A Google DeepMind bemutatta az AlphaProteo nevű mesterséges intelligencia rendszert, amely új fehérjéket képes tervezni, amelyek sikeresen kötődnek a célmolekulákhoz. Ez a felfedezés potenciálisan forradalmasíthatja a gyógyszertervezést és a betegségek kutatását.
Innovatív fehérje-tervezés
Az AlphaProteo képes új fehérjekötőket generálni különböző célfehérjékhez, beleértve a VEGF-A-t, amely a rák és a cukorbetegség szövődményeivel hozható összefüggésbe. Különösen figyelemre méltó, hogy ez az első alkalom, hogy egy mesterséges intelligencia eszköz sikeresen tervezett fehérjekötőt a VEGF-A számára.
Kiváló teljesítmény
A rendszer teljesítménye figyelemre méltó, mivel hét tesztelt célfehérje esetén akár 300-szor jobb kötési affinitást és magasabb kísérleti sikerességi arányt ért el, mint a jelenlegi módszerek.
Az AlphaFold adatai
Az AlphaProteo hatalmas mennyiségű fehérjeadatból, azaz a Protein Data Bank-ból és több mint 100 millió előrejelzett struktúrából tanult, amelyeket az AlphaFold szolgáltatott. A rendszer képes a molekuláris kötődés bonyolultságainak megértésére, és a célmolekula szerkezete és preferált kötési helyei alapján generálja a megfelelő fehérjét.
Sikeres tesztelés
A csapat különböző célfehérjékhez tervezett kötőket, beleértve a fertőzésben részt vevő vírusfehérjéket és a rákhoz, gyulladásokhoz, valamint autoimmun betegségekhez kapcsolódó fehérjéket. Az eredmények ígéretesek voltak, mivel a legjobb kötési erősségeket és magas kötési sikerességi arányokat figyeltek meg.
Például a BHRF1 vírusfehérje célzásakor az AlphaProteo jelölt molekuláinak 88%-a sikeresen kötődött a laboratóriumi tesztelés során. Az AlphaProteo kötői átlagosan 10-szer erősebb kötődést mutattak, mint a legjobb létező tervezési módszerek.
Fejlesztési korlátok
A rendszer teljesítménye arra utal, hogy jelentősen csökkentheti a kezdeti kísérletekhez szükséges időt a fehérjekötők széleskörű alkalmazásai terén. A csapat azonban elismeri, hogy az AlphaProteo korlátokkal rendelkezik, mivel nem tudott sikeres kötőket tervezni a TNFɑ esetében, amely egy autoimmun betegségekkel, például reumatoid arthritis-szel összefüggő fehérje.
Felelős fejlesztés
A Google DeepMind a felelős fejlesztés érdekében külső szakértőkkel működik együtt, hogy tájékoztassák a munka megosztásának fokozatos megközelítését és hozzájáruljanak a közösségi erőfeszítésekhez a legjobb gyakorlatok kidolgozásában, beleértve az NTI új AI Bio Fórumát.
Ahogy a technológia fejlődik, a csapat tervezi, hogy együttműködik a tudományos közösséggel az AlphaProteo alkalmazásainak kiaknázásában hatékony biológiai problémák megoldására és a korlátok megértésére.
Az AlphaProteo jelentős lépést jelent a fehérje tervezésében, ugyanakkor a megfelelő kötés elérése általában csak az első lépés a gyakorlati alkalmazásokhoz szükséges fehérjék tervezésében. Még számos bioengineering kihívás vár megoldásra a kutatás és fejlesztés folyamatában.
Jövőbeli lehetőségek
Mindazonáltal a Google DeepMind előrelépése óriási potenciállal bír a kutatás elősegítésére, beleértve a gyógyszerfejlesztést, a sejt- és szövetképeket, a betegségek megértését és diagnózisát, sőt a növények kártevőkkel szembeni ellenállásának növelését is.
Érdekes tény: Az AlphaProteo képességei lehetővé teszik, hogy a jövőben a gyógyszeriparban használt fehérjék tervezésének folyamata akár 90%-kal gyorsabbá váljon.
Források: Google DeepMind, AI News