_ Noul model de inteligență artificială proiectează proteine ​​pentru a oferi terapie genetică

Cercetătorii de la Universitatea din Toronto au folosit un cadru de inteligență artificială pentru a reproiecta o proteină crucială implicată în livrarea terapiei genice.

Studiul. , publicat în Nature Machine Intelligence, descrie noi lucrări de optimizare a proteinelor pentru a atenua răspunsurile imune, îmbunătățind astfel eficacitatea terapiei genice și reducând efectele secundare.

„Terapia genetică este o promisiune imensă, dar sistemul imunitar preexistent al organismului. răspunsul la vectorii virali îi împiedică în mare măsură succesul. Cercetările noastre se concentrează pe hexoni, o proteină fundamentală în vectorii adenovirusului, care, cu excepția problemei imunitare, dețin un potențial imens pentru terapia genică", spune Michael Garton, profesor asistent la Institutul de Inginerie Biomedicală la Facultatea de Științe Aplicate și Inginerie.

„Răspunsurile imune declanșate de anticorpii specifici serotipului reprezintă un obstacol semnificativ în a duce aceste vehicule la ținta potrivită; acest lucru poate duce la o eficacitate redusă și la efecte adverse grave.”

Pentru a rezolva problema, laboratorul lui Garton a folosit AI pentru a proiecta variante de hexoni care sunt diferite de secvențele naturale.

" Dorim să proiectăm ceva care este îndepărtat de toate variantele umane și este, prin extensie, de nerecunoscut de sistemul imunitar”, spune candidatul la doctorat Suyue Lyu, care este autorul principal al studiului.

Tradițional. metodele de proiectare a noilor proteine ​​implică adesea încercări și erori extinse, precum și costuri de creștere.Prin utilizarea unei abordări bazate pe inteligența artificială pentru proiectarea proteinelor, cercetătorii pot atinge un grad mai mare de variație, pot reduce costurile și pot genera rapid scenarii de simulare înainte de a se concentra asupra unui anumit subset de ținte pentru testarea experimentală.

Deși există numeroase cadre de proiectare a proteinelor, poate fi o provocare pentru cercetători să proiecteze în mod corespunzător noi variante din cauza lipsei de secvențe naturale disponibile și a dimensiunii relativ mari a hexonilor - constând, în medie, din 983 de aminoacizi.

Având în vedere acest lucru, Lyu și Garton au dezvoltat un cadru AI diferit. Numit ProteinVAE, modelul poate fi antrenat pentru a învăța caracteristicile unei proteine ​​lungi folosind date limitate. În ciuda designului său compact, ProteinVAE prezintă o capacitate generativă comparabilă cu modelele disponibile mai mari.

„Modelul nostru profită de modelele de limbaj proteine ​​pre-antrenate pentru o învățare eficientă pe seturi de date mici. De asemenea, am încorporat multe abordări de inginerie personalizate pentru face modelul potrivit pentru generarea de proteine ​​lungi”, spune Lyu, adăugând că ProteinVAE a fost conceput în mod intenționat pentru a fi ușor.

Lyu adaugă: „Spre deosebire de alte modele considerabil mai mari care necesită resurse de calcul mari pentru a proiecta o proteină lungă. , ProteinVAE acceptă antrenament rapid și inferență pe orice GPU-uri standard. Această caracteristică ar putea face modelul mai prietenos pentru alte laboratoare academice. Modelul nostru AI, validat prin simulare moleculară, demonstrează capacitatea de a modifica un procent semnificativ din suprafața proteinei, potențial eludarea sistemului imunitar. răspunsuri.”

Următorul pas este testarea experimentală într-un laborator umed, explică Lyu.

Garton consideră că modelul AI poate fi utilizat dincolo de proiectarea proteinelor din terapia genică și ar putea fi probabil extins pentru a sprijini proiectarea proteinelor și în alte cazuri de boală.

„Această lucrare indică faptul că suntem potențial capabili să proiectăm noi subspecii și chiar specii de entități biologice folosind IA generativă”, spune el, „și aceste entități au valoare terapeutică care poate fi utilizată în tratamente medicale noi.”

(Fluierul)