antimicrobial resistance (AMR), which accounts for an estimated 4.95 million deaths globally each year, we

 propose to develop a self-driving laboratory for designing antimicrobial peptides (AMPs). AMPs are small, naturally occurring molecules recognized for their broad-spectrum antibacterial activity and unique mechanisms of action, positioning them as promising

 candidates for the development of new therapeutics against drug-resistant bacteria. </span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Conventional in vitro and in vivo experimental assays, while considered the benchmark for AMP discovery and validation, are limited by the immense combinatorial

 complexity of potential AMP sequences. For instance, designing, a peptide of merely 20 amino acids in length presents an astronomical 20^20 Ąź^Ą˝possible combinations, rendering traditional methods insufficient. To autonomously navigate this vast space, we propose

 the development of AMP Architect, a novel multi-agent AI framework specifically designed to generate, screen, and validate potential AMP candidates. This system integrates and analyzes data from diverse sources, identifies peptides with specific functions,

 and predicts their efficacy and safety profiles through a combined computational and experimental approach. </span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">A core component of this self-driving laboratory is the integration of generative AI with state-of-the-art robotic platforms, which autonomously execute growth

 assays to assess the antimicrobial efficacy of AMPs. This approach not only expedites the discovery process but also enhances the precision of screening high-potential AMP candidates. By amalgamating these technological advancements within the multi-agent

 framework, we envision such a multi-agent workflow will enable a transformative step in our ability to combat AMR and reduce  the global health burden it currently imposes.</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Advisors: Ian Foster</span></div>

<div><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);"><br>

</span></div>

<div class="elementToProof"><span style="font-family: Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 11pt; color: rgb(0, 0, 0);">Committee Members: Rick Stevens, Arvind Ramanathan, and Ian Foster</span></div>

<div style="background-color: rgb(255, 255, 255);"></div>

</body>

</html>