_ Instrumentul AI poate proiecta „mai bine, mai rapid, mai puternic ' proteine

Natura este pricepută la proiectarea proteinelor. Oamenii de știință sunt și mai buni. Dar inteligența artificială deține promisiunea de a îmbunătăți proteinele de mai multe ori. Aplicațiile medicale pentru astfel de „proteine ​​de proiectare” variază de la crearea de anticorpi mai precisi pentru tratarea afecțiunilor autoimune sau a cancerelor până la vaccinuri mai eficiente împotriva virușilor. Aplicațiile se pot extinde dincolo de medicină, de exemplu, pentru a crește culturi mai bune care ar putea fi mai hrănitoare sau ar putea absorbi mai mult dioxid de carbon din atmosferă.

Investigatorii de la Mass General Brigham și Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) au dezvoltat un instrument de inteligență artificială (AI) cunoscut sub numele de EVOLVEpro, care poate reprezenta un salt înainte în ingineria proteinelor. Într-o lucrare publicată în Science, echipa de cercetare demonstrează capacitatea instrumentului de a face proteinele mai stabile, mai precise și mai eficiente prin aplicarea modelului pentru a proiecta șase proteine ​​cu aplicații diferite.

„Puterea unui instrument precum Aceasta înseamnă că nu suntem restricționați de evoluție Folosind AI, putem alege să optimizăm o proteină pentru a fi mai bună în orice mod este necesar”, a spus coautorul principal Omar Abudayyeh, Ph.D. investigator la Institutul de Terapie Genetică și Celulară de la Mass General Brigham și Divizia de Inginerie în Medicină din Departamentul de Medicină de la Spitalul Brigham și Femei. „Putem face o proteină mai bună, mai rapidă, mai puternică. O putem proiecta astfel încât să fie mai eficientă în legarea de o țintă pentru a îmbunătăți o terapie sau a-i îmbunătăți funcția. Dacă o putem măsura, o putem îmbunătăți.”

Conceptul de inginerie a proteinelor nu este nou, dar apariția AI și a modelelor de limbaj mari începe să revoluționeze domeniul. Modelele de limbaj de proteine ​​(PLM) pot învăța „gramatica” proteinelor, citind secvențe de proteine ​​din bazele de date mari genomice și oferind sugestii care pot îmbunătăți proteinele în moduri pe care le specifică un om de știință. La fel ca noile LLM-uri, EVOLVEpro acționează ca un strat peste modelele anterioare, care poate raționa și oferă mai multă gândire înainte de a răspunde.

„Modelarea proteinelor a avansat în ultimii ani și ne-am întrebat dacă am putea folosi acum modele de limbaj mari pentru a prezice, în esență, secvențe de proteine ​​mai bune”, a spus co-autorul senior Jonathan S. Gootenberg, Ph.D., de la Centrul pentru Cercetare în Virologie și Vaccin de la BIDMC, membru al Institutul de terapie genetică și celulară de la Mass General Brigham și membru al facultății de la Harvard Medical School.

„Rezultatele noastre arată în mod constant cât de bine poate funcționa acest instrument. Am ales doi anticorpi relevanți clinic — fie deja în folosiți sau aproape de uz uman - și am descoperit că, cu EVOLVEpro, am putea proiecta un anticorp care s-ar putea lega mai bine și ar avea o expresie mai bună De obicei, vă puteți descurca bine cu unul dintre aceste rezultate, dar aici am văzut îmbunătățiri la ambele.”

Studii ca acesta arată promisiunea progreselor în tehnologiile de terapie genetică și celulară pentru transformarea medicinei. Institutul de terapie genetică și celulară generală Brigham (GCTI) a fost înființat în 2022 pentru a alimenta descoperirea și dezvoltarea unor tratamente țintite, transformatoare, care au potențialul de a vindeca boli sau de a opri progresia acestora. Institutul reunește peste 500 de cercetători și clinicieni dedicați progresului terapiei genetice și celulare pentru primele studii clinice la om și, în cele din urmă, tratamente salvatoare pentru pacienți.

Echipa de cercetare pentru lucrarea Science, condus de primii autori Kaiyi Jiang și Zhaoqing Yan, de la Institutul de Terapie Genetică și Celulară de la Mass General Brigham, și Matteo Di Bernardo de la Institutul de Tehnologie din Massachusetts, au folosit EVOLVEpro pentru a crea șase proteine. Cercetătorii au descoperit că cei doi anticorpi monoclonali proiectați de EVOLVEpro au fost de până la 30 de ori mai buni la ținta lor.

O nuclează CRISPR miniaturală a fost de cinci ori mai eficientă în a face modificări genetice. O proteină folosită pentru editarea genelor n, numită editor principal, a fost de două ori mai bună la inserarea secvențelor în diferite părți ale genomului. O proteină numită Bxb1 integrază a fost de patru ori mai eficientă la inserarea ADN-ului în celule pentru aplicații programabile de integrare a genelor, iar o proteină pentru producția de ARN, o ARN polimerază T7, a fost de 100 de ori mai bună la a face copii precise ale ARN, ceea ce este important pentru fabricarea ARNm. pentru terapii cu ARNm sau vaccinuri.

„Anticipăm că acesta este doar începutul pentru EVOLVEpro, care va continua să se îmbunătățească în timp și ar putea să fie utilizat pentru o mare varietate de aplicații de inginerie a proteinelor”, a spus Jiang. „Această tehnologie marchează începutul unei noi ere în care putem proiecta proteine ​​nu doar pentru a se potrivi cu designul naturii, ci și pentru a rezolva provocările pe care natura nu a trebuit să le înfrunte niciodată – de la crearea de medicamente mai precise până la dezvoltarea proteinelor care ar putea ajuta la abordarea provocărilor globale precum schimbările climatice și securitatea alimentară.”

(Fluierul)