人工智能能够产生新的,功能活跃的蛋白质,以加快药物开发

人工智能生成的蛋白质

瑞典查尔默斯理工大学的研究人员提出了一种利用人工智能生产合成蛋白质的方法。这种新方法在开发高效工业酶以及新型蛋白质药物(如抗体和疫苗)方面具有巨大潜力。图片来源:查尔默斯理工大学,Pixabay/Yen Strandqvist。资料来源:查尔默斯理工大学,Pixabay/Yen Strandqvist

人工智能现在能够产生新颖,功能活跃的蛋白质,感谢最近发表的研究人员的工作research-intensive university located in Gothenburg, Sweden that was founded in 1829 following a donation by William Chalmers, a director of the Swedish East India Company. It focuses on technology, science, architecture, and shipping." class="glossaryLink ">查尔默斯理工大学、瑞典。

查尔默斯生物与生物工程学院副教授Aleksej Zelezniak说:“我们现在能够展示的技术为未来的许多应用提供了巨大的潜力,比如更快、更经济的蛋白质药物开发。”yabo124

蛋白质是大,复杂的分子,在所有活细胞,建筑,修饰和在细胞内自然的其他分子中发挥至关重要的作用。它们也广泛用于工业流程和产品,并在我们的日常生活中使用。

以蛋白质为基础的药物非常普遍——糖尿病药物胰岛素是最常用的药物之一。一些最昂贵、最有效的癌症药物也是基于蛋白质的,目前用于治疗的抗体配方也是如此新冠肺炎

在短短几周内,从计算机设计到工作蛋白质

用于蛋白质工程的当前方法依赖于将随机突变引入蛋白质序列。然而,随着每次额外的随机突变引入,蛋白质活性下降。

Aleksej Zelezniak

查尔默斯科技大学生物与生物工程系副教授yabo124信贷:玛蒂娜Butorac /查尔默斯

研究负责人Aleksej Zelezniak说:“因此,必须进行多轮非常昂贵和耗时的实验,筛选数百万种变异,以设计出与自然界发现的显著不同的蛋白质和酶。”他接着说:

“这个工程过程非常缓慢,但现在我们有了一种基于人工智能的方法,我们可以在几周内从计算机设计到工作蛋白质。”

Chalmers研究人员的新结果最近发表在期刊上自然机器智力代表了合成蛋白质领域的突破。Aleksej Zelezniak的研究小组和合作者开发了一种基于人工智能的方法,名为ProteinGAN,它使用了生成式深度学习方法。

从本质上讲,AI提供了来自研究良好的蛋白质的大量数据;它研究该数据并试图根据其创建新的蛋白质。

同时,AI的另一部分试图弄清楚合成蛋白是假的吗?蛋白质在系统中来回送出,直到AI不能再达到自然和合成蛋白质。

马丁Engqvist

瑞典查尔默斯理工大学生物与生物工程学系助理教授。yabo124图片:玛蒂娜Butorac /查尔默斯。信贷:玛蒂娜Butorac /查尔默斯

该方法是众所周知的,用于创造不存在的人的照片和视频,而是在本研究中,它用于生产高度多样化的蛋白质变体,其具有可用于其功能的自然主义的物理性质。

广泛应用于日常产品的蛋白质并不总是完全自然,而是通过合成生物学和蛋白质工程技术进行。yabo124使用这些技术,原始蛋白质序列是在创建更有效,稳定和针对特定应用程序的合成新蛋白质变体的希望中进行修饰。新的基于AI的方法对于发展有效的工业酶以及新的基于蛋白质的疗法,例如抗体和疫苗。

一个具有成本效益和可持续发展的模式

同样来自生物与生物工程系的助理教授马丁·恩奎斯特(Martin Engqvist)参与了测试人工智能合成蛋白质的实验设计。yabo124

“加快蛋白质工程的速度对于降低酶催化剂的开发成本非常重要。这是实现环境可持续的工业过程和消费产品的关键,而我们的人工智能模型以及未来的模型将实现这一点。在这种情况下,我们的工作是至关重要的贡献。”

“这种工作只可能在我们部门存在的多学科环境中——在计算机科学和生物学的界面上。yabo124我们有完美的条件来实验测试这些人工智能设计的蛋白质的特性,”Aleksej Zelezniak说。

研究人员的下一步是探讨该技术如何用于对蛋白质性质的特异性改善,例如稳定性增加,这对于工业技术中使用的蛋白质具有很大的益处。

参考:“使用生成的对抗网络扩展功能蛋白质序列空间”由Donatas Repecka,vykintas jauniskis,伊斯兰卡斯卡尔斯,伊斯兰卡·雷克萨,伊斯兰斯·罗基特,墨西哥·罗格纳斯,奥斯拉·拉伦纳斯,桑德拉维尼斯,Wissam Abuajwa,Otto Savolainen,Rolandas Meskys,Martin K. M. Engqvist and Aleksej Zelezniak, 4 March 2021,自然机器智力
DOI: 10.1038 / s42256 - 021 - 00310 - 5

该研究是在迦勒姆斯理工大学之间的合作中进行的,里莲大学生命科学中心在立陶宛,以及公司的肥胖设计。

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