Этот ИИ может проектировать механизмы жизни с атомной точностью

Белки — социальные существа. Они тоже хамелеоны. В зависимости от потребностей клетки они быстро трансформируются и захватывают другие биомолекулы в замысловатом танце.

Это не театр молекулярных ужинов. Скорее, эти партнерства являются сердцевиной биологических процессов. Некоторые включают или выключают гены. Другие подталкивают стареющие клетки-зомби к самоуничтожению или поддержанию нашего познания и памяти в отличной форме, изменяя структуру мозговых сетей.

Эти связи уже вдохновили на создание широкого спектра методов лечения, а новые методы лечения могут быть ускорены с помощью ИИ, который может моделировать и проектировать биомолекулы. Но предыдущие инструменты ИИ фокусировались исключительно на белках и их взаимодействиях, отбрасывая в сторону небелковых партнеров.

На этой неделе исследовании in Наука расширили возможности ИИ моделировать широкий спектр других биомолекул, которые физически захватывают белки, включая железосодержащие небольшие молекулы, которые образуют центр переносчиков кислорода.

Новый ИИ, возглавляемый доктором Дэвидом Бейкером из Вашингтонского университета, расширяет возможности биомолекулярного дизайна. Названный RoseTTAFold All-Atom, он основан на предыдущей системе, состоящей только из белков, и включает в себя множество других биомолекул, таких как ДНК и РНК. Он также добавляет небольшие молекулы, например железо, которые являются неотъемлемой частью определенных функций белка.

ИИ учился только на основе последовательности и структуры компонентов, не имея ни малейшего представления об их трехмерной структуре, но может отображать сложные молекулярные машины на атомном уровне.

В ходе исследования RoseTTAFold All-Atom в сочетании с генеративным искусственным интеллектом создал белки, которые легко захватывают лекарства от сердечно-сосудистых заболеваний. Алгоритм также создал белки, которые регулируют гем, богатую железом молекулу, которая помогает крови переносить кислород, и билин, химическое вещество в растениях и бактериях, которое поглощает свет для их метаболизма.

Эти примеры являются лишь подтверждением концепции. Команда представляет общественности RoseTTAFold All-Atom для ученых, чтобы они могли создавать множество взаимодействующих биокомпонентов с гораздо большей сложностью, чем просто белковые комплексы. В свою очередь, эти открытия могут привести к созданию новых методов лечения.

«Нашей целью было создать инструмент искусственного интеллекта, который мог бы генерировать более сложные методы лечения и другие полезные молекулы», — сказал автор исследования Вуди Ахерн в пресс-релизе.

Dream On

В 2020 году AlphaFold от Google DeepMind и RoseTTAFold от Baker Lab решили проблему прогнозирования структуры белка, которая сбивала с толку ученых на протяжении полувека, и открыли новую эру исследований белков. Обновленные версии этих алгоритмов отображали все белковые структуры, как известные, так и неизвестные науке.

Затем генеративный ИИ — технология, лежащая в основе ChatGPT OpenAI и Gemini от Google — вызвал творческое безумие в области дизайнерских белков с впечатляющим диапазоном активности. Некоторые недавно созданные белки регулируют гормон, который контролирует уровень кальция. Другие привели к созданию искусственных ферментов или белков, которые могли бы легко меняют свою форму как транзисторы в электронных схемах.

Галлюцинируя новый мир белковых структур, генеративный ИИ может создать поколение синтетических белков, которые будут регулировать нашу биологию и здоровье.

Но есть проблема. У дизайнерских белковых моделей искусственного интеллекта туннельное видение: они слишком сосредоточился на белках.

Когда мы представляем себе молекулярные компоненты жизни, на ум приходят белки, ДНК и жирные кислоты. Но внутри клетки эти структуры часто удерживаются вместе небольшими молекулами, которые взаимодействуют с окружающими компонентами, образуя вместе функциональную биосборку.

Одним из примеров является гем, кольцевая молекула, в состав которой входит железо. Гем является основой гемоглобина в эритроцитах, который переносит кислород по всему организму и захватывает окружающие белковые «крючки» с помощью различных химических связей.

В отличие от белков или ДНК, которые можно смоделировать как цепочку молекулярных «букв», малые молекулы и их взаимодействия трудно уловить. Но они имеют решающее значение для сложных молекулярных машин биологии и могут кардинально изменить их функции.

Вот почему в своем новом исследовании ученые стремились расширить сферу применения ИИ за пределы белков.

«Мы намеревались разработать метод предсказания структуры, способный генерировать трехмерные координаты для всех атомов» биологической молекулы, включая белки, ДНК и другие модификации, пишут авторы в своей статье.

Tag Team

Команда начала с модификации предыдущего ИИ для моделирования белков, включив в него другие молекулы.

ИИ работает на трех уровнях: первый анализирует одномерную «буквенную» последовательность белка, как слова на странице. Затем двухмерная карта отслеживает, насколько далеко каждое белковое «слово» находится от другого. Наконец, трехмерные координаты — немного похожие на GPS — отображают общую структуру белка.

Затем идет обновление. Чтобы включить в модель информацию о малых молекулах, команда добавила данные об атомных позициях и химических связях в первые два слоя.

В третьем они сосредоточились на хиральности, то есть на том, левая или правая структура химического вещества. Как и наши руки, химические вещества также могут иметь зеркальную структуру. совершенно разные биологические последствия. Подобно надеванию перчаток, только правильная «рука» химического вещества может подойти к данной «перчатке» биосборки.

Затем RoseTTAFold All-Atom был обучен на нескольких наборах данных с сотнями тысяч точек данных, описывающих белки, небольшие молекулы и их взаимодействия. В конце концов, он узнал общие свойства небольших молекул, полезных для построения вероятных белковых сборок. В качестве проверки работоспособности команда также добавила «шкалу уверенности» для определения высококачественных прогнозов — тех, которые приводят к стабильным и функциональным биосборкам.

В отличие от предыдущих моделей искусственного интеллекта, основанных только на белках, RoseTTAFold All-Atom «может моделировать полные биомолекулярные системы», пишет команда.

В серии тестов обновленная модель превзошла предыдущие методы, научившись «пристыковывать» небольшие молекулы к данному белку – ключевому компоненту открытия лекарств – путем быстрого предсказания взаимодействий между белками и небелковыми молекулами.

Дивный новый мир

Включение малых молекул открывает совершенно новый уровень разработки индивидуальных белков.

В качестве доказательства концепции команда объединила RoseTTAFold All-Atom с имевшейся у них генеративной моделью искусственного интеллекта. ранее разработанный и разработали белки-партнеры для трех разных малых молекул.

Первым был дигоксигенин, который используется для лечения заболеваний сердца, но может иметь побочные эффекты. Белок, который захватывает его, снижает токсичность. Даже не имея предварительных знаний о молекуле, ИИ разработал несколько белковых связующих, которые снижают уровень дигоксигенина при тестировании на культивируемых клетках.

ИИ также разработал белки, которые связываются с гемом, небольшой молекулой, необходимой для переноса кислорода в эритроцитах, и билином, который помогает различным существам поглощать свет.

В отличие от предыдущих методов, объяснила команда, ИИ может «легко генерировать новые белки», которые захватывают небольшие молекулы без каких-либо экспертных знаний.

Он также может делать очень точные прогнозы о силе связей между белками и небольшими молекулами на атомном уровне, что позволяет рационально построить совершенно новую вселенную сложных биомолекулярных структур.

«Предоставляя ученым во всем мире возможность генерировать биомолекулы с беспрецедентной точностью, мы открываем дверь для революционных открытий и практических применений, которые будут определять будущее медицины, материаловедения и не только», — сказал Бейкер.

Изображение предоставлено: Ян К. Хейдон

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://singularityhub.com/2024/03/08/this-ai-can-design-biomolecular-machines-with-atomic-precision/