Proiectarea de noi proteine cu IA este un domeniu în creștere rapidă care promite să revoluționeze biologia și medicina.
Progresul rapid al inteligenței artificiale (IA) a dus studiul proteinelor în știință și medicină la un nou nivel: proiectarea proteinelor care ajută sistemul imunitar să lupte cu noile infecții. Cercetătorii de la MIT CSAIL au creat „FrameDiff”, un instrument de calcul pentru proiectarea de noi structuri de proteine care depășesc cele create de natură.
Acest instrument, precum cel dezvoltat de DeepMind de la Google, generează „cadre” care se potrivesc cu proprietățile intrinseci ale structurilor proteinelor, permițând proiectarea de noi proteine și facilitând astfel crearea de structuri de proteine fără precedent.
IA generativă Proiectarea noi structuri de proteine
Este bine cunoscut faptul că oamenii sunt expuși la o lume naturală în continuă schimbare, unde virușii și agenții patogeni provoacă noi boli, inclusiv cancer. Pentru a combate sau a inversa aceste amenințări, găsirea proteinelor care se pot lega de țintele lor sau accelera reacțiile chimice este esențială pentru diagnosticare și dezvoltarea de medicamente și vaccinuri împotriva agenților patogeni emergenti.
Procesul de inginerie a proteinelor în natură este extrem de lent, durând milioane de ani. Dezvoltarea acestei noi tehnologii își propune să răspundă mai rapid acestor provocări. Prin crearea structurilor proteinelor sintetice, pot fi proiectate noi proteine care se pot lega eficient de alte molecule, care pot fi utilizate în administrarea țintită a medicamentelor și în biotehnologie.
Acest lucru ar putea avea implicații și în domeniul biomedical, oferind noi oportunități precum formarea de proteine și anticorpi fotosintetici mai eficienți, pe lângă dezvoltarea ingineriei nanoparticule pentru terapia genică.
FrameDiff și crearea de noi proteine
Proteinele au o structură complexă deoarece sunt formate din mulți atomi legați prin legături chimice. Atomii de bază sunt numiți „coloana vertebrală” și fiecare trio de atomi din această coloană vertebrală are același model de legare și tipuri de atomi. Experții au folosit acest șablon pentru a crea algoritmi de învățare automată folosind concepte din geometrie și fizică, cum ar fi „cadre”, deoarece tripleții pot fi modelați ca aceste cadre.
Cadrele care au poziție și rotație 3D pot oferi tripleților suficiente informații pentru a înțelege mediul spațial. În acest sens, algoritmul de învățare automată are sarcina de a învăța cum să mute fiecare cadru pentru a construi o structură de proteine. Și astfel creați noi proteine care nu au mai fost văzute în natură până acum.
Sarcina algoritmului este de a muta și roti fiecare cadru până când seamănă cu proteina originală.
AlphaFold2: Instrumentul Google care prezice structurile proteinelor 3D
În 2021, laboratorul Google DeepMind AI a introdus AlphaFold2, un algoritm de învățare profundă care poate deduce structura proteinelor din secvența sa de aminoacizi. Prevăzând cu precizie forma pliată a proteinelor, acest instrument vă poate oferi orice secvență și obține instantaneu forma proteinei.
Prin determinarea structurii proteinelor, medicamentele pot fi dezvoltate pentru a le modifica, inclusiv proteine importante, cum ar fi anticorpii care luptă împotriva bolilor, hemoglobina, care transportă oxigenul în celulele roșii din sânge și enzimele. Atât FrameDiff, cu dezvoltarea sa de „difuzie SE(3)”, cât și AlphaFold2 folosesc conceptul de cadre pentru a modela proteine.
Până în prezent, AlphaFold2 a fost folosit pentru a dezvolta vaccinuri împotriva malariei și medicamente pentru cancer, printre altele. De fapt, a avut un impact uriaș asupra științei, accelerând cercetarea în toate domeniile biologiei.
De asemenea, a fost folosit pentru a dezvolta un model AI generativ numit Genie. Acest instrument a fost creat de Mohammed Al-Quraishi, biolog molecular și expert în inteligență artificială la Universitatea Columbia, pentru a proiecta proteine, care utilizează metode digitale pentru a crea proteine personalizate. Genie este capabil să creeze proteine complet noi, care nu au mai existat până acum.
Instrumentele AI generative precum Genie și cele utilizate de FrameDiff ar putea fi de mare ajutor în progresul științific, în special pentru înțelegerea modului în care acumularea de fragmente tau în creierul uman joacă un rol în boala Alzheimer.
Provocări și considerații etice
În ciuda progreselor, crearea de noi proteine folosind AI se confruntă cu o serie de provocări. Complexitatea interacțiunilor biologice înseamnă că prezicerea cu exactitate a modului în care se va comporta o proteină într-un organism viu rămâne o provocare. Validarea experimentală rămâne esențială pentru validarea predicțiilor făcute de modelele AI.
