16:15 2023-01-26
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Tehnologia AI generează proteine originale de la zero
_ Tehnologia AI generează proteine originale de la zero< /h3>
Oamenii de știință au creat un sistem AI capabil să genereze enzime artificiale de la zero. În testele de laborator, unele dintre aceste enzime au funcționat la fel de bine ca cele găsite în natură, chiar și atunci când secvențele lor de aminoacizi generate artificial s-au diferit semnificativ de orice proteină naturală cunoscută.
Experimentul demonstrează că procesarea limbajului natural, deși este a fost dezvoltat pentru a citi și a scrie text în limbă, poate învăța cel puțin unele dintre principiile de bază ale biologiei. Salesforce Research a dezvoltat programul AI, numit ProGen, care folosește predicția următoarelor simboluri pentru a asambla secvențe de aminoacizi în proteine artificiale.
Oamenii de știință au spus că noua tehnologie ar putea deveni mai puternică decât evoluția direcționată, câștigând premiul Nobel. tehnologia de proiectare a proteinelor și va dinamiza domeniul vechi de 50 de ani al ingineriei proteinelor prin accelerarea dezvoltării de noi proteine care pot fi folosite pentru aproape orice, de la terapie până la degradarea plasticului.
„Desenele artificiale funcționează. mult mai bune decât modelele care au fost inspirate de procesul evolutiv”, a declarat James Fraser, Ph.D., profesor de bioinginerie și științe terapeutice la UCSF School of Pharmacy și autor al lucrării, care a fost publicată pe 26 ianuarie în Biotehnologia naturii. O versiune anterioară a lucrării a fost disponibilă pe serverul de preprint BiorXiv din iulie 2021, unde a strâns câteva zeci de citări înainte de a fi publicată într-un jurnal evaluat de colegi.
„Modelul lingvistic învață aspecte ale evoluție, dar este diferită de procesul evolutiv normal”, a spus Fraser. „Acum avem capacitatea de a regla generarea acestor proprietăți pentru efecte specifice. De exemplu, o enzimă care este incredibil de termostabilă sau îi place mediile acide sau nu va interacționa cu alte proteine.”
Pentru a crea modelul , oamenii de știință au introdus pur și simplu secvențele de aminoacizi a 280 de milioane de proteine diferite de toate tipurile în modelul de învățare automată și l-au lăsat să digere informațiile timp de câteva săptămâni. Apoi, au ajustat modelul prin amorsarea lui cu 56.000 de secvențe din cinci familii de lizozime, împreună cu câteva informații contextuale despre aceste proteine.
Modelul a generat rapid un milion de secvențe, iar echipa de cercetare a selectat 100 pentru test, bazat pe cât de mult semănau acestea cu secvențele de proteine naturale, precum și cât de naturaliste erau „gramatica” și „semantica” aminoacizilor care stau la baza proteinelor AI.
Din acest prim lot de 100 de proteine , care au fost examinate in vitro de Tierra Biosciences, echipa a produs cinci proteine artificiale pentru a fi testate în celule și a comparat activitatea acestora cu o enzimă găsită în albușul ouălor de găină, cunoscută sub numele de lizozima albușului de găină (HEWL). Lizozime similare se găsesc în lacrimile umane, salivă și lapte, unde se apără împotriva bacteriilor și ciupercilor.
Două dintre enzimele artificiale au reușit să descompună pereții celulari ai bacteriilor cu activitate comparabilă cu HEWL, totuși lor. secvențele au fost doar aproximativ 18% identice între ele. Cele două secvențe au fost aproximativ 90% și 70% identice cu orice proteină cunoscută.
Doar o mutație într-o proteină naturală poate face ca aceasta să nu mai funcționeze, dar într-o rundă diferită de screening, echipa a descoperit că AI enzimele generate au arătat activitate chiar și atunci când doar 31,4% din secvența lor semăna cu orice proteină naturală cunoscută.
AI a reușit chiar să învețe cum ar trebui să fie modelate enzimele, pur și simplu din studierea datelor brute ale secvenței. Măsurate cu cristalografie cu raze X, structurile atomice ale proteinelor artificiale arătau exact așa cum ar trebui, deși secvențele nu se mai vedeau până acum.
Salesforce Research a dezvoltat ProGen în 2020, pe baza unui fel de limbaj natural. programarea cercetătorilor lor au fost dezvoltate inițial pentru a genera text în limba engleză.
Ei știau din munca lor anterioară că sistemul AI ar putea învăța singur gramatica și sensul cuvintelor, împreună cu alte reguli de bază care fac scrisul să fie bine compus.
„Când te antrenezi. Modele bazate pe secvențe cu o mulțime de date, sunt cu adevărat puternice în structura și regulile de învățare”, a declarat Nikhil Naik, Ph.D., Director de cercetare AI la Salesforce Research și autorul principal al lucrării. „Ei învață ce cuvinte pot apărea simultan și, de asemenea, compoziționalitatea.”
Cu proteinele, alegerile de design au fost aproape nelimitate. Lizozimele sunt mici ca proteine, cu până la aproximativ 300 de aminoacizi. Dar cu 20 de aminoacizi posibili, există un număr enorm (20300) de combinații posibile. Acest lucru este mai mare decât a lua toți oamenii care au trăit de-a lungul timpului, înmulțiți cu numărul de boabe de nisip de pe Pământ, înmulțit cu numărul de atomi din univers.
Având în vedere posibilitățile nelimitate, este remarcabil că modelul poate genera atât de ușor enzime de lucru.
„Capacitatea de a genera proteine funcționale de la zero de la zero demonstrează că intrăm într-o nouă eră a designului proteinelor”, a spus Ali Madani, Ph.D. ., fondator al Profluent Bio, fost cercetător la Salesforce Research și primul autor al lucrării. „Acesta este un nou instrument versatil disponibil inginerilor de proteine și așteptăm cu nerăbdare să vedem aplicațiile terapeutice.”
O bază de cod cuprinzătoare pentru metodele descrise în lucrare este disponibilă public la github.com/ forța de vânzări/progen .
Comentarii:
Adauga Comentariu