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        使用AI人工智能快速創造新蛋白,加速藥物研發

        來源:智匯工業

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        所屬頻道:新聞中心

        關鍵詞:AI


          蛋白質 ,是大而復雜的分子,在所有活細胞中起著至關重要的作用,是生命活動的執行者,它們會自然地構建、修飾和分解我們細胞內的其他分子,蛋白質 還廣泛用于工業過程和產品以及我們的日常生活中。


          以蛋白質為基礎的藥物也非常普遍,例如治療糖尿病的胰島素,就是最常用的處方藥之一,一些昂貴的抗癌藥物也是基于蛋白質的抗體藥。


          如果想改造出與自然界發現的蛋白質或酶不同的蛋白質和酶, 目前使用的蛋白質工程的方法,依賴于將隨機突變引入蛋白質序列, 但是,每引入一個額外的隨機突變,蛋白質活性就會下降。 而且, 整個過程非常緩慢,需要進行多輪非常昂貴且耗時的實驗,以篩選出數百萬個蛋白變體 。


          研究團隊開發了一種名為 ProteinGAN 的基于AI的生成式深度學習方法,該方法能夠 產生 新型的、有功能活性的蛋白質 ,而且整個過程非???,僅需幾周時間就能從計算機設計到得到有功能活性的蛋白。


          這項研究代表了合成蛋白質領域的新突破,有助于 更快速、更經濟地開發基于蛋白質的治療藥物 。


          研究團隊通過為AI提供大量來自經過深入研究的蛋白質的數據,讓AI研究了這些數據后,開始嘗試根據它創建新的蛋白質。 同時,AI的另一部分嘗試弄清楚新合成蛋白是否是假的, 蛋白質在系統中來回循環,直到AI無法區分其是天然蛋白質還是合成蛋白質為止。


          實際上,我們日常廣泛使用的蛋白質并不總是完全天然的,有很多是通過合成生物學和蛋白質工程技術制成的。使用這些技術,對天然蛋白質序列進行了修飾,以期創建合成新型蛋白質變體,希望這些變體更加有效、穩定。 


          但是傳統方法最大的問題在于效率低下,昂貴且耗時,因此,基于AI的新方法加快對蛋白質的改造,能夠大大降低研發成本,對于開發基于蛋白質的藥物 (例如抗體和疫苗) 以及工業酶非常重要。


          團隊表示,下一步將探索如何將該技術用于蛋白質特性的特定改進,例如提高穩定性,這可能會給工業技術、以及疾病治療中使用的蛋白質產生極大改進和提升。

          (審核編輯: monkey)

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