Läpimurto proteiinitutkimuksessa: Uusi tekoälymalli mullistaa lääkesuunnittelun!

Läpimurto proteiinitutkimuksessa: Uusi tekoälymalli mullistaa lääkesuunnittelun!

Tutkimusryhmä Berliinin vapaa yliopisto yhteistyössä kanssa Microsoft Research AI for Science on tehnyt merkittävän läpimurron biologisten proteiinien mallintamisessa. Tämä testi on lehden heinäkuun 10. päivän ydin Tiede julkaisi tutkimuksen nimeltä "Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning". Uudet havainnot voivat helpottaa lääkesuunnittelun ja biolääketieteen tutkimuksen tulevaa edistystä.

Tutkimuksen pääpaino on BioEmun, innovatiivisen generatiivisen syväoppimisjärjestelmän ottaminen käyttöön proteiinien tasapainokäyttäytymisen jäljittelemiseen. BioEmulle on ominaista sen korkea tarkkuus ja tarkkuus, ja sen tarkoituksena on heijastaa paremmin monien proteiinien toimintaa, joiden aktiivisuus riippuu suuresti niiden dynaamisesta rakenteesta. Kehityksen keskeisenä tavoitteena on lisätä uusien vaikuttavien aineiden menestysastetta kliinisissä tutkimuksissa.

Teknologinen innovaatio ja tehokkuuden lisääntyminen

Huomionarvoista on BioEmun kyky tuottaa tuhansia tilastollisesti riippumattomia proteiinirakenteita tunnissa yhdellä näytönohjaimella (GPU). Tämä vähentää merkittävästi toiminnallisesti merkityksellisten rakennemuutosten tutkimiseen tarvittavia kustannuksia ja aikaa. Yhdistämällä yli 200 millisekuntia molekyylidynamiikan simulaatioita kokeellisiin tietoihin, BioEmu saavuttaa rakenteellisten ryhmien ja termodynaamisten ominaisuuksien ennustamisen lähes kokeellisella tarkkuudella.

Professori tohtori Frank Noén ja professori tohtori Cecilia Clementin johtamat tutkimusryhmät ovat antaneet merkittävän panoksen kehitykseen. Professori Noé, Microsoft Researchin kumppanitutkimuspäällikkö ja FU Berlinin kunniaprofessori, korostaa, että BioEmu voi ennustaa myös monimutkaisia ​​rakenteellisia muutoksia, kuten piilotettuja sitoutumistaskuja ja kokonaisten proteiinidomeenien liikkeitä. Tämä mahdollistaa proteiinin stabiilisuuden muutosten tarkan ennustamisen laboratorioanalyysiin verrattavalla tarkkuudella.

Perinteiset lähestymistavat vs. syvä oppiminen

Nykyisten molekyylidynamiikan simulointitekniikoiden tiedetään olevan hitaita, kalliita ja resursseja vaativia. BioEmu tarjoaa nopeamman ja halvemman vaihtoehdon. Sarah Lewisin ja hänen tiiminsä kehittämä malli yhdistää harjoitustiedot AlphaFold-rakenteen ennusteista, laajamittaisista molekyylidynamiikan simulaatioista ja laajoista kokeellisista proteiinien stabiiliuden mittauksista.

On kuitenkin myös rajoituksia: BioEmu ei mallinna natiivisti molekyylidynamiikkaa tai vuorovaikutuksia kalvojen ja ligandien kanssa, eikä se ota huomioon vaihtelevia ympäristöolosuhteita, kuten lämpötilaa tai pH:ta. Silti kirjoittajat odottavat mallin osoittavan, kuinka syvä oppiminen voi kompensoida simulaatioiden ja kokeiden korkeat kustannukset mahdollistaakseen laajamittaisen, tietopohjaisen proteiinin toiminnan ennustamisen.

Käytännön vaikutukset ja tulevaisuuden tutkimus

Merkittävä osa tutkimuksesta on Microsoft Researchin julkaisema laaja aineisto, jota käytetään BioEmun kehittämiseen. Tämä tietojoukko on suurin julkisesti saatavilla oleva kokoelma sekvenssien monimuotoisia proteiinisimulaatioita. BioEmu-lähdekoodin laaja saatavuus MIT-lisenssillä avaa uusia mahdollisuuksia bioinformatiikan tutkimukseen ja lääkesuunnitteluun.

Tällainen tutkimus on ratkaisevan tärkeää eri muotojen välillä vaihtavien proteiinien biologian ja toiminnan ymmärtämiseksi. Tämä on edelleen keskeinen haaste tieteelle, erityisesti biotekniikassa ja lääketieteellisessä tutkimuksessa.