La inteligencia artificial ahora es capaz de generar proteínas novedosas y funcionalmente activas, gracias a un trabajo recientemente publicado por investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers, Suecia.
"Lo que ahora podemos demostrar ofrece un potencial fantástico para una serie de aplicaciones futuras, como el desarrollo más rápido y rentable de fármacos basados en proteínas", afirma Aleksej Zelezniak, profesor asociado del Departamento de Biología e Ingeniería Biológicaen Chalmers.
Las proteínas son moléculas grandes y complejas que juegan un papel crucial en todas las células vivas, construyendo, modificando y descomponiendo otras moléculas de forma natural dentro de nuestras células. También se usan ampliamente en procesos y productos industriales, y en nuestra vida diaria.
Los medicamentos a base de proteínas son muy comunes; el medicamento para la diabetes, la insulina, es uno de los más recetados. Algunos de los medicamentos contra el cáncer más costosos y efectivos también están basados en proteínas, así como las fórmulas de anticuerpos que se usan actualmente para tratar el COVID.19.
Desde el diseño de la computadora hasta las proteínas de trabajo en solo unas pocas semanas
Los métodos actuales utilizados para la ingeniería de proteínas se basan en la introducción de mutaciones aleatorias en las secuencias de proteínas. Sin embargo, con cada mutación aleatoria adicional introducida, la actividad de la proteína disminuye.
"En consecuencia, uno debe realizar múltiples rondas de experimentos muy costosos y que requieren mucho tiempo, seleccionando millones de variantes, para diseñar proteínas y enzimas que terminen siendo significativamente diferentes de las que se encuentran en la naturaleza", dice el líder de investigación Aleksej Zelezniak, y continúa:
"Este proceso de ingeniería es muy lento, pero ahora tenemos un método basado en IA en el que podemos pasar del diseño de la computadora a la proteína de trabajo en solo unas pocas semanas".
Los nuevos resultados de los investigadores de Chalmers se publicaron recientemente en la revista Inteligencia de la máquina de la naturaleza y representan un gran avance en el campo de las proteínas sintéticas. El grupo de investigación y los colaboradores de Aleksej Zelezniak han desarrollado un enfoque basado en inteligencia artificial llamado ProteinGAN, que utiliza un enfoque de aprendizaje profundo generativo.
En esencia, la IA recibe una gran cantidad de datos de proteínas bien estudiadas; estudia estos datos e intenta crear nuevas proteínas basándose en ellos.
Al mismo tiempo, otra parte de la IA intenta averiguar si las proteínas sintéticas son falsas o no. Las proteínas se envían de un lado a otro en el sistema hasta que la IA ya no puede distinguir las proteínas naturales de las sintéticas.
Este método es bien conocido por crear fotos y videos de personas que no existen, pero en este estudio, se utilizó para producir variantes de proteínas muy diversas con propiedades físicas de tipo naturalista que podrían probarse para sus funciones.
Las proteínas ampliamente utilizadas en los productos cotidianos no siempre son completamente naturales, sino que se obtienen mediante biología sintética y técnicas de ingeniería de proteínas. Con estas técnicas, las secuencias de proteínas originales se modifican con la esperanza de crear nuevas variantes de proteínas sintéticas que sean más eficientes y estables.y adaptado a aplicaciones particulares. El nuevo enfoque basado en IA es importante para desarrollar enzimas industriales eficientes, así como nuevas terapias basadas en proteínas, como anticuerpos y vacunas.
Un modelo rentable y sostenible
El profesor asistente Martin Engqvist, también del Departamento de Biología e Ingeniería Biológica, participó en el diseño de los experimentos para probar las proteínas sintetizadas por IA.
"Acelerar la velocidad a la que diseñamos proteínas es muy importante para reducir los costos de desarrollo de los catalizadores de enzimas. Esta es la clave para realizar procesos industriales y productos de consumo ambientalmente sostenibles, y nuestro modelo de inteligencia artificial, así como los modelos futuros, permitiránEso. Nuestro trabajo es una contribución vital en ese contexto ", dice Martin Engqvist.
"Este tipo de trabajo solo es posible en el tipo de entorno multidisciplinario que existe en nuestra División, en la interfaz de la informática y la biología. Tenemos las condiciones perfectas para probar experimentalmente las propiedades de estas proteínas diseñadas por IA", diceAleksej Zelezniak.
El siguiente paso para los investigadores es explorar cómo la tecnología podría usarse para mejoras específicas en las propiedades de las proteínas, como una mayor estabilidad, algo que podría tener un gran beneficio para las proteínas que se usan en la tecnología industrial.
El estudio se realizó en el marco de una colaboración entre la Universidad Tecnológica de Chalmers, el Centro de Ciencias de la Vida de la Universidad de Vilnius en Lituania y la empresa Biomatter Designs.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Tecnológica de Chalmers . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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