Учени от САЩ са използвали изкуствен интелект (ИИ), за да проектират „по-добри, по-бързи и по-силни“ протеини, пише Физ.орг, позовавайки се на публикация в сп. „Сайънс“.
Природата умее да проектира протеини, но в това отношение отстъпва на изследователите. Изкуственият интелект, от друга страна, обещава да подобри протеините многократно.
Медицинските приложения на подобни „дизайнерски протеини“ варират от създаването на по-прецизни антитела за лечение на автоимунни заболявания или рак до по-ефективни ваксини срещу вируси. Те могат да намерят приложения и извън медицината, например за отглеждане на подобрени култури, които да са по-хранителни или абсорбират повече въглероден диоксид от атмосферата.
Авторите на настоящото изследване от болницата „Бригам“ и медицинския център „Бет Израел Дийкънес“ са разработили инструмент за изкуствен интелект, наречен EVOLVEpro, който може да подобри проектирането на протеини.
В статия, публикувана в сп. „Сайънс“, изследователският екип демонстрира способността на инструмента да прави белтъците по-стабилни, прецизни и ефективни, като прилага модела за проектирането на шест протеина с различни приложения.
„Силата на инструмент като този е, че не сме ограничени от еволюцията. Използвайки изкуствен интелект, можем да изберем да оптимизираме даден протеин, така че да бъде по-добър по какъвто е необходим начин“, казва един от старшите автори Омар Абудайех.
„Можем да направим протеин, който е по-добър, по-бърз, по-силен. Или да го проектираме да бъде по-ефективен при свързване с мишена, за да подобрим таргетна терапия“, допълва той.
Концепцията за протеиново инженерство не е нова, но появата на изкуствения интелект и големите езикови модели започва да революционизира тази област. Протеиновите езикови модели могат да научат „граматиката“ на белтъците, като четат техни последователности от големи геномни бази данни и правят предложения, които могат да ги подобрят по начин, определян от учените.
Според авторите на настоящото изследване това е само началото за инструмента EVOLVEpro, който ще продължи да се усъвършенства с времето и може да се използва за широк спектър от приложения в областта на протеиновото инженерство.
