Белки — это не просто питательные вещества, которые мы отслеживаем на этикетках продуктов. Они присутствуют в каждой клетке нашего тела и работают как молекулярные машины природы. Они ходят, растягиваются, сгибаются и изгибаются, чтобы выполнять свою работу: перекачивать кровь, бороться с болезнями, строить ткани и выполнять множество других мелких задач, невидимых глазу. Их сила заключается не только в форме, но и в том, как они двигаются.
В последние годы искусственный интеллект позволил учёным разрабатывать совершенно новые структуры белков, которых нет в природе, и которые предназначены для конкретных функций, таких как связывание с вирусами или имитация механических свойств шёлка для создания устойчивых материалов. Но проектирование только по структуре — это как построить кузов автомобиля без контроля над работой двигателя.
Теперь инженеры MIT сделали важный шаг вперёд с разработкой модели искусственного интеллекта, известной как VibeGen. Если кодирование вибраций позволяет программистам описать, что они хотят, а затем ИИ генерирует программное обеспечение, то VibeGen делает то же самое для живых молекул: укажите вибрацию — шаблон движения, который вы хотите — и модель напишет белок.
Новая модель позволяет учёным определять, как белок изгибается, вибрирует и меняет форму в ответ на окружающую среду, открывая новые горизонты в разработке молекулярной механики.
Обучение ИИ мышлению о движении
Революция в области ИИ-управляемой науки о белках была в подавляющем большинстве революцией в области структуры. Такие инструменты, как AlphaFold, решили многолетнюю проблему прогнозирования трёхмерной формы белка. Существующие генеративные модели научились проектировать новые формы с нуля. Но, сосредоточившись на сложенном снимке — белке, застывшем на месте, — исследователи в значительной степени отложили в сторону свойство, которое заставляет белки работать: их движение.
Чтобы создать VibeGen, Бюлер и Ни обратились к классу диффузионных моделей ИИ, той же технологии, которая лежит в основе ИИ-генераторов изображений, способных создавать реалистичные картинки из чистого шума. В случае VibeGen модель начинает со случайной последовательности аминокислот и шаг за шагом уточняет её, пока не сойдётся на последовательности, которая, как ожидается, будет вибрировать и изгибаться заданным образом.
Система работает через двух сотрудничающих агентов, которые проектируют и бросают вызов друг другу. «Дизайнер» предлагает последовательности-кандидаты, нацеленные на заданный профиль движения. «Предсказатель» оценивает эти кандидаты, спрашивая, действительно ли они будут двигаться так, как задумал дизайнер. Две модели взаимодействуют друг с другом, пока дизайн не стабилизируется и не достигнет цели.
«Это совместная система, — говорит Ни. — Дизайнер предлагает, предсказатель критикует, и дизайн улучшается за счёт этого напряжения».
Большинство последовательностей, которые производит VibeGen, являются полностью новыми, а не заимствованными из природы, не вариациями того, что уже создала эволюция. Чтобы подтвердить, что конструкции действительно работают, команда провела подробные молекулярно-физические моделирования, и белки вели себя именно так, как предполагалось, изгибаясь и вибрируя в соответствии с заданными параметрами.
Одним из наиболее поразительных выводов исследования является то, что множество различных последовательностей белков и складок могут удовлетворять одной и той же вибрационной цели — свойство, которое исследователи называют функциональной вырожденностью. Там, где эволюция сошлась на одном решении, VibeGen раскрывает целое семейство альтернатив: белки с разными структурами и последовательностями, которые, тем не менее, движутся одинаково.
Новый рубеж в молекулярной инженерии
Контроль динамики белков может иметь широкие применения. В медицине белки, которые могут менять форму по сигналу, обладают огромным потенциалом. Многие терапевтические белки работают, связываясь с целевой молекулой — вирусом, раковой клеткой, неправильно работающим рецептором. Насколько хорошо они связываются, часто зависит не только от их формы, но и от того, насколько гибко они могут адаптироваться к своей цели. Белок, сконструированный с учётом движения, может более точно захватывать, уменьшать нежелательные взаимодействия и, в конечном итоге, стать более безопасным и эффективным лекарством.
В материаловедении, области исследований Бюлера, механические свойства на молекулярном уровне влияют на их характеристики. Биологические материалы, такие как шёлк и коллаген, получают свою прочность и упругость за счёт согласованного движения их молекулярных строительных блоков. Разработка белков, которые являются более жёсткими, гибкими или вибрируют определённым образом, может привести к созданию новых устойчивых волокон, ударопрочных материалов или биоразлагаемых альтернатив пластмассам на основе нефти.
Бюлер представляет себе дальнейшие возможности: структурные материалы для зданий или транспортных средств, включающие белковые компоненты, которые самовосстанавливаются после механического напряжения или которые регулируются в ответ на большую нагрузку.
Позволяя исследователям указывать движение в качестве прямого параметра проектирования, VibeGen относится к белкам не просто как к статическим формам, а как к программируемым механическим устройствам. Этот прогресс объединяет искусственный интеллект, медицину, синтетическую биологию и материаловедение — на пути к будущему, в котором молекулярные машины можно будет проектировать с той же точностью и целенаправленностью, что и мосты, двигатели или микрочипы.
Исследование было поддержано Министерством сельского хозяйства США, MIT-IBM Watson AI Lab и Инициативой MIT по генеративному ИИ.
1. Какие проблемы решает модель искусственного интеллекта VibeGen?
Модель VibeGen позволяет учёным определять, как белок изгибается, вибрирует и меняет форму в ответ на окружающую среду. Она позволяет проектировать новые белки с заданными параметрами движения, которые могут выполнять конкретные функции.
2. Какие технологии лежат в основе работы VibeGen?
В основе работы VibeGen лежит класс диффузионных моделей искусственного интеллекта, той же технологии, которая лежит в основе ИИ-генераторов изображений. Модель начинает со случайной последовательности аминокислот и шаг за шагом уточняет её, пока не сойдётся на последовательности, которая, как ожидается, будет вибрировать и изгибаться заданным образом.
3. В чём заключается свойство функциональной вырожденности белков, открытое исследователями при работе с VibeGen?
Функциональная вырожденность белков заключается в том, что множество различных последовательностей белков и складок могут удовлетворять одной и той же вибрационной цели. Там, где эволюция сошлась на одном решении, VibeGen раскрывает целое семейство альтернатив: белки с разными структурами и последовательностями, которые, тем не менее, движутся одинаково.
4. Какие потенциальные применения имеет контроль динамики белков?
Контроль динамики белков может иметь широкие применения. В медицине белки, которые могут менять форму по сигналу, обладают огромным потенциалом. Они могут более точно захватывать целевые молекулы, уменьшать нежелательные взаимодействия и стать более безопасным и эффективным лекарством. В материаловедении разработка белков с определёнными механическими свойствами может привести к созданию новых устойчивых волокон, ударопрочных материалов или биоразлагаемых альтернатив пластмассам на основе нефти.
5. Какие области науки и техники объединяет прогресс, достигнутый при создании VibeGen?
Прогресс, достигнутый при создании VibeGen, объединяет искусственный интеллект, медицину, синтетическую биологию и материаловедение. Это позволяет проектировать молекулярные машины с той же точностью и целенаправленностью, что и другие технические устройства, такие как мосты, двигатели или микрочипы.