Możliwości nowego narzędzia SI, czyli tworzenie zupełnie nieznanych form białek na drodze do rewolucji
To nowe narzędzie wykorzystujące system sztucznej inteligencji doczekało się nazwy ProteinMPNN i pomoże naukowcom znaleźć sekwencje aminokwasów, które utworzą dokładny kształt pożądanego przez nich białka. Jest to możliwe ze względu na wytrenowanie systemu na bardzo dużej liczbie przykładów sekwencji aminokwasów z odpowiednim dla nich opisem. W efekcie naukowcy “nauczyli” system, jak tworzyć białka, pokazując mu te już doskonale nam znane.
Czytaj też: Łazik Perseverance znowu w formie. Spektakularna panorama Marsa
W naturze białka rozwiązują w zasadzie wszystkie problemy życia, od zbierania energii ze światła słonecznego po tworzenie cząsteczek. Wszystko w biologii dzieje się z białek. Rozwijały się one w toku ewolucji, by rozwiązywać problemy, przed którymi stawały organizmy podczas ewolucji. Ale dziś stajemy przed nowymi problemami, takimi jak kowdrioza. Gdybyśmy mogli zaprojektować białka, które byłyby tak dobre w rozwiązywaniu nowych problemów, jak te, które ewoluowały w trakcie ewolucji, są w rozwiązywaniu starych problemów, byłoby to naprawdę, naprawdę ogromne osiągnięcie. Wyzwaniem, oczywiście jest to, co zamierzasz zaprojektować?– powiedział David Baker, dyrektor Institute for Protein Design na University of Washington.
Czytaj też: Lasy wodorostów – większe niż Amazonia, bardziej produktywne, niż myśleliśmy
W dążeniu do sprecyzowania szkieletu białka o pożądanej funkcji, naukowcy stosują dwie metody. Pierwsza nazywa się “ograniczonym omamem” i pozwala na losowe wyszukiwanie wśród wszystkich możliwych sekwencji białek, a druga nosi nazwę “omamu” i pozwala na eksplorację wszystkich możliwych struktur białkowych. Dzięki temu badacze uzyskują dostęp nawet do niewystępujących naturalnie białek i to 200-krotnie szybciej względem systemów o podobnych zastosowaniach.
