Un studiu ilustrează confluenţa dintre biotehnologie şi inteligenţa artificială (AI), introducând o nouă abordare de proiectare a proteinelor care utilizează metode avansate de învăţare profundă.
Studiul, publicat luni în revista Nature, raportează un progres în biotehnologie, bazat pe inteligenţa artificială, cu implicaţii pentru dezvoltarea de medicamente, detectarea bolilor şi monitorizarea mediului.
Oamenii de ştiinţă de la Institutul pentru Proiectarea Proteinelor de la Facultatea de Medicină a Universităţii din Washington au folosit inteligenţa artificială pentru a crea molecule de proteine care se leagă cu o afinitate şi o specificitate excepţional de mare de o varietate de biomarkeri dificili, inclusiv hormoni umani.
În special, oamenii de ştiinţă au obţinut cea mai mare putere de interacţiune raportată vreodată între o biomoleculă generată pe calculator şi ţinta sa.
„Capacitatea de a genera proteine noi cu o afinitate de legare şi o specificitate atât de ridicată deschide o lume de posibilităţi, de la noi tratamente pentru boli la diagnostice avansate", spune autorul principal David Baker, profesor de biochimie la UW Medicine, cercetător la Institutul Medical Howard Hughes şi laureat al premiului Frontierele Cunoaşterii 2023 / Frontiers of Knowledge Award 2023 în domeniul biologiei şi biomedicinei, subliniind impactul potenţial al reuşitei.
Echipa şi-a propus să creeze proteine care să se lege de glucagon, neuropeptida Y, hormonul paratiroidian şi alte ţinte peptidice elicoidale.
Astfel de molecule-cheie în sistemele biologice, sunt deosebit de greu de recunoscut de către medicamente şi instrumentele de diagnosticare, deoarece adesea nu au structuri moleculare stabile.
Anticorpii pot fi utilizaţi pentru a detecta unele dintre aceste ţinte relevante din punct de vedere medical, dar sunt adesea costisitori pentru a fi produşi şi au o durată de viaţă limitată.
„Există multe boli care sunt dificil de tratat în prezent, pur şi simplu pentru că este atât de dificil de detectat anumite molecule în organism. Ca instrumente de diagnosticare, proteinele proiectate pot oferi o alternativă mai eficientă din punct de vedere al costurilor decât anticorpii", au explicat autorii
Aceste programe permit oamenilor de ştiinţă să creeze proteine funcţionale mai eficient ca niciodată.
Combinând aceste instrumente, echipa a generat proteine de legare folosind informaţii limitate despre ţintă, cum ar fi doar secvenţa de aminoacizi a unei peptide.
Implicaţiile largi ale acestei abordări de tip „build to fit"/„construit pentru a se potrivi" sugerează o nouă eră în biotehnologie, în care proteinele generate de AI pot fi utilizate pentru a detecta molecule complexe relevante pentru sănătatea umană şi pentru mediu.
„Asistăm la o eră interesantă în proiectarea proteinelor, în care instrumentele avansate de inteligenţă artificială, precum cele prezentate în acest studiu, accelerează îmbunătăţirea activităţii proteinelor. Această descoperire este menită să redefinească peisajul biotehnologiei", au remarcat autorii.
Echipa a efectuat teste de laborator pentru a-şi valida metodele de bioproiectare.
Spectrometria de masă a fost utilizată pentru a detecta proteinele proiectate care se leagă de peptide cu concentraţie scăzută în serul uman, demonstrând astfel potenţialul pentru diagnosticarea sensibilă şi precisă a bolilor.
În plus, s-a constatat că proteinele şi-au păstrat abilităţile de legare a ţintei în ciuda condiţiilor dure, inclusiv a căldurii ridicate, un atribut crucial pentru aplicaţiile din lumea reală.
Demonstrând şi mai mult potenţialul metodei, cercetătorii au integrat un liant de mare afinitate pentru hormonul paratiroidian într-un sistem de biosenzor şi au obţinut o creştere de 21 de ori a semnalului de bioluminescenţă în probele care conţineau hormonul ţintă.
Integrarea într-un dispozitiv de diagnosticare evidenţiază aplicaţiile practice imediate ale proteinelor generate de AI.
