Международная группа исследователей разработала революционный метод проектирования крупных белков с заданными свойствами, используя возможности искусственного интеллекта (ИИ). Основой метода стала программа AlphaFold2, за разработку которой ее создатели были удостоены Нобелевской премии по химии в 2024 году.
Белки выполняют ключевые функции в организме: от транспортировки веществ до работы в качестве ферментов и антител. Ученые активно разрабатывают так называемые de novo протеины, которые не встречаются в природе. Эти белки могут использовать для создания антител, транспортировки лекарств или борьбы с вирусами.
Однако проектирование белков — сложная задача, требующая точного понимания их структуры и функций. Прорыв в этой области стал возможен благодаря программе AlphaFold2, которая с высокой точностью предсказывает структуру протеинов на компьютере.
Исследователи из Технического университета Мюнхена и Массачусетского технологического института под руководством профессоров Хендрика Дитца и Сергея Овчинникова представили новый подход к дизайну белков. Их метод объединяет точное предсказание структуры молекул AlphaFold2 с методом градиентного спуска, обычно используемым для оптимизации моделей.
Градиентный спуск — это пошаговый процесс, который позволяет минимизировать отклонения от целевой функции, в данном случае — от желаемой структуры протеина. Применение этого метода позволяет сравнивать предсказанные AlphaFold2 структуры с заданной целью и оптимизировать цепочку аминокислот до достижения нужного результата.
Процесс создания белка начинается с «виртуального наложения» всех возможных вариантов аминокислот в каждой точке цепочки. «Обычно считается, что каждая точка цепочки может быть представлена одной из 20 аминокислот. Мы же используем подход, при котором все возможности накладываются друг на друга виртуально», — объясняет автор работы Кристофер Франк. Этот этап позволяет оптимизировать структуру, а затем определить аминокислотную последовательность, которая может быть воспроизведена в лаборатории.
Исследователи создали виртуально более 100 молекул, затем воспроизвели их в лаборатории и проверили, совпадает ли реальная структура с предсказанной. Результаты подтвердили высокую точность метода: созданные белки практически полностью соответствовали разработанным моделям.
Кроме того, новый подход позволил создать протеины длиной до 1000 аминокислот, что приближает их к размерам антител. Это открывает новые возможности для интеграции нескольких функций в один белок, например, предназначенный для распознавания и подавления патогенов.
«Мы стали на шаг ближе к созданию крупных молекул с интегрированными функциями, что может быть использовано в медицине, диагностике и биотехнологии», — говорит Хендрик Дитц.
Новое открытие подчеркивает важность интеграции ИИ в исследования белков. Использование таких инструментов, как AlphaFold2, не только ускоряет процесс проектирования, но и делает его более точным, открывая путь к созданию инновационных решений в биологии и медицине.
Ранее ученые создали уникальные рецепторы на основе ДНК коронавируса.
