使用AI人工智能快速创造新蛋白,加速药物研发

来源:智汇工业

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关键词:AI


    蛋白质 ,是大而复杂的分子,在所有活细胞中起着至关重要的作用,是生命活动的执行者,它们会自然地构建、修饰和分解我们细胞内的其他分子,蛋白质 还广泛用于工业过程和产品以及我们的日常生活中。


    以蛋白质为基础的药物也非常普遍,例如治疗糖尿病的胰岛素,就是最常用的处方药之一,一些昂贵的抗癌药物也是基于蛋白质的抗体药。


    如果想改造出与自然界发现的蛋白质或酶不同的蛋白质和酶, 目前使用的蛋白质工程的方法,依赖于将随机突变引入蛋白质序列, 但是,每引入一个额外的随机突变,蛋白质活性就会下降。 而且, 整个过程非常缓慢,需要进行多轮非常昂贵且耗时的实验,以筛选出数百万个蛋白变体 。


    研究团队开发了一种名为 ProteinGAN 的基于AI的生成式深度学习方法,该方法能够 产生 新型的、有功能活性的蛋白质 ,而且整个过程非常快,仅需几周时间就能从计算机设计到得到有功能活性的蛋白。


    这项研究代表了合成蛋白质领域的新突破,有助于 更快速、更经济地开发基于蛋白质的治疗药物 。


    研究团队通过为AI提供大量来自经过深入研究的蛋白质的数据,让AI研究了这些数据后,开始尝试根据它创建新的蛋白质。 同时,AI的另一部分尝试弄清楚新合成蛋白是否是假的, 蛋白质在系统中来回循环,直到AI无法区分其是天然蛋白质还是合成蛋白质为止。


    实际上,我们日常广泛使用的蛋白质并不总是完全天然的,有很多是通过合成生物学和蛋白质工程技术制成的。使用这些技术,对天然蛋白质序列进行了修饰,以期创建合成新型蛋白质变体,希望这些变体更加有效、稳定。 


    但是传统方法最大的问题在于效率低下,昂贵且耗时,因此,基于AI的新方法加快对蛋白质的改造,能够大大降低研发成本,对于开发基于蛋白质的药物 (例如抗体和疫苗) 以及工业酶非常重要。


    团队表示,下一步将探索如何将该技术用于蛋白质特性的特定改进,例如提高稳定性,这可能会给工业技术、以及疾病治疗中使用的蛋白质产生极大改进和提升。

    (审核编辑: monkey)