Júniusban a dél-koreai szabályozó hatóságok engedélyezték az első olyan Covid–19 vakcinát, amely ember által tervezett új fehérjéből készül. Az oltóanyag gömb alakú fehérje-nanorészecskén alapul, amelyet a kutatók csaknem egy évtizede hoztak létre. A mesterséges intelligencia hihetetlen fejlődésének köszönhetően
már hónapok helyett másodpercek alatt képesek vagyunk megtervezni ilyen molekulákat,
nyilatkozta David Baker, a seattle-i Washington Egyetem (UW) biokémikusa által vezetett csapat a Science folyóiratban. Júliusban a DeepMind felfedte, hogy az AlphaFold legújabb verziója előre jelezte a tudomány által ismert összes fehérje szerkezetét. Az elmúlt hónapokban pedig robbanásszerűen megszaporodtak a mesterségesintelligencia-eszközök. Korábban ezek a törekvések nagy hibaszázalékkal jártak, ma már gyorsan képesek új, jó fehérjéket alkotni.
A legtöbb erőfeszítés olyan eszközökre összpontosul, amelyek segíthetnek olyan fehérjék kifejlesztésében, amelyek a természetben sehol másutt nem fordulnak elő. A szenzáción túl egyre több az olyan vállalat, mely olyan fehérjéket szeretne tervezni, amelyek hasznosak is, a mérgező hulladék eltávolításától kezdve a gyógyításig. E cél megvalósításán dolgozó cég például a Meta (korábban Facebook) is. „A módszerek már most nagyon ütősek, és egyre erősödnek – mondja Baker. – A kérdés csupán az, hogy milyen problémákat fogunk velük orvosolni.”
Baker laboratóriuma az elmúlt három évtizedet új fehérjék előállításának szentelte. A Rosetta nevű szoftver, amelyet a kilencvenes években kezdtek fejleszteni, lépésekre bontja a folyamatot. Kezdetben a kutatók egy-egy új fehérje formáját találták ki, gyakran más fehérjék darabjainak összefűzésével, és a szoftver levezette az ennek az alaknak megfelelő aminosav-szekvenciát. Ám ez a módszer nem volt tökéletes. Az újítás viszont költséges – mondja Szergej Ovchinnikov, a Massachusetts állambeli Cambridge Harvard Egyetemének evolúciós biológusa. „Tízezer számítógép kellene, amely hetekig futhatna ezzel a programmal” – nyilatkozta.
Az AlphaFold és más
mesterségesintelligencia-szoftverek fejlesztésével ez az időigényes munka felgyorsult –
mondja Ovchinnikov. A Baker csapata által kifejlesztett egyik módszerben, az úgynevezett hallucinációban a kutatók random aminosav-szekvenciákat táplálnak be egy szerkezet-előrejelző hálózatba. Ez megváltoztatja a szerkezetet, amitől az egyre fehérjeszerűbbé válik. Baker csapata több mint száz kicsi, „hallucinált” fehérjét hozott létre, és úgy találta, hogy körülbelül minden ötödik hasonlít a megjósolt alakra. Az AlphaFoldot ugyanis arra képezték ki, hogy előre jelezze az egyes fehérjeláncok szerkezetét. Továbbá azt is felfedezték, hogy az ilyen hálózatok több, kölcsönhatásban levő fehérje szerkezetét is modellezhetik. Ezen alapulva Baker és csapata abban bízott, hogy képesek „hallucinálni” olyan fehérjéket, amelyek különböző méretű és formájú fehérjékké csomósodnak össze. Ezek egy fehérje másolataiból állnának, és hasonlítanának azokhoz, amelyeken a Covid–19 oltóanyag alapul. Mégis, a valóság keresztülhúzta számításaikat. Amikor arra utasították a mikroorganizmusokat, hogy hozzák létre kreációikat a laboratóriumban, a százötven terv egyike sem működött. „Nem csináltak semmit, csak a kémcső alján heverő piszok voltak” – mondja Baker.
Ugyanebben az időben a labor másik kutatója, Justas Duparas egy mélytanulási eszközt fejlesztett ki egy adott fehérje általános formájának megfelelő fehérjeszekvenciának a meghatározására.
A ProteinMPNN-nek keresztelt hálózat „helyesírás-ellenőrzőként” működhet
az AlphaFold segítségével létrehozott fehérjék számára a szekvenciák módosításával – mondja Ovchinnikov –, miközben megtartja a molekulák általános alakját. Ezen módszer alkalmazásával nagyobb sikerrel jártak. Arne Elofsson, a Stockholmi Egyetem számítógépes biológusa szerint az olyan mélytanulási eszközök, mint a proteinMPNN, megváltoztatták a fehérjetervezést. „Most már teljes ellenőrzésünk alatt áll a fehérje alakja” – teszi hozzá Ovchinnikov.
Tavaly a DeepMind elindított egy spin-off céget – mely felsőoktatási intézményekből, közfinanszírozású kutatóhelyekről kiváló technológiaintenzív vállalkozások gyűjtőneve – Isomorphic Labs néven Londonban, amely olyan eszközöket alkalmazna a gyógyszerkutatásban, mint az AlphaFold.
Mesterséges intelligenciával az emberi szervezetbe avatkozni? A mai kor elkerülhetetlen velejárója. Amit feltalálunk, használjuk. Hogy mire, az már a mi felelősségünk.
Forrás: Nature
