Επανάσταση στην έρευνα πρωτεϊνών: Νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης φέρνει επανάσταση στον σχεδιασμό φαρμάκων!

Επανάσταση στην έρευνα πρωτεϊνών: Νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης φέρνει επανάσταση στον σχεδιασμό φαρμάκων!

Μια ερευνητική ομάδα από Ελεύθερο Πανεπιστήμιο του Βερολίνου σε συνεργασία με Microsoft Research AI for Science έχει κάνει μια σημαντική ανακάλυψη στη μοντελοποίηση βιολογικών πρωτεϊνών. Αυτό το τεστ είναι ο πυρήνας της 10ης Ιουλίου στο περιοδικό Επιστήμη δημοσιευμένη μελέτη με τίτλο «Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning». Τα νέα ευρήματα θα μπορούσαν να διευκολύνουν μελλοντικές προόδους στον σχεδιασμό φαρμάκων και στη βιοϊατρική έρευνα.

Ο κύριος στόχος της μελέτης είναι η εισαγωγή του BioEmu, ενός καινοτόμου συστήματος παραγωγής βαθιάς μάθησης για την εξομοίωση της συμπεριφοράς ισορροπίας των πρωτεϊνών. Το BioEmu χαρακτηρίζεται από την υψηλή του ακρίβεια και ακρίβεια και προορίζεται να αντικατοπτρίζει καλύτερα τη λειτουργία πολλών πρωτεϊνών των οποίων η δραστηριότητα εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τη δυναμική τους δομή. Βασικός στόχος της ανάπτυξης είναι η αύξηση του ποσοστού επιτυχίας νέων δραστικών συστατικών σε κλινικές μελέτες.

Τεχνολογική καινοτομία και αυξημένη αποτελεσματικότητα

Αξιοσημείωτη είναι η ικανότητα του BioEmu να δημιουργεί χιλιάδες στατιστικά ανεξάρτητες δομές πρωτεΐνης ανά ώρα σε μία μόνο κάρτα γραφικών (GPU). Αυτό οδηγεί σε σημαντική μείωση του κόστους και του χρόνου που απαιτείται για τη διερεύνηση των λειτουργικά σχετικών δομικών αλλαγών. Συνδυάζοντας πάνω από 200 χιλιοστά του δευτερολέπτου προσομοιώσεων μοριακής δυναμικής με πειραματικά δεδομένα, το BioEmu επιτυγχάνει την πρόβλεψη δομικών συνόλων και θερμοδυναμικών ιδιοτήτων με σχεδόν πειραματική ακρίβεια.

Οι ερευνητικές ομάδες με επικεφαλής τον Καθηγητή Δρ. Frank Noé και την καθ. Δρ. Cecilia Clementi συνέβαλαν σημαντικά στην ανάπτυξη. Ο καθηγητής Noé, Partner Research Manager στο Microsoft Research και επίτιμος καθηγητής στο FU Berlin, τονίζει ότι το BioEmu μπορεί επίσης να προβλέψει περίπλοκες δομικές αλλαγές, όπως κρυφούς θύλακες σύνδεσης και κινήσεις ολόκληρων πρωτεϊνικών περιοχών. Αυτό επιτρέπει την ακριβή πρόβλεψη των αλλαγών σταθερότητας πρωτεΐνης με ακρίβεια συγκρίσιμη με την εργαστηριακή ανάλυση.

Παραδοσιακές προσεγγίσεις έναντι βαθιάς μάθησης

Οι τρέχουσες τεχνικές προσομοίωσης μοριακής δυναμικής είναι γνωστό ότι είναι αργές, δαπανηρές και απαιτούν πόρους. Το BioEmu προσφέρει μια ταχύτερη και φθηνότερη εναλλακτική. Αναπτύχθηκε από τη Sarah Lewis και την ομάδα της, το μοντέλο συνδυάζει δεδομένα εκπαίδευσης από προβλέψεις δομής AlphaFold, προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής μεγάλης κλίμακας και εκτενείς πειραματικές μετρήσεις σταθερότητας πρωτεΐνης.

Ωστόσο, υπάρχουν επίσης περιορισμοί: Το BioEmu δεν μοντελοποιεί εγγενώς τη μοριακή δυναμική ή τις αλληλεπιδράσεις με μεμβράνες και συνδέτες, ούτε λαμβάνει υπόψη μεταβλητές περιβαλλοντικές συνθήκες όπως η θερμοκρασία ή το pH. Ωστόσο, οι συγγραφείς αναμένουν από το μοντέλο να δείξει πώς η βαθιά μάθηση μπορεί να αποσβέσει το υψηλό κόστος των προσομοιώσεων και των πειραμάτων για να επιτρέψει μεγάλης κλίμακας πρόβλεψη της πρωτεϊνικής λειτουργίας βάσει δεδομένων.

Πρακτικές επιπτώσεις και μελλοντική έρευνα

Μια σημαντική πτυχή της μελέτης είναι η δημοσίευση από τη Microsoft Research ενός μεγάλου συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη του BioEmu. Αυτό το σύνολο δεδομένων είναι η μεγαλύτερη δημόσια διαθέσιμη συλλογή προσομοιώσεων πρωτεϊνών με διαφορετικές αλληλουχίες. Η ευρεία διαθεσιμότητα του πηγαίου κώδικα BioEmu με την άδεια του MIT ανοίγει νέους δρόμους στην έρευνα βιοπληροφορικής και στον σχεδιασμό φαρμάκων.

Έρευνες όπως αυτή είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση της βιολογίας και της λειτουργίας των πρωτεϊνών που αλλάζουν μεταξύ διαφορετικών μορφών. Αυτό παραμένει μια βασική πρόκληση για την επιστήμη, ειδικά στη βιοτεχνολογία και την ιατρική έρευνα.