Новата система за изкуствен интелект се научи да намалява и увеличава размерите на протеините, без да се нарушават тяхната структура и функции. За разлика от съществуващите модели, които създават нови протеини от нулата, алгоритъмът редактира вече съществуващи молекули. В експериментите изкуственият интелект успешно е намалил размера на няколко протеина, както и е създал увеличена версия на протеин с по-силно свързване с мишената за терапия на рака.
Съвременните системи за изкуствен интелект вече са способни да проектират нови молекули, включително антитела с терапевтичен потенциал. В много случаи обаче изследователите се нуждаят не от нови протеини, а от подобрени версии на вече съществуващите. Например, по-компактни молекули, които да проникват там, където големите протеини не могат да стигнат. Досега тези модификации често нарушаваха структурата на протеина и го лишаваха от биологична активност.
Изследователи от Университета „Дюк“ са разработили системата Raygun, която решава този проблем, пише Nature. Вместо обичайния анализ на аминокиселинната верига, новата система разбива протеина на отделни фрагменти и преобразува информацията за всеки от тях в числови шаблони. След това моделът създава стандартизирана версия на протеина и въз основа на нея генерира варианти с различен размер, като запазва структурата и функциите.
Какво показват тестовете
Авторите са тествали работата на Raygun върху четири протеина с различен размер. Сред тях са били хемоглобинът, състоящ се от 147 аминокиселини, и ферментът mTOR, който включва 2549 аминокиселини. ИИ е намалил броя на аминокиселините с 15–20% без да наруши първоначалната структура и функциите на протеините. В някои случаи системата е успяла да намали размера на молекулата почти наполовина или, обратно, да го увеличи приблизително два пъти.
Отделно изследователите тестваха технологията върху два флуоресцентни протеина, които се използват в изследванията за маркиране на клетки и молекули. Raygun намали размерите им с 10–16%, като те също запазиха своята структура и способността си да светят.
След това учените провериха възможностите за увеличаване размерите на протеините. Системата създаде по-голяма версия на епидермалния растежен фактор (EGF), който регулира растежа и диференциацията на клетките. След увеличаването протеинът започна да се свързва по-здраво със своя рецептор, който се счита за една от важните мишени в противотуморната терапия.
Според изследователите ефективността на Raygun се оказа по-висока от очакваното.
„Това беше нещо като изстрел на сляпо“,
заяви съавторът на изследването Капил Девкота.В момента екипът работи върху това да направи модела по-малко зависим от обема на обучаващите данни и да разшири възможностите му за създаване на компактни и функционални протеини. Интегрирането на машинното обучение в биотехнологиите вече надхвърля теоретичните симулации и започва пряко да пренаписва правилата във фармацията.