AI Systems avastab tehisvalkude joonised

Chicago ülikooli Pritzkeri molekulaartehnika kooli (PME) teadlaste meeskonnal õnnestus hiljuti luua tehisintellekti süsteem, mis suudab suurte andmete lademeid analüüsides luua täiesti uusi kunstlikke valke.

Valgud on makromolekulid, mis on elusolendites kudede ehitamiseks olulised ja rakkude elutegevuseks üldiselt. Rakud kasutavad valke keemiliste katalüsaatoritena mitmesuguste keemiliste reaktsioonide läbiviimiseks ja keerukate ülesannete täitmiseks. Kui teadlased suudavad välja mõelda, kuidas kunstlikke valke usaldusväärselt konstrueerida, võib see avada ukse uutele süsiniku kogumise viisidele, uutele energia kogumise meetoditele ja uutele haiguste ravidele. Kunstlikel valkudel on võime dramaatiliselt muuta maailma, milles me elame. Nagu teatas EurekaAlertChicago PME ülikooli teadlaste hiljutine läbimurre on viinud teadlased nendele eesmärkidele lähemale. PME teadlased kasutasid masinõppe algoritme, et töötada välja süsteem, mis on võimeline genereerima uudseid valguvorme.

Uurimisrühm lõi masinõppemudeleid, mis olid koolitatud erinevatest genoomiandmebaasidest saadud andmete põhjal. Nagu mudelid õppisid, hakkasid nad eristama ühiseid aluseks olevaid mustreid, lihtsaid disainireegleid, mis võimaldavad luua kunstlikke valke. Pärast mustrite võtmist ja vastavate valkude sünteesimist laboris leidsid teadlased, et tehisvalgud tekitasid keemilisi reaktsioone, mis olid ligikaudu sama tõhusad kui looduslikult esinevate valkude poolt juhitud.

PME UC professori Joseph Regensteini (Rama Ranganathan) sõnul leidis uurimisrühm, et genoomiandmed sisaldavad tohutul hulgal teavet valkude põhifunktsioonide ja struktuuride kohta. Kasutades nende ühiste struktuuride äratundmiseks masinõpet, suutsid teadlased "looduse reegleid villida, et ise valke luua".

Uurijad keskendusid selles uuringus metaboolsetele ensüümidele, täpsemalt valkude perekonnale, mida nimetatakse chorismaatmutaasiks. See valguperekond on vajalik eluks paljudes taimedes, seentes ja bakterites.

Ranganathan ja kaastöötajad mõistsid, et genoomi andmebaasid sisaldasid teadmisi, mis ootavad teadlaste avastamist, kuid traditsioonilised meetodid valgu struktuuri ja funktsioonide reeglite määramiseks on olnud vaid piiratud eduga. Meeskond asus kavandama masinõppemudeleid, mis suudaksid neid disainireegleid paljastada. Mudeli leiud viitavad sellele, et aminohappepaaride evolutsiooni aminohapete positsioone ja korrelatsioone säilitades saab luua uusi kunstlikke järjestusi.

Teadlaste meeskond lõi sünteetilised geenid, mis kodeerisid neid valke tootvaid aminohappejärjestusi. Nad kloonisid nende sünteetiliste geenidega baktereid ja leidsid, et bakterid kasutasid sünteetilisi valke oma rakusüsteemis, toimides peaaegu täpselt samamoodi nagu tavalised valgud.

Ranganathani sõnul saab nende tehisintellekti eristatavaid lihtsaid reegleid kasutada uskumatu keerukuse ja mitmekesisusega tehisvalkude loomiseks. Nagu Ranganathan EurekaAlertile selgitas:

„Piirangud on palju väiksemad, kui me kunagi ette kujutasime. Looduse kujundamise reeglid on lihtsad ja usume, et sarnased lähenemisviisid võivad aidata meil otsida mudeleid muudes keerukates bioloogiasüsteemides, nagu ökosüsteemid või aju.

Ranganathan ja kaastöötajad soovivad kasutada oma mudeleid ja neid üldistada, luues platvormi, mida teadlased saavad kasutada, et paremini mõista, kuidas valke konstrueeritakse ja millist mõju neil on. Nad loodavad kasutada oma tehisintellekti süsteeme, et võimaldada teistel teadlastel avastada valke, mis suudavad lahendada selliseid olulisi probleeme nagu kliimamuutused. Ranganathan ja dotsent Andrew Ferguson on loonud ettevõtte nimega Evozyne, mille eesmärk on turustada tehnoloogiat ja edendada selle kasutamist sellistes valdkondades nagu põllumajandus, energeetika ja keskkond.

Valkude ühiste joonte ning struktuuri ja funktsiooni vaheliste seoste mõistmine võib samuti aidata luua uued ravimid ja ravivormid. Kuigi valkude voltimist on pikka aega peetud arvutite jaoks uskumatult keeruliseks probleemiks, võivad sellised mudelid nagu Ranganathani meeskonna poolt kunagi toodetud mudelid aidata kiirendada nende arvutuste tegemist, hõlbustades nendel valkudel põhinevate uute ravimite loomist. Võimalik on välja töötada ravimeid, mis blokeerivad valkude teket viirustes aidates ravida isegi uusi viiruseid, nagu koroonaviirus Covid-19.

Ranganathan ja ülejäänud uurimisrühm peavad endiselt mõistma, kuidas ja miks nende mudelid töötavad ning kuidas nad toodavad usaldusväärseid valgukavandeid. Uurimisrühma järgmine eesmärk on paremini mõista, milliseid atribuute mudelid oma järelduste tegemiseks arvesse võtavad.