Inteligența artificială proiectează componente enzimatice funcționale pentru descoperirea de medicamente
Cercetătorii de la Institutul Helmholtz pentru Cercetare Farmaceutică Saarland (HIPS) au demonstrat că inteligența artificială poate fi utilizată pentru a dezvolta noi blocuri proteice destinate sistemelor biologice de producție. Rezultatele, publicate în revista Nature Communications, arată că aceste componente proiectate cu ajutorul AI pot funcționa în celule vii și pot crește randamentul producției de compuși naturali.
Substanțele active pentru tratarea infecțiilor, cancerului sau altor boli grave provin adesea din microorganisme, plante sau alte organisme vii. Producerea sau îmbunătățirea țintită a acestor substanțe cu ajutorul microorganismelor este însă dificilă, deoarece procesele biologice implicate sunt extrem de complexe. De zeci de ani, cercetătorii încearcă să reprogrameze genetic producătorii microbieni pentru a obține variante cu proprietăți farmaceutice îmbunătățite, dar numeroase modificări ale structurilor proteice responsabile de producție duc la proteine nefuncționale.
Brațe moleculare de transport proiectate cu AI
Echipa condusă de Dr. Kenan Bozhüyük, liderul unui grup junior de cercetare la HIPS, a abordat această problemă printr-o nouă metodă bazată pe inteligența artificială. Premisa este că un AI care înțelege ce face ca sistemele de producție să funcționeze poate dezvolta noi blocuri componente care nu există în natură, extinzând astfel diversitatea chimică disponibilă pentru descoperirea de medicamente.
Studiul s-a concentrat asupra peptid sintetazelor non-ribozomale (NRPS), complexe enzimatice mari care funcționează ca niște linii de asamblare moleculare. Acestea produc o gamă variată de compuși naturali biologic activi în microorganisme, inclusiv substanțe care au stat la baza dezvoltării multor antibiotice, imunosupresoare și medicamente anticancer. Un produs se poate forma doar dacă componentele individuale interacționează precis în momentul potrivit, ceea ce face ca NRPS să fie deosebit de greu de modificat țintit.
Cercetătorii au combinat mai multe modele AI preantrenate cu serii experimentale de testare pentru a dezvolta noi domenii de tiolare (domenii T). Aceste blocuri componente acționează ca brațe de transport mobile în interiorul NRPS: preiau intermediari moleculari și îi transmit următoarei stații de procesare. În total, echipa a proiectat cu ajutorul AI 76 de noi domenii T, a produs sute de variante NRPS și le-a testat în celule vii.
Randamente mai mari obținute cu blocuri componente reproiectate
Rezultatele au arătat că mai multe dintre blocurile componente proiectate cu AI au fost funcționale. Unele au permis formarea de produse în sisteme enzimatice combinate artificial și au crescut randamentul de până la trei ori față de variantele naturale. În plus, cel puțin una dintre proteinele proiectate s-a dovedit a fi mai solubilă și mai stabilă termic decât omologul său natural.
Randamentele mai mari nu sunt importante doar pentru producția viitoare. Ele facilitează, încă din fazele incipiente ale cercetării, obținerea de noi compuși naturali în cantități suficiente pentru a le determina structura și a le investiga mai îndeaproape efectele. Un factor esențial a fost că AI nu a proiectat noile blocuri componente în mod izolat, ci le-a adaptat la mediul imediat din cadrul sistemului enzimatic respectiv, deoarece funcționarea unui astfel de bloc depinde în mare măsură de capacitatea sa de a interacționa cu regiunile vecine.
Perspective pentru dezvoltarea de noi medicamente
„Rezultatele noastre arată că inteligența artificială poate fi folosită nu doar pentru a proiecta proteine individuale, ci și pentru a reproiecta țintit blocuri componente cheie ale sistemelor biologice complexe de producție”, a declarat Bozhüyük. „AI nu înlocuiește experimentele, dar ne ajută să selectăm mai rapid candidați promițători dintr-un număr mare de variante posibile.”
Rolf Müller, director științific al HIPS și șeful departamentului de produse naturale microbiene, a subliniat la rândul său potențialul aplicativ al studiului. „Studiul arată că AI poate avansa semnificativ dezvoltarea de noi compuși activi pe bază de produse naturale”, a spus el. „Dacă vom putea adapta mai țintit astfel de sisteme biosintetice în viitor, se vor deschide noi posibilități de a dezvolta mai eficient medicamente necesare urgent și de a le face disponibile mai repede pentru aplicații clinice.”
