Компания Google DeepMind представила систему искусственного интеллекта AlphaProteo, способную разрабатывать новые белки, успешно связывающиеся с целевыми молекулами, что может произвести революцию в разработке лекарств и исследовании заболеваний.
AlphaProteo может генерировать новые белки, связывающие различные целевые белки, включая VEGF-A, который связан с раком и осложнениями диабета. Примечательно, что это первый случай, когда инструмент искусственного интеллекта успешно разработал связующий белок для VEGF-A.
Особенно впечатляет производительность системы, которая достигла более высоких показателей успешности эксперимента и сродства связывания, в 300 раз превосходящего существующие методы, по семи протестированным целевым белкам:
Обученная на огромном количестве данных о белках из Банка данных белков и более 100 миллионов предсказанных структур из AlphaFold, AlphaProteo изучила все тонкости молекулярного связывания. Учитывая структуру целевой молекулы и предпочтительные места связывания, система генерирует белок-кандидат, предназначенный для связывания именно в этих местах.
Чтобы проверить возможности AlphaProteo, команда разработала связывающие белки для различных целевых белков, включая вирусные белки, участвующие в инфекциях, и белки, связанные с раком, воспалением и аутоиммунными заболеваниями. Результаты оказались многообещающими: во всех случаях наблюдались высокие показатели успешности связывания и лучшие в своем классе силы связывания.
Например, при нацеливании на вирусный белок BHRF1 88 % молекул-кандидатов AlphaProteo успешно связывались в ходе испытаний во влажной лаборатории. В среднем по всем протестированным мишеням связывающие молекулы AlphaProteo показали в 10 раз более сильное связывание, чем лучшие из существующих методов разработки.
Результаты работы системы позволяют предположить, что она может значительно сократить время, необходимое для проведения первоначальных экспериментов с белковыми связующими в широком спектре приложений. Однако команда признает, что AlphaProteo имеет свои ограничения, так как ей не удалось разработать успешные связывающие белки против TNF (белок, связанный с аутоиммунными заболеваниями, такими как ревматоидный артрит).
Чтобы обеспечить ответственное развитие, Google DeepMind сотрудничает с внешними экспертами, которые определяют поэтапный подход к распространению этой работы и вносят вклад в усилия сообщества по разработке лучших практик, включая новый форум NTI AI Bio Forum.
По мере развития технологии команда планирует сотрудничать с научным сообществом, чтобы использовать AlphaProteo для решения важных биологических проблем и понять его ограничения. В Isomorphic Labs также изучают возможности применения технологии для разработки лекарств.
Хотя AlphaProteo представляет собой значительный шаг вперед в конструировании белков, достижение прочного связывания — это, как правило, лишь первый шаг в конструировании белков для практического применения. В процессе исследований и разработок еще предстоит решить множество биоинженерных задач.
Тем не менее, достижения Google DeepMind обладают огромным потенциалом для ускорения прогресса в широком спектре исследований, включая разработку лекарств, визуализацию клеток и тканей, понимание и диагностику заболеваний и даже устойчивость сельскохозяйственных культур к вредителям.
С полным текстом обзора AlphaProteo вы можете ознакомиться здесь (PDF)
