Novom svetlećem molekulu, proizvodu veštačke inteligencije, trebalo bi 500 miliona godina da evoluira prirodno

Model veštačke inteligencije stvorio je novi protein za koji istraživači kažu da bi mu trebalo 500 miliona godina da evoluira u prirodi – ako bi priroda bila sposobna da ga proizvede.

Veštačka inteligencija (AI) simulirala je pola milijarde godina molekularne evolucije kako bi stvorila kod za ranije nepoznat protein. Taj svetleći protein, sličan onima koji se nalaze u meduzama i koralima, može da pomogne u razvoju novih lekova, kažu istraživači.

Preporučujemo

Proteini su jedni od gradivnih blokova života i obavljaju razne funkcije u telu, poput izgradnje mišića i borbe protiv bolesti. Simulirani protein, nazvan esmGFP, postoji samo kao kompjuterski kod, ali sadrži plan za ranije nepoznati tip zelenog fluorescentnog proteina. U prirodi, zeleni fluorescentni proteini daju sjaj fluorescentnim meduzama i koralima.

Sekvenca slova koja definišu instrukcije za stvaranje esmGFP je samo 58% slična najsrodnijem poznatom fluorescentnom proteinu, ljudski modifikovanoj verziji proteina morskih sasa Entacmaea quadricolor – šarenih stvorenja koje izgledaju kao da imaju mehuriće na krajevima svojih pipaka.

Ostatak sekvence je specifičan i trebalo bi mu ukupno 96 posebnih genetskih mutacija da bi evoluirao. Ove promene bi zahtevale više od 500 miliona godina radi prirodne evolucije.

Upotrebljeni model veštačke inteligencije – ESM3 – ne dizajnira proteine u uobičajenim okvirima evolucije. Umesto toga, popunjava praznine nepotpunog proteinskog koda i tako dizajnira nešto što bi moglo postojati na bazi svih potencijalnih putanja evolucije.

„ESM3 uči fundamentalnu biologiju i može da stvori funkcionalne proteine van prostora ispitanog evolucijom“, kaže Aleks Rajvs iz kompanije EvolutionaryScale. ESM3 je njihova najnovija verzija generativnog jezičkog modela sličnog GPT-4 kompanije OpenAI, ali na bazi biologije.

Proteini su napravljeni od lanaca molekula zvanih aminokiseline, čiju sekvencu obezbeđuju geni. Različiti proteini imaju različite sekvence aminokiselina. Takođe se razlikuju strukturalno, svaki je uvijen u specifičan oblik, što omogućava izvršavanje njihove funkcije. Da bi ESM3 razumeo proteine, istraživači su u model uneli podatke o glavnim osobinama proteina – sekvencu aminokiselina, strukturu i funkciju – kao niz slova.

ESM3 je treniran na podacima o 2,78 milijardi proteina koji se mogu naći u prirodi. Istraživači su zatim nasumice sakrili delove proteinske šeme i pustili da ESM3 popuni praznine radi kompletiranja koda na osnovu naučenog.

Naučnici već modifikuju prirodne proteine i prave nove sa različitim svrhama. Na primer, zeleni fluorescentni proteini se uveliko koriste u istraživačkim laboratorijama. Njihov genetski kod se često dodaje na krajeve drugih DNK sekvenci da bi proteine koje kodiraju učinili zelenim. To omogućava naučnicima da lako prate proteine i ćelijske procese. ESM3 može da ubrza veliki broj primena za inženjering proteina, uključujući dizajniranje novih lekova.

Tifani Tejlor, evolucioni biolog sa Univerziteta u Batu u Ujedinjenom Kraljevstvu, kaže da će modeli AI poput ESM3 omogućiti inovacije u inženjeringu proteina koje evolucija ne može. Međutim, ona takođe primećuje da je simulacija 500 miliona godina evolucije fokusirana samo na individualne proteine i ne uzima u obzir mnoge faze prirodne selekcije koje na kraju krajeva stvaraju život.

„Inženjering proteina pomoću AI je intrigantan, ali mi se čini da smo previše uvereni da možemo nadmašiti složene procese razvijene milionima godina prirodne selekcije“, kaže ona.

(Telegraf Nauka/Live Science)