Google DeepMind представила систему искусственного интеллекта под названием AlphaProteo, способную разрабатывать новые белки, которые успешно связываются с целевыми молекулами, что может кардинально изменить процесс разработки лекарств и исследования заболеваний.
AlphaProteo может создавать новые белковые связывающие соединения для различных целевых белков, включая VEGF-A, связанный с раковыми и диабетическими осложнениями. Особенно примечательно, что впервые инструмент на основе ИИ успешно разработал белковое связывающее соединение для VEGF-A.
Производительность системы впечатляет: она достигает более высоких показателей экспериментального успеха и связывающих аффинитетов до 300 раз лучше, чем существующие методы, для семи тестируемых целевых белков:

(Источник: Google DeepMind)
Обученная на огромных объемах данных о белках из Банка данных о белках и более чем 100 миллионов предсказанных структур от AlphaFold, система AlphaProteo изучила тонкости молекулярного связывания. Зная структуру целевой молекулы и предпочитаемые места связывания, система генерирует кандидатный белок, предназначенный для связывания в этих конкретных точках.
Для проверки возможностей AlphaProteo команда разработала связывающие белки для широкого спектра целевых белков, включая вирусные белки, участвующие в инфекции, и белки, связанные с раком, воспалением и аутоиммунными заболеваниями. Результаты оказались многообещающими, с высокими показателями успешности связывания и лучшими в своем классе прочностями связывания.
Например, при нацеливании на вирусный белок BHRF1, 88% кандидатных молекул AlphaProteo успешно связывались в лабораторных тестах. В среднем, связывающие белки AlphaProteo демонстрировали в 10 раз более прочное связывание, чем лучшие существующие методы дизайна по всем проверенным целям.
Работа системы предполагает, что она может значительно сократить время, необходимое для начальных экспериментов с использованием связывающих белков в широком спектре приложений. Однако команда признает, что у AlphaProteo есть ограничения, так как не удалось создать успешные связывающие белки против TNFɑ (белка, связанного с аутоиммунными заболеваниями, такими как ревматоидный артрит).
Для обеспечения ответственного развития Google DeepMind сотрудничает с внешними экспертами, чтобы информировать о поэтапном подходе к распространению этой работы и вносить вклад в усилия сообщества по разработке лучших практик, включая новую платформу AI Bio Forum от NTI.
По мере развития технологий, команда планирует работать с научным сообществом, чтобы использовать AlphaProteo для решения значимых биологических проблем и понимать его ограничения. Также они исследуют применение в области разработки лекарств в Isomorphic Labs.
Хотя AlphaProteo представляет собой значительный шаг вперед в дизайне белков, достижение прочного связывания обычно является лишь первым шагом в создании белков для практического применения. На пути исследований и разработки остается множество задач в области биоинженерии.
Тем не менее, достижение Google DeepMind обладает огромным потенциалом для ускорения прогресса в широком спектре исследований, включая разработку лекарств, визуализацию клеток и тканей, понимание и диагностику заболеваний, а также устойчивость сельскохозяйственных культур к вредителям.
Источник: Artificial Intelligence News