A mesterséges intelligencia teljesen új fehérjéket tervezhet a semmiből – ideje beszélni a biológiai biztonságról

A mesterséges intelligencia teljesen új fehérjéket tervezhet a semmiből – ideje beszélni a biológiai biztonságról

Időbélyeg: 29. január 2024. 5:08
AI Can Design Totally New Proteins From Scratch—It’s Time to Talk Biosecurity PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Két évtizeddel ezelőtt a tervezői fehérjék tervezése egy álom volt.

A mesterséges intelligencia-nak köszönhetően az egyedi fehérjék tucatnyiak. Rendelésre készült fehérjék gyakran sajátos formákkal vagy alkotóelemekkel rendelkeznek, amelyek új képességeket adnak a természet számára. A hosszabb élettartamú gyógyszerektől és fehérje alapú vakcináktól a zöldebb bioüzemanyagokig és műanyag-evő fehérjék, a terület gyorsan átalakul transzformatív technológiává.

Az egyedi fehérjetervezés a mély tanulási technikáktól függ. A nagy nyelvi modellekkel – az OpenAI kasszasiker ChatGPT-je mögött álló mesterséges intelligenciával –, amelyek több millió struktúrát álmodnak meg az emberi képzeletet felülmúlva, a bioaktív tervezőfehérjék könyvtára gyorsan bővülni fog.

„Ez rendkívüli erőt ad” – nemrég Dr. Neil King a Washingtoni Egyetemről mondta Természet. „Olyan dolgok, amelyek másfél éve lehetetlenek voltak – most csak csináld.”

A nagy hatalom azonban nagy felelősséggel jár. Ahogy az újonnan megtervezett fehérjék egyre nagyobb teret hódítanak az orvostudományban és a biomérnökökben való felhasználásra, a tudósok most azon töprengenek: mi történik, ha ezeket a technológiákat aljas célokra használják?

Egy nemrégiben megjelent esszé Tudomány kiemeli a tervezői fehérjék biológiai biztonságának szükségességét. A mesterséges intelligencia biztonságáról folyó beszélgetésekhez hasonlóan a szerzők szerint itt az ideje, hogy fontolóra vegyük a biológiai biztonsági kockázatokat és politikákat, hogy az egyedi fehérjék ne váljanak szélhámosnak.

Az esszét a terület két szakértője írta. Az egyik, Dr. David Baker, a rendező a Protein Design Intézet a Washingtoni Egyetemen vezette a RoseTTAFold kifejlesztését – egy olyan algoritmust, amely feltörte azt a fél évtizedes problémát, hogy a fehérjeszerkezetet egyedül az aminosavszekvenciákból dekódolja. A másik, Dr. George Church a Harvard Medical School-ban a géntechnológia és a szintetikus biológia úttörője.

Azt sugallják, hogy a szintetikus fehérjéknek vonalkódokat kell beágyazni minden új fehérje genetikai szekvenciájába. Ha a tervezői fehérjék bármelyike ​​fenyegetéssé válik – mondjuk potenciálisan veszélyes járványt vált ki –, a vonalkódja megkönnyítené annak eredetét.

A rendszer alapvetően „ellenőrző nyomvonalat” biztosít, a duót ír.

Világok ütköznek

A tervező fehérjék elválaszthatatlanul kötődnek az MI-hez. Ilyenek a potenciális biológiai biztonsági politikák is.

Több mint egy évtizeddel ezelőtt Baker laboratóriuma szoftvert használt a Top7 névre keresztelt fehérje megtervezéséhez és elkészítéséhez. A fehérjék aminosavaknak nevezett építőelemekből állnak, amelyek mindegyike a DNS-ünkben található. Mint a gyöngyök a húron, az aminosavak meghatározott 3D-s formákká sodródnak és ráncosodnak, amelyek gyakran tovább illeszkednek olyan kifinomult architektúrákba, amelyek támogatják a fehérje működését.

A Top7 nem tudott „beszélni” a természetes sejtösszetevőkkel – nem volt semmilyen biológiai hatása. De akkor is a csapat megkötött hogy az új fehérjék tervezése lehetővé teszi „a fehérjeuniverzum természetben még nem megfigyelt nagy régióinak feltárását”.

Írja be az AI-t. A közelmúltban számos stratégia indult új fehérjék tervezésére szuperszonikus sebességgel a hagyományos laboratóriumi munkákhoz képest.

Az egyik a struktúra alapú mesterséges intelligencia, amely hasonló a képgeneráló eszközökhöz, például a DALL-E-hez. Ezek az AI-rendszerek zajos adatokra vannak kiképezve, és megtanulják eltávolítani a zajt, hogy valósághű fehérjestruktúrákat találjanak. Az úgynevezett diffúziós modellek fokozatosan megtanulják a biológiával kompatibilis fehérjeszerkezeteket.

Egy másik stratégia nagy nyelvi modelleken alapul. A ChatGPT-hez hasonlóan az algoritmusok is gyorsan találnak kapcsolatokat a fehérje „szavai” között, és ezeket a kapcsolatokat egyfajta biológiai nyelvtanba desztillálják. Azok a fehérjeszálak, amelyeket ezek a modellek generálnak, valószínűleg olyan struktúrákká hajtódnak össze, amelyeket a szervezet képes megfejteni. Egy példa a ProtGPT2, amely tud mérnök aktív fehérjék olyan formákkal, amelyek új tulajdonságokhoz vezethetnek.

Digitálisról fizikaira

Ezek a mesterséges intelligencia fehérje-tervező programok vészharangot kongatnak. A fehérjék az élet építőkövei – a változások drámai módon megváltoztathatják azt, ahogy a sejtek reagálnak a gyógyszerekre, vírusokra vagy más kórokozókra.

Tavaly a világ kormányai bejelentették, hogy felügyelik a mesterséges intelligencia biztonságát. A technológia nem jelent veszélyt. Ehelyett a jogalkotók óvatosan olyan politikákat alakítottak ki, amelyek biztosítják, hogy a kutatás követi az adatvédelmi törvényeket, és erősíti a gazdaságot, a közegészségügyet és a honvédelmet. A vád élén az Európai Unió megállapodott a AI törvény korlátozni a technológiát bizonyos területeken.

A szintetikus fehérjéket közvetlenül nem említették a rendeletek. Ez nagyszerű hír a dizájner fehérjék előállításához, amelyeket a túlzottan korlátozó szabályozás térdkalácsolhat – írja Baker és Church. Az új mesterségesintelligencia-törvény azonban készülőben van, és az ENSZ mesterséges intelligencia tanácsadó testülete megosztja az iránymutatásokat nemzetközi szabályozás az idei év közepén.

Mivel a tervezői fehérjék előállításához használt mesterséges intelligencia-rendszerek nagyon speciálisak, továbbra is a szabályozó radarok alatt repülhetnek – ha a mező egyesül az önszabályozás globális erőfeszítésében.

A 2023-as AI biztonsági csúcstalálkozóA szakértők egyetértettek abban, hogy minden egyes új fehérje mögöttes DNS dokumentálása kulcsfontosságú. Természetes társaikhoz hasonlóan a designer fehérjék is genetikai kódból épülnek fel. Az összes szintetikus DNS-szekvencia naplózása egy adatbázisban megkönnyítheti a vörös zászlók észlelését a potenciálisan káros terveket illetően – például ha egy új fehérje szerkezete hasonló az ismert patogén fehérjékhez.

A biológiai biztonság nem akadályozza az adatmegosztást. Az együttműködés kritikus a tudomány számára, de a szerzők elismerik, hogy továbbra is szükséges az üzleti titkok védelme. És az MI-hez hasonlóan néhány designer fehérje potenciálisan hasznos lehet, de túl veszélyes ahhoz, hogy nyíltan megosszák.

Az egyik módja ennek a rejtélynek az, hogy biztonsági intézkedéseket közvetlenül a szintézis folyamatához adunk. Például a szerzők azt javasolják, hogy minden új genetikai szekvenciához adjanak hozzá egy véletlenszerű DNS-betűkből álló vonalkódot. A fehérje felépítéséhez egy szintézisgép megkeresi a DNS-szekvenciáját, és csak akkor kezdi el felépíteni a fehérjét, ha megtalálja a kódot.

Más szóval, a fehérje eredeti tervezői megválaszthatják, hogy kivel osztják meg a szintézist – vagy megosztják-e egyáltalán –, miközben eredményeiket publikációkban is leírhatják.

Egy vonalkód-stratégia, amely az új fehérjék előállítását egy szintézisgéphez köti, szintén növelné a biztonságot és elriasztaná a rossz szereplőket, megnehezítve a potenciálisan veszélyes termékek újraalkotását.

„Ha a világon bárhol új biológiai fenyegetés jelenik meg, a kapcsolódó DNS-szekvenciák eredetére vezethetők vissza” – írták a szerzők.

Nehéz út lesz. A tervezők fehérjebiztonsága a tudósok, kutatóintézetek és kormányok globális támogatásán múlik – írják a szerzők. Voltak azonban korábbi sikerek is. A globális csoportok biztonsági és megosztási irányelveket dolgoztak ki más ellentmondásos területeken, mint például az őssejtkutatás, a géntechnológia, az agyimplantátumok és a mesterséges intelligencia. Bár nem mindig követték –A CRISPR babák egy hírhedt példa– ezek a nemzetközi iránymutatások nagyrészt segítettek az élvonalbeli kutatás biztonságos és méltányos előmozdításában.

Baker és Church szerint a biológiai biztonságról folytatott nyílt megbeszélések nem lassítják a területet. Inkább összegyűjti a különböző ágazatokat, és nyilvános vitát kezdeményezhet, így az egyedi fehérjetervezés tovább gyarapodhat.

Kép: Washington Egyetem

Időbélyeg:

Még több Singularity Hub