С помощью технологий искусственного интеллекта ученые создали флуоресцентный белок, который не существует в природе
Ни для кого не секрет, что с каждым годом технологии искусственного интеллекта (ИИ) все более уверенно входят в нашу жизнь, охватывая различные области науки и техники. Не осталось в стороне от современных достижений и такое перспективное научно-техническое направление, как биоинженерия. Одним из ярких примеров использования технологий ИИ в этой предметной области является новое исследование, результаты которого были опубликованы 16 января 2025 года в журнале Science. Статья посвящена инновационной разработке ученых из компании EvolutionaryScale, которые с помощью технологий искусственного интеллекта создали новый флуоресцентный (светящийся) белок esmGFP. Этот белок не существует в природе и на его создание в естественных условиях потребовалось бы 500 миллионов лет эволюции.
Белки – это высокомолекулярные органические вещества, представляющие собой цепочку альфа-аминокислот и играющие важную роль в управлении различными биологическими процессам. Белки обеспечивают жизнедеятельность организмов: являются строительным материалом для клеток, участвуют в иммунном ответе, выполняют транспортную и запасающую функции. Некоторые белки, которые присутствуют в организмах медуз и кораллов обладают уникальным свойством: они способны под воздействием ультрафиолетового излучения флуоресцировать, то есть испускать зеленый свет. Эти белки получили название GFP (green fluorescent protein) – зеленые флуоресцентные белки. GFP-белки стали незаменимым инструментом в лабораториях. Ученые используют их для маркировки и отслеживания биологических процессов, которые невозможно увидеть невооруженным глазом. Белок именно такого типа удалось получить ученым из компании EvolutionaryScale. Особенность созданного esmGFP заключается в том, что этот белок не существует в природе и был создан искусственно с помощью нейросети ESM3.
ESM3 – это ИИ-модель, которая является продуктом компании EvolutionaryScale и работает как любая другая нейросеть (подобно chatGPT), но вместо человеческого языка оперирует «языком» белков. Для этого разработчики специальным образом обучили ESM3, предоставив данные о структуре и функциях почти трех миллиардов различных белков, существующих в природе. Каждый из этих белков имеет свою уникальную последовательность аминокислот, которая определяет его свойства. Нейросеть ESM3 научилась анализировать эти последовательности и выявлять определенные структурные и функциональные закономерности.
После обучения исследователи предоставили нейросети некую последовательность аминокислот, которая на 58% совпадала со структурой известного флуоресцентного белка, найденного у морских беспозвоночных вида Ectacmaea quadricolor. Остальная часть последовательности отсутствовала. Задачей ESM3 было сгенерировать эти недостающие 42% аминокислот, основываясь на знаниях, полученных в результате предварительного обучения.
Задача была успешно выполнена. В течение нескольких дней нейросеть ESM3 подбирала возможные комбинации аминокислот, подходящие для заполнения пробелов, воспроизводя в ускоренном темпе процесс естественного отбора. В результате был получен уникальный флуоресцентный белок. На его создание в условиях естественной эволюции потребовалось бы 500 миллионов лет, в течение которых должно было произойти 96 случайных генетических мутаций.
Полученный научный результат имеет важное практическое значение. Искусственно синтезированные белки, которые обладают уникальными свойствами, можно использовать не только в лабораториях при проведении различных исследований. Вероятно, такие структуры будут применять, например, для разложения пластиковых отходов или в качестве высокоэффективного биотоплива. Кроме того, возможно использование таких белков в медицинских целях.
Несмотря на несомненную перспективность, разработанная технология вызывает ряд вопросов в научной среде. В процессе синтеза белков нейросеть не учитывает некоторые условия (например, экологические), которые могут возникать в естественной среде и оказывать определенное влияние на ход эволюции. Возможно в будущем ИИ-модель ESM3 научится принимать во внимание эти немаловажные факторы.
Следует отметить, что компания EvolutionaryScale не является пионером в данной области. Подобные исследования уже проводили годом ранее ученые из МФТИ, а также исследователи из Массачусетского технологического института. Оба научных коллектива получили весьма обнадеживающие результаты.
ESM3 – это ИИ-модель, которая является продуктом компании EvolutionaryScale и работает как любая другая нейросеть (подобно chatGPT), но вместо человеческого языка оперирует «языком» белков. Для этого разработчики специальным образом обучили ESM3, предоставив данные о структуре и функциях почти трех миллиардов различных белков, существующих в природе. Каждый из этих белков имеет свою уникальную последовательность аминокислот, которая определяет его свойства. Нейросеть ESM3 научилась анализировать эти последовательности и выявлять определенные структурные и функциональные закономерности.
После обучения исследователи предоставили нейросети некую последовательность аминокислот, которая на 58% совпадала со структурой известного флуоресцентного белка, найденного у морских беспозвоночных вида Ectacmaea quadricolor. Остальная часть последовательности отсутствовала. Задачей ESM3 было сгенерировать эти недостающие 42% аминокислот, основываясь на знаниях, полученных в результате предварительного обучения.
Задача была успешно выполнена. В течение нескольких дней нейросеть ESM3 подбирала возможные комбинации аминокислот, подходящие для заполнения пробелов, воспроизводя в ускоренном темпе процесс естественного отбора. В результате был получен уникальный флуоресцентный белок. На его создание в условиях естественной эволюции потребовалось бы 500 миллионов лет, в течение которых должно было произойти 96 случайных генетических мутаций.
Полученный научный результат имеет важное практическое значение. Искусственно синтезированные белки, которые обладают уникальными свойствами, можно использовать не только в лабораториях при проведении различных исследований. Вероятно, такие структуры будут применять, например, для разложения пластиковых отходов или в качестве высокоэффективного биотоплива. Кроме того, возможно использование таких белков в медицинских целях.
Несмотря на несомненную перспективность, разработанная технология вызывает ряд вопросов в научной среде. В процессе синтеза белков нейросеть не учитывает некоторые условия (например, экологические), которые могут возникать в естественной среде и оказывать определенное влияние на ход эволюции. Возможно в будущем ИИ-модель ESM3 научится принимать во внимание эти немаловажные факторы.
Следует отметить, что компания EvolutionaryScale не является пионером в данной области. Подобные исследования уже проводили годом ранее ученые из МФТИ, а также исследователи из Массачусетского технологического института. Оба научных коллектива получили весьма обнадеживающие результаты.
