Исследователи перепрограммируют языковую модель искусственного интеллекта для воздействия на ранее «не поддающиеся лекарственной терапии» белки заболеваний.

Исследование опубликовано в Nature Biotechnology

В статье, опубликованной в журнале Nature Biotechnology, описывается новое эффективное применение искусственного интеллекта: разработка небольших молекул, похожих на лекарства, которые могут связываться с вредными белками в организме и разрушать их — даже в тех случаях, когда учёные не знают, как эти белки выглядят.

Прорыв в лечении заболеваний

Этот прорыв может привести к созданию новых методов лечения заболеваний, которые долгое время сопротивлялись традиционной разработке лекарств, включая некоторые виды рака, болезни мозга и вирусные инфекции.

Инструмент PepMLM

Исследование было опубликовано группой исследователей из нескольких университетов: Макмастерского, Дьюка и Корнелла. Инструмент искусственного интеллекта, называемый PepMLM, основан на алгоритме, изначально созданном для понимания человеческого языка и используемом в чат-ботах, но был обучен понимать «язык» белков.

В 2024 году Нобелевская премия по химии была присуждена исследователям из Google DeepMind за разработку AlphaFold — системы искусственного интеллекта, которая предсказывает трёхмерную структуру белков — важный шаг вперёд в открытии лекарств. Однако многие белки, связанные с заболеваниями, включая те, что участвуют в раке и нейродегенерации, не имеют стабильной структуры.

Новый подход PepMLM

Инструмент PepMLM использует другой подход: вместо того чтобы полагаться на структуру, он использует только последовательность белка для разработки пептидных препаратов. Это позволяет нацеливаться на гораздо более широкий спектр белков заболеваний, включая те, которые ранее считались «не поддающимися лекарственной терапии».

«Большинство инструментов для разработки лекарств полагаются на знание трёхмерной структуры белка, но многие из наиболее важных мишеней заболеваний не имеют стабильной структуры», — сказал Пранам Чаттерджи, старший автор исследования, который руководил работой в Дьюке и сейчас является преподавателем в Университете Пенсильвании. «PepMLM меняет правила игры, разрабатывая пептидные связывающие вещества, используя только последовательность аминокислот белка», — сказал Чаттерджи.

Лабораторные испытания

В лабораторных испытаниях команда показала, что PepMLM может разрабатывать пептиды — короткие цепочки аминокислот — которые связываются с белками, связанными с заболеваниями, и в некоторых случаях помогают их уничтожать. Среди них были белки, участвующие в раке, репродуктивных расстройствах, болезни Хантингтона и даже при живых вирусных инфекциях.

«Это один из первых инструментов, который может разрабатывать такие молекулы непосредственно из последовательности белка», — сказал Чаттерджи. «Он открывает двери для более быстрых и эффективных способов разработки новых методов лечения».

Вклад университетов

Исследование включало значительный вклад Университета Макмастер, где Кристина Пэн, докторант в лаборатории Труэнта, руководила экспериментами по болезни Хантингтона.

«Это захватывающе видеть, как эти пептиды, разработанные с помощью искусственного интеллекта, могут работать внутри клеток для разрушения токсичных белков», — сказала Пэн. «Это может стать мощным новым подходом для таких заболеваний, как болезнь Хантингтона, где традиционные лекарства оказались неэффективными».

Другие части исследования были проведены в Корнелле, где лаборатории Мэттью Делисы и Гектора Агилара сконструировали и протестировали пептиды на вирусных белках, а в Дьюке команда Чаттерджи разработала модель искусственного интеллекта и провела ранние валидационные эксперименты. Исследование также включало вклад Рэя Труэнта из Университета Макмастер.

«Эта работа показывает, что теперь мы можем связывать любой белок с любым другим белком», — сказал Труэнт, профессор кафедры биохимии и биомедицинских наук. «Мы можем разрушать вредные белки, стабилизировать полезные или контролировать модификацию белков — в зависимости от терапевтической цели».

Команда уже работает над алгоритмами искусственного интеллекта следующего поколения, такими как PepTune и MOG-DFM, чтобы улучшить поведение этих пептидов в организме — сделать их более стабильными, более целенаправленными и более лёгкими в доставке.

«Наша конечная цель — создать универсальную программируемую пептидную терапевтическую платформу — ту, которая начинается с последовательности и заканчивается реальным лекарством», — сказал Чаттерджи.

Источник