AlphaProteo tạo ra các protein mới cho nghiên cứu sinh học và sức khỏe
- Một hệ thống AI mới thiết kế các protein có thể liên kết thành công với phân tử mục tiêu, mở ra tiềm năng trong thiết kế thuốc, hiểu biết về bệnh tật và nhiều lĩnh vực khác
- Mọi quá trình sinh học đều phụ thuộc vào tương tác giữa các phân tử gọi là protein
- Các công cụ dự đoán cấu trúc protein như AlphaFold cung cấp hiểu biết sâu hơn về tương tác protein, nhưng không thể trực tiếp thao tác các tương tác này bằng cách tạo ra protein mới
- Các nhà khoa học có thể tạo ra những protein mới có khả năng liên kết thành công với phân tử mục tiêu
- Những chất liên kết này có thể hỗ trợ nhiều lĩnh vực nghiên cứu như phát triển thuốc, hình ảnh tế bào và mô, tìm hiểu và chẩn đoán bệnh, cũng như phát triển cây trồng kháng sâu bệnh
- Các phương pháp học máy gần đây đã đạt được tiến bộ lớn, nhưng vẫn cần nhiều thử nghiệm thực nghiệm
Giới thiệu AlphaProteo
- AlphaProteo là hệ thống AI đầu tiên thiết kế các chất liên kết protein mới có độ mạnh cao cho nghiên cứu sinh học và sức khỏe
- Công nghệ này có thể giúp tăng tốc việc hiểu các quá trình sinh học và hỗ trợ khám phá thuốc mới, phát triển cảm biến sinh học cùng nhiều ứng dụng khác
- AlphaProteo có thể tạo ra các chất liên kết protein mới cho nhiều protein mục tiêu khác nhau, bao gồm VEGF-A liên quan đến ung thư và biến chứng tiểu đường
- AlphaProteo có tỷ lệ thành công thực nghiệm cao và ái lực liên kết tốt hơn từ 3 đến 300 lần so với các phương pháp hiện có
Học cách liên kết protein theo những cơ chế phức tạp
- Thiết kế chất liên kết protein là công việc tốn thời gian và đòi hỏi nhiều lần thao tác trong phòng thí nghiệm
- AlphaProteo được huấn luyện từ Protein Data Bank (PDB) và hơn 100 triệu cấu trúc được dự đoán từ AlphaFold
- Khi được cung cấp cấu trúc của phân tử mục tiêu và vị trí liên kết mong muốn, AlphaProteo sẽ tạo ra các protein ứng viên có thể liên kết tại vị trí đó
Trình diễn thành công trên các mục tiêu liên kết protein quan trọng
- AlphaProteo đã thiết kế chất liên kết cho nhiều protein mục tiêu khác nhau
- Trong các thử nghiệm phòng thí nghiệm, các protein ứng viên do AlphaProteo tạo ra đã liên kết mạnh với 7 protein mục tiêu
- Đối với protein virus BHRF1, 88% số phân tử ứng viên đã liên kết thành công
- Với mục tiêu TrkA, chất liên kết của AlphaProteo mạnh hơn chất liên kết tốt nhất hiện có
Xác minh kết quả
- Các chất liên kết của AlphaProteo đã được xác minh bởi một nhóm nghiên cứu tại Francis Crick Institute
- Chất liên kết SC2RBD đã ngăn nhiễm tế bào của SARS-CoV-2 và một số biến thể của nó
- AlphaProteo có thể rút ngắn đáng kể thời gian thí nghiệm ban đầu
- Tuy nhiên, hệ thống đã thất bại trong việc thiết kế chất liên kết cho mục tiêu TNFɑ
- Có kế hoạch cải thiện và mở rộng năng lực của AlphaProteo
Hướng tới phát triển có trách nhiệm trong thiết kế protein
- Thiết kế protein có tiềm năng lớn trong thúc đẩy tiến bộ khoa học, từ hiểu nguyên nhân gây bệnh, tăng tốc phát triển xét nghiệm chẩn đoán, hỗ trợ quy trình sản xuất bền vững đến loại bỏ chất ô nhiễm môi trường
- Nhóm đang hợp tác với các chuyên gia bên ngoài để thúc đẩy phát triển có trách nhiệm, có tính đến các rủi ro an ninh sinh học
- Mục tiêu là cải thiện tỷ lệ thành công và ái lực của AlphaProteo, mở rộng phạm vi các bài toán thiết kế, đồng thời hợp tác với các nhà nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực để cung cấp thiết kế protein toàn diện
Tóm tắt của GN⁺
- AlphaProteo là hệ thống AI thiết kế các chất liên kết protein mới cho nghiên cứu sinh học và sức khỏe
- Công nghệ này có thể hỗ trợ rất lớn cho nhiều lĩnh vực nghiên cứu như phát triển thuốc, hiểu biết về bệnh tật và chẩn đoán
- AlphaProteo nổi bật với tỷ lệ thành công và ái lực liên kết cao hơn so với các phương pháp hiện có
- Tuy nhiên, vẫn còn giới hạn trong việc thiết kế chất liên kết cho một số protein mục tiêu
- Có kế hoạch tiếp tục cải thiện và mở rộng năng lực của AlphaProteo
1 bình luận
Ý kiến Hacker News