Искусственный интеллект симулировал 500 миллионов лет эволюции – и создал новый белок!

Эволюция совершенствует жизнь на молекулярном уровне миллиарды лет. Белки, основные строительные блоки жизни, эволюционировали через этот процесс, чтобы выполнять различные биологические функции, от борьбы с инфекциями до пищеварения. Эти сложные молекулы состоят из длинных цепей аминокислот, расположенных в точных последовательностях, которые определяют их структуру и функцию. Хотя природа создала необыкновенное разнообразие белков, понимание их структуры и проектирование совершенно новых белков давно является сложной задачей для ученых.

Недавние достижения в области искусственного интеллекта меняют нашу способность решать некоторые из наиболее значимых проблем биологии. Ранее искусственный интеллект использовался для предсказания того, как будет складываться и вести себя данная последовательность белка – сложная задача из-за огромного количества конфигураций. Недавно искусственный интеллект достиг уровня, когда он может генерировать совершенно новые белки в беспрецедентном масштабе. Это достижение было достигнуто с помощью ESM3, многомодальной генеративной модели языка, разработанной компанией EvolutionaryScale. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, предназначенных для обработки текста, ESM3 был обучен понимать последовательности, структуры и функции белков. То, что делает его действительно замечательным, – это его способность симулировать 500 миллионов лет эволюции – подвиг, который привел к созданию совершенно нового флуоресцентного белка, чего никогда не было в природе.

Этот прорыв является значительным шагом на пути к тому, чтобы сделать биологию более программируемой, открывая новые возможности для проектирования.customных белков с применением в медицине, материаловедении и за их пределами. В этой статье мы исследуем, как работает ESM3, чего он достиг, и почему это достижение меняет наше понимание биологии и эволюции.

Знакомьтесь с ESM3: Искусственный интеллект, симулирующий эволюцию

ESM3 – это многомодальная языковая модель, обученная понимать и генерировать белки, анализируя их последовательности, структуры и функции. В отличие от AlphaFold, который может предсказать структуру существующих белков, ESM3 по сути является моделью белковой инженерии, позволяющей исследователям указывать функциональные и структурные требования для проектирования совершенно новых белков.

Модель обладает глубокими знаниями последовательностей, структур и функций белков, а также способностью генерировать белки через взаимодействие с пользователями. Эта возможность позволяет модели генерировать белки, которые могут не существовать в природе, но остаются биологически жизнеспособными. Создание нового зеленого флуоресцентного белка (esmGFP) – это яркая демонстрация этой возможности. Флуоресцентные белки, первоначально обнаруженные в медузах и кораллах, широко используются в медицинских исследованиях и биотехнологии. Чтобы разработать esmGFP, исследователи предоставили ESM3 ключевые структурные и функциональные характеристики известных флуоресцентных белков. Модель затем итеративно усовершенствовала дизайн, применяя подход цепного рассуждения, чтобы оптимизировать последовательность. Хотя естественная эволюция могла бы занять миллионы лет, чтобы произвести подобный белок, ESM3 ускоряет этот процесс, достигая результата за несколько дней или недель.

Процесс проектирования белков, управляемый искусственным интеллектом

Вот как исследователи использовали ESM3 для разработки esmGFP:

1. Активация ИИ – Сначала они ввели последовательности и структурные подсказки, чтобы направить ESM3 к флуоресцентным особенностям.
2. Генерация новых белков – ESM3 исследовал огромное пространство потенциальных последовательностей, чтобы произвести тысячи кандидатов на белки.
3. Фильтрация и усовершенствование – Самые перспективные конструкции были отфильтрованы и синтезированы для лабораторного тестирования.
4. Валидация в живых клетках – Выбранные белки, спроектированные ИИ, были выражены в бактериях, чтобы подтвердить их флуоресценцию и функциональность.

Этот процесс привел к созданию флуоресцентного белка (esmGFP), не похожего на что-либо в природе.

Как esmGFP сравнивается с природными белками

То, что делает esmGFP необыкновенным, – это его удаленность от известных флуоресцентных белков. Хотя большинство недавно открытых GFP имеет незначительные вариации от существующих, esmGFP имеет последовательность, идентичную только на 58% своей ближайшей природной родственной последовательности. Эволюционно такая разница соответствует времени расхождения более 500 миллионов лет.

Чтобы понять это, последний раз белки с подобными эволюционными расстояниями появлялись, когда еще не существовали динозавры, и многоклеточная жизнь только начала свое развитие. Это означает, что ИИ не только ускорил эволюцию – он симулировал совершенно новый эволюционный путь, производя белки, которых природа, возможно, никогда не создала.

Почему это открытие имеет значение

Это достижение является значительным шагом вперед в области белковой инженерии и углубляет наше понимание эволюции. Симулируя миллионы лет эволюции всего за несколько дней, ИИ открывает двери к новым, интересным возможностям:

• Быстрое открытие лекарств: Многие лекарства работают, нацеливаясь на конкретные белки, но поиск правильных белков – это медленный и дорогой процесс. Белки, спроектированные ИИ, могли бы ускорить этот процесс, помогая исследователям находить новые методы лечения более эффективно.
• Новые решения в биоинженерии: Белки используются во всем, от разложения пластиковых отходов до обнаружения заболеваний. С помощью ИИ-управляемого проектирования ученые могут создавать customные белки для здравоохранения, защиты окружающей среды и даже новых материалов.
• ИИ как симулятор эволюции: Одним из наиболее интригующих аспектов этого исследования является то, что оно позиционирует ИИ как симулятор эволюции, а не просто инструмент для анализа. Традиционные симуляции эволюции включают итерацию через генетические мутации, часто занимая месяцы или годы, чтобы сгенерировать жизнеспособные кандидаты. ESM3, однако, обходит эти медленные ограничения, предсказывая функциональные белки напрямую. Этот сдвиг в подходе означает, что ИИ не только может имитировать эволюцию, но и активно исследовать эволюционные возможности за пределами природы. При наличии достаточной вычислительной мощности ИИ-управляемая эволюция могла бы открыть новые биохимические свойства, которые никогда не существовали в природном мире.

Этические соображения и ответственное развитие ИИ

Хотя потенциальные выгоды от ИИ-управляемой белковой инженерии огромны, эта технология также вызывает этические и безопасные вопросы. Что происходит, когда ИИ начинает проектировать белки за пределами человеческого понимания? Как мы можем гарантировать, что эти белки безопасны для медицинского или экологического использования?

Нам необходимо сосредоточиться на ответственной разработке ИИ и тщательном тестировании, чтобы решить эти проблемы. Белки, сгенерированные ИИ, такие как esmGFP, должны пройти обширное лабораторное тестирование, прежде чем они будут рассмотрены для реальных приложений. Кроме того, разрабатываются этические рамки для ИИ-управляемой биологии, чтобы обеспечить прозрачность, безопасность и общественное доверие.

Итог

Запуск ESM3 является важным развитием в области биотехнологии. ESM3 демонстрирует, что эволюция не должна быть медленным, пробным процессом. Сжимая 500 миллионов лет белковой эволюции в несколько дней, открывается будущее, где ученые могут проектировать совершенно новые белки с невероятной скоростью и точностью. Разработка ESM3 означает, что мы не только можем использовать ИИ для понимания биологии, но и для ее изменения. Этот прорыв помогает нам продвинуть нашу способность программировать биологию так же, как мы программируем программное обеспечение, открывая возможности, которые мы только начинаем представлять.