Průlom ve výzkumu proteinů: Nový model umělé inteligence přináší revoluci v designu léků!

Průlom ve výzkumu proteinů: Nový model umělé inteligence přináší revoluci v designu léků!

Výzkumný tým z Svobodná univerzita v Berlíně ve spolupráci s Microsoft Research AI for Science učinila významný průlom v modelování biologických proteinů. Tento test je jádrem 10. července v časopise Věda publikovaná studie s názvem „Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning“. Nové poznatky by mohly usnadnit budoucí pokroky v designu léků a biomedicínském výzkumu.

Hlavním zaměřením studie je představení BioEmu, inovativního generativního systému hlubokého učení pro emulaci rovnovážného chování proteinů. BioEmu se vyznačuje vysokou přesností a přesností a má lépe odrážet funkci mnoha proteinů, jejichž aktivita silně závisí na jejich dynamické struktuře. Klíčovým cílem vývoje je zvýšit úspěšnost nových účinných látek v klinických studiích.

Technologická inovace a zvýšená účinnost

Za zmínku stojí schopnost BioEmu generovat tisíce statisticky nezávislých proteinových struktur za hodinu na jediné grafické kartě (GPU). To vede k významnému snížení nákladů a času potřebného k prozkoumání funkčně relevantních strukturálních změn. Kombinací více než 200 milisekund molekulárních dynamických simulací s experimentálními daty BioEmu dosahuje predikce strukturních souborů a termodynamických vlastností s téměř experimentální přesností.

Výzkumné týmy vedené Prof. Dr. Frankem Noé a Prof. Dr. Cecilií Clementi významně přispěly k vývoji. Prof. Noé, Partner Research Manager společnosti Microsoft Research a čestný profesor na FU Berlín, zdůrazňuje, že BioEmu může také předpovídat složité strukturální změny, jako jsou skryté vazebné kapsy a pohyby celých proteinových domén. To umožňuje přesnou předpověď změn stability proteinu s přesností srovnatelnou s laboratorní analýzou.

Tradiční přístupy vs. hluboké učení

Je známo, že současné techniky molekulární dynamiky jsou pomalé, drahé a náročné na zdroje. BioEmu nabízí rychlejší a levnější alternativu. Model vyvinutý Sarah Lewis a jejím týmem kombinuje tréninková data z předpovědí struktury AlphaFold, rozsáhlé simulace molekulární dynamiky a rozsáhlá experimentální měření stability proteinů.

Existují však také omezení: BioEmu nativně nemodeluje molekulární dynamiku nebo interakce s membránami a ligandy, ani nebere v úvahu proměnlivé podmínky prostředí, jako je teplota nebo pH. Autoři přesto očekávají, že model demonstruje, jak může hluboké učení amortizovat vysoké náklady na simulace a experimenty, aby bylo možné ve velkém měřítku předpovídat funkci proteinů na základě dat.

Praktické implikace a budoucí výzkum

Významným aspektem studie je publikace Microsoft Research o rozsáhlém datovém souboru použitém k vývoji BioEmu. Tato datová sada je největší veřejně dostupnou sbírkou sekvenčně různorodých proteinových simulací. Široká dostupnost zdrojového kódu BioEmu pod licencí MIT otevírá nové cesty v bioinformatickém výzkumu a designu léčiv.

Výzkum jako tento je zásadní pro pochopení biologie a fungování proteinů, které přecházejí mezi různými formami. To zůstává klíčovou výzvou pro vědu, zejména v oblasti biotechnologií a lékařského výzkumu.