Команда исследователей разработала новое мощное программное обеспечение для проектирования белков, адаптированное на основе стратегии, зарекомендовавшей себя в настольных играх, таких как шахматы и Го. В одном эксперименте было обнаружено, что белки, полученные с помощью нового подхода, более эффективны при выработке полезных антител у мышей.

Выводы, опубликованные 21 апреля в Наука, предполагают, что этот прорыв вскоре может привести к созданию более мощных вакцин. В более широком смысле этот подход может привести к новой эре в разработке белков.

"Наши результаты показывают, что обучение с подкреплением может сделать больше, чем просто освоить настольные игры. Обученное решать давние головоломки в области науки о белках, программное обеспечение преуспело в создании полезных молекул", - сказал старший автор Дэвид Бейкер, профессор биохимии в медицинской школе Калифорнийского университета в Сиэтле и лауреат премии за прорыв в области наук о жизни за 2021 год.

"Если этот метод будет применен к правильным исследовательским задачам, - сказал он, - это может ускорить прогресс в различных научных областях".

Это исследование является важной вехой в использовании искусственного интеллекта для проведения научных исследований в области белка. Потенциальные области применения огромны - от разработки более эффективных методов лечения рака до создания новых биоразлагаемых текстильных изделий.

Обучение с подкреплением - это тип машинного обучения, при котором компьютерная программа учится принимать решения, пробуя различные действия и получая обратную связь. Такой алгоритм может научить играть в шахматы, например, протестировав миллионы различных ходов, которые приводят к победе или поражению на доске. Программа предназначена для того, чтобы извлечь уроки из этого опыта и со временем стать лучше в принятии решений.

Чтобы создать программу обучения с подкреплением для проектирования белков, ученые дали компьютеру миллионы простых исходных молекул. Затем программное обеспечение предприняло десять тысяч попыток случайного улучшения каждой из них для достижения заранее определенной цели. Компьютер удлинял белки или сгибал их определенным образом, пока не научился придавать им желаемую форму.

Исаак Д. Латц, Шунчжи Ван и Кристоффер Норн, все сотрудники лаборатории Бейкера, руководили исследованием. Научная рукопись их команды называется "Нисходящий дизайн белковых архитектур с обучением с подкреплением".

"Наш подход уникален, потому что мы используем обучение с подкреплением для решения проблемы создания белковых форм, которые сочетаются друг с другом, как кусочки головоломки", - объяснил соавтор исследования Лутц, докторант Калифорнийского медицинского института дизайна белков. "Это просто было невозможно при использовании предыдущих подходов, и у этого есть потенциал для преобразования типов молекул, которые мы можем создать".

В рамках этого исследования ученые изготовили в лаборатории сотни белков, разработанных искусственным интеллектом. Используя электронные микроскопы и другие инструменты, они подтвердили, что многие формы белков, созданные компьютером, действительно были реализованы в лаборатории.

"Этот подход оказался не только точным, но и легко настраиваемым. Например, мы попросили программное обеспечение создать сферические структуры без отверстий, с маленькими отверстиями или с большими отверстиями. Его потенциал для создания всевозможных архитектур еще предстоит полностью изучить", - сказал соавтор исследования Шунчжи Ван, аспирант Медицинского института дизайна белков Калифорнийского университета.

Команда сосредоточилась на разработке новых наномасштабных структур, состоящих из множества белковых молекул. Это потребовало разработки как самих белковых компонентов, так и химических интерфейсов, которые позволяют наноструктурам самосборяться.

Электронная микроскопия подтвердила, что в лаборатории смогли сформироваться многочисленные наноструктуры, разработанные искусственным интеллектом. В качестве показателя того, насколько точным стало программное обеспечение для проектирования, ученые наблюдали множество уникальных наноструктур, в которых каждый атом находился на заданном месте. Другими словами, отклонение между предполагаемой и реализованной наноструктурой было в среднем меньше ширины одного атома. Это называется атомарно точным проектированием.

Авторы предвидят будущее, в котором этот подход мог бы позволить им и другим создавать терапевтические белки, вакцины и другие молекулы, которые невозможно было бы получить с помощью предыдущих методов.

Исследователи из Медицинского института стволовых клеток и регенеративной медицины Калифорнийского университета использовали первичные клеточные модели клеток кровеносных сосудов, чтобы показать, что разработанные белковые каркасы превосходят предыдущие версии технологии. Например, поскольку рецепторы, которые помогают клеткам получать и интерпретировать сигналы, были более плотно сгруппированы на более компактных каркасах, они были более эффективны в обеспечении стабильности кровеносных сосудов.

Ханнеле Руохола-Бейкер, профессор биохимии медицинской школы Калифорнийского университета и один из авторов исследования, рассказала о последствиях исследования для регенеративной медицины: "Чем точнее становится технология, тем больше она открывает потенциальных применений, включая сосудистое лечение диабета, черепно-мозговых травм, инсультов и других заболеваний. другие случаи, когда кровеносные сосуды находятся в опасности. Мы также можем представить себе более точную доставку факторов, которые мы используем для дифференцировки стволовых клеток в различные типы клеток, что дает нам новые способы регулирования процессов клеточного развития и старения ".

Эта работа финансировалась Национальными институтами здравоохранения (P30 GM124169, S10OD018483, 1U19AG065156-01, T90 DE021984, 1P01AI167966); проектом Open Philanthropy Project и проектом Audacious Института дизайна белков; Фондом Novo Nordisk (NNF170C0030446); Microsoft; и Amgen. Частично исследования проводились в Advanced Light Source, национальном пользовательском центре, управляемом Национальной лабораторией Лоуренса Беркли по поручению Министерства энергетики

Пресс-релиз, написанный Иэном Хейдоном из Калифорнийского медицинского института по разработке белков.