Vědci proteinů a AI: Soutěž hlavy proti hlavě

Tým vědců z Rutgersovy univerzity se utkal s počítačovým programem.

Spoiler: AI vyhrála. Ale pouze o chloupek.

Srovnání lidí a AI

Vědci se rozhodli provést experiment, ve kterém by člověk s hlubokým porozuměním navrhování proteinů a jejich samo-skládání soutěžil s umělou inteligencí s predikčními schopnostmi. Na prvním místě seznamu potenciálních vědců byl Vikas Nanda, výzkumník z Centra pro pokročilou biotechnologii a medicínu (CABM) na Rutgersově univerzitě.

Cílem experimentu bylo zjistit, zda člověk nebo AI bude lepší v predikci, které sekvence proteinů se spojí nejúspěšněji.

Výsledky byly zveřejněny v Nature Chemistry.

Nanda, výzkumníci z Argonne National Laboratory v Illinois a další kolegové z celých Spojených států říkají, že bitva byla “blízká, ale rozhodná”. Soutěž postavila Nandu a několik kolegů proti programu AI, který vyhrál o malou většinu.

Vědci hledají více znalostí o samo-skládání proteinů, protože věří, že pokud jej lépe pochopí, mohli by navrhnout nové a inovativní produkty pro medicínské a průmyslové použití. Jedním z těchto produktů by mohla být umělá lidská tkáň pro rány, zatímco jiným by mohli být katalyzátory pro nové chemické produkty.

Nanda je profesorem na katedře biochemie a molekulární biologie na Rutgers Robert Wood Johnson Medical School.

“Navzdory naší rozsáhlé odbornosti, AI udělal stejně dobře nebo lépe na několika datových sadách, což ukazuje enormní potenciál strojového učení překonat lidské předpojatosti,” řekl Nanda.

Navrhování proteinů a jejich samo-skládání

Proteiny se skládají z velkého počtu aminokyselin spojených konce konců a řetězce se skládají do trojrozměrných molekul se složitými tvary. Tvar každého proteinu a aminokyseliny, které obsahuje, určují jeho chování. Výzkumníci jako Nanda se zabývají “navrhováním proteinů”, což znamená, že vytvářejí sekvence, které produkují nové proteiny. Tým nedávno navrhl syntetický protein, který může rychle detekovat VX, nebezpečný nervový jed. Tento nový vývoj by mohl mít velké důsledky pro nové biosenzory a léčby.

Proteiny se samo-skládají s jinými proteiny, aby vytvořily superstruktury, které jsou důležité v biologii. V některých případech se zdá, že proteiny následují určitý design, jako je případ, kdy se samo-skládají do ochranné vnější skořepiny viru. Jindy se samo-skládají, když vytvářejí biologické struktury spojené s určitými nemocemi.

“Porozumění samo-skládání proteinů je zásadní pro pokrok v mnoha oblastech, včetně medicíny a průmyslu,” řekl Nanda.

Nanda a pět dalších kolegů obdrželi seznam proteinů a byli požádáni, aby předpověděli, které z nich se pravděpodobně samo-skládají. Předpovědi byly poté srovnány s předpověďmi počítačového programu.

Lidští experti použili pravidla založená na jejich pozorování chování proteinů v experimentech, včetně vzorců elektrických nábojů a stupně averze k vodě. Vybrali 11 proteinů, které předpověděli, že se samo-skládají, zatímco AI vybral devět proteinů.

Jejich experiment ukázal, že lidé udělali šest správných předpovědí z 11 proteinů, zatímco počítačový program vybral devět.

Experiment také ukázal, že lidský experti “preferovali” určitá aminokyselina nad jinými, což vedlo k nesprávným volbám. AI správně vybral některé proteiny s vlastnostmi, které je nečinily zjevnými.

“Pracujeme na získání základního porozumění chemické povahy interakcí, které vedou ke samo-skládání, takže jsem se obával, že použití těchto programů by mohlo zabránit důležitým poznatkům,” řekl Nanda. “Ale co začínám opravdu chápat, je to, že strojové učení je pouze další nástroj, jako jakýkoli jiný.”