Naujų baltymų sintezavimas – biologinio gyvenimo blokai – yra mokslinis milžiniško potencialo sritis, o naujai sukurtas AI modelis žada kurti naujų baltymų instrukcijas, viršijančias gamtoje.
JAV mokslininkai panaudojo 3 evoliucinio ir sekretoriaus modelį (ESM3), norėdami sintetinti naują baltymą, vadinamą ESMGFP (žaliuoju fluorescenciniu baltymu), kuriam tik 58 procentai jo medžiagos turi tik su artimiausiu natūraliu santykiniu TAGRFP.
Tai yra 500 milijonų metų evoliucijos, apdorojamos AI, atitikmuo, tyrimų komandos vertinimai ir jis atveria kelią kurti pagal užsakymą pagamintus baltymus, kuriuos galima sukurti konkrečiam naudojimui, arba atrakinti daugiau funkcijų iš esamų baltymų.
„Daugiau nei trys milijardai metų evoliucija sukūrė biologijos, užkoduotos natūralių baltymų erdvėje, įvaizdį“, – savo paskelbtame dokumente rašo tyrėjai, vadovaujami Thomaso Hayeso, „EvolutionaryScale“ įkūrėjo Niujorke.
„Čia parodome, kad kalbų modeliai, mokomi mastelio pagal evoliucinius duomenis, gali generuoti funkcinius baltymus, esančius toli nuo žinomų baltymų.”
Labai džiaugiuosi galėdamas pasidalyti tuo, ką dirbome @Evoscaleai. ESM3 yra multimodalinis generatyvinis užmaskuotas kalbos modelis programavimo biologijai. Štai trumpa ESM3 architektūros gija. 🧵https: //t.co/jldhyrapny
– Thomas Hayes (@Thayes427) 2024 m. Birželio 25 d
ESM3 buvo mokomas įspūdingų 3,15 milijardo baltymų sekų (aminorūgščių tvarka baltymuose), 236 milijonus baltymų struktūrų (jų 3D formų) ir 539 milijonų baltymų anotacijų (aprašomosios etiketės).
Tuose didžiuliuose duomenų plytelėse pastebėdamas modelius, AI modelis gali suprasti, kas veikia, o kas ne baltymų kūrimo ir funkcijos – taip, kaip „ChatGPT“ gali sudaryti naują eilėraštį, kuris rimas, perskaičius milijonus eilėraščių, kuriuos parašė žmonės.
ESMGFP ypač ypatinga tai, kad jis veikia: jis yra fluorescencinis, kaip ir jo santykinis Tagrfp. Fluorescenciniai baltymai kai kuriems vandenyno organizmams suteikia savo švytėjimą, o jų naudojami kaip žymekliai turi didžiulę reikšmę medicinoje ir biotechnologijose.
„Mes pasirinkome fluorescencijos funkcionalumą, nes ją sunku pasiekti, lengva išmatuoti ir vieną gražiausių gamtos mechanizmų“, – rašo komanda.
AI atima daug baltymų sintezės bandymų ir paklaidų, tuo pačiu padidindama galimybę ištirti toli nuo baltymų, apie kuriuos šiuo metu žinome.
„Baltymai gali būti vertinami kaip egzistuojantys organizuotoje erdvėje, kur kiekvienas baltymas yra kaimynės kiekvienas kitas, tai yra vienas mutacinis įvykis“, – rašo tyrėjai. „Evoliucijos struktūra šioje erdvėje pasirodo kaip tinklas, jungiantis visus baltymus keliais, kuriuos tarp jų gali nueiti evoliucija.”
Kad evoliucija įvyktų, komanda sako, kad kiekvienas baltymas turi pasikeisti į kitą, be sistemos, kurios dalis praranda savo bendrą funkcionalumą. Kalbos modelis atpažįsta baltymus šioje erdvėje.
ESM3 suprojektuotus baltymus vis dar reikia patvirtinti, sintetinti ir išbandyti, o tai užtrunka, tačiau komanda įsitikinusi, kad čia daroma tolesne pažanga. Ne per tolimoje ateityje mes galėtume gaminti baltymus viskam, pradedant vaistais ir baigiant biomedžiagomis, tik su tam tikru protingu AI raginimu.
„Baltymų kalbos modeliai ne aiškiai veikia atsižvelgiant į fizinius evoliucijos suvaržymus, o gali netiesiogiai sukurti daugybės galimų kelių evoliucijos modelį“, – aiškina tyrėjai.
Tyrimas buvo paskelbtas Mokslas.
