تکامل زندگی خوبی در سطح مولکولی برای میلیاردها سال بوده است. پروتئین ها ، بلوک های اساسی ساختمان زندگی ، از طریق این فرآیند برای انجام عملکردهای مختلف بیولوژیکی ، از مبارزه با عفونت گرفته تا هضم مواد غذایی تکامل یافته اند. این مولکولهای پیچیده شامل زنجیره های طولانی اسیدهای آمینه هستند که در توالی های دقیقی ترتیب داده شده اند که ساختار و عملکرد آنها را دیکته می کنند. در حالی که طبیعت تنوع فوق العاده ای از پروتئین ها ایجاد کرده است ، درک ساختار آنها و طراحی پروتئین های کاملاً جدید مدتهاست که یک چالش پیچیده برای دانشمندان بوده است.
پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی ، توانایی ما در مقابله با برخی از مهمترین چالش های زیست شناسی را تغییر می دهد. پیش از این ، از هوش مصنوعی برای پیش بینی چگونگی توالی پروتئین معین و رفتار استفاده می شد – یک چالش پیچیده به دلیل تعداد گسترده ای از تنظیمات. به تازگی ، هوش مصنوعی پیشرفت کرده است تا پروتئین های کاملاً جدیدی را در مقیاس بی سابقه تولید کند. این نقطه عطف با ESM3 ، یک مدل زبان مولد چندمودال که توسط بخش تکاملیبشر بر خلاف سیستم های AI معمولی که برای پردازش متن طراحی شده اند ، ESM3 برای درک توالی ها ، ساختارها و توابع پروتئین آموزش دیده است. آنچه واقعاً قابل توجه است ، توانایی آن در شبیه سازی 500 میلیون سال تکامل است – شاهکاری که منجر به ایجاد پروتئین کاملاً جدید فلورسنت شده است ، چیزی که قبلاً در طبیعت دیده نشده است.
این پیشرفت یک گام مهم در جهت برنامه ریزی زیست شناسی است ، باز کردن امکانات جدید برای طراحی پروتئین های سفارشی با کاربردهای پزشکی ، علوم مواد و فراتر از آن. در این مقاله ، ما بررسی می کنیم که چگونه ESM3 کار می کند ، چه چیزی به دست آورده است و چرا این پیشرفت در حال تغییر شکل مجدد درک ما از زیست شناسی و تکامل است.
ملاقات با ESM3: هوش مصنوعی که تکامل را شبیه سازی می کند
ESM3 یک مدل زبان چندمودال است که با تجزیه و تحلیل توالی ها ، ساختارها و توابع آنها برای درک و تولید پروتئین ها آموزش دیده است. برخلاف الفافولد، که می تواند ساختار پروتئین های موجود را پیش بینی کند ، ESM3 در اصل یک مدل مهندسی پروتئین است و به محققان این امکان را می دهد تا الزامات عملکردی و ساختاری را برای طراحی پروتئین های کاملاً جدید مشخص کنند.
این مدل دانش عمیقی از توالی ها ، ساختارها و توابع پروتئین همراه با توانایی تولید پروتئین ها از طریق تعامل با کاربران دارد. این توانایی مدل را به تولید پروتئین هایی که ممکن است در طبیعت وجود نداشته باشند ، اما از نظر بیولوژیکی قابل دوام باقی مانده است. ایجاد یک پروتئین فلورسنت سبز جدید (esmgfp) تظاهرات قابل توجهی از این توانایی است. پروتئین های فلورسنت ، که در ابتدا در چتر دریایی و مرجان ها کشف می شوند ، به طور گسترده در تحقیقات پزشکی و بیوتکنولوژی مورد استفاده قرار می گیرند. برای توسعه ESMGFP ، محققان ویژگی های ساختاری و عملکردی کلیدی پروتئین های فلورسنت شناخته شده را به ESM3 ارائه دادند. سپس مدل به طور تکراری طرح را تصفیه کرد ، استدلال زنجیره ای رویکرد برای بهینه سازی دنباله. در حالی که تکامل طبیعی می تواند میلیون ها سال برای تولید پروتئین مشابه طول بکشد ، ESM3 این روند را برای دستیابی به آن در روزها یا هفته ها تسریع می کند.
فرآیند طراحی پروتئین AI محور
در اینجا نحوه استفاده محققان از ESM3 برای توسعه ESMGFP آمده است:
- منجر به هوش مصنوعی -در ابتدا ، آنها دنباله و نشانه های ساختاری را برای هدایت ESM3 به سمت ویژگی های مرتبط با فلورسانس وارد می کنند.
- تولید پروتئین های جدید – ESM3 فضای گسترده ای از توالی های بالقوه را برای تولید هزاران پروتئین نامزد مورد بررسی قرار داد.
- فیلتر و پالایش – امیدوار کننده ترین طرح ها برای آزمایش آزمایشگاهی فیلتر و سنتز شدند.
- اعتبارسنجی در سلولهای زنده -پروتئین های طراحی شده AI انتخاب شده در باکتری ها برای تأیید فلورسانس و عملکرد آنها بیان شد.
این فرآیند بر خلاف هر چیزی در طبیعت به یک پروتئین فلورسنت (ESMGFP) منجر شده است.
چگونه ESMGFP با پروتئین های طبیعی مقایسه می شود
آنچه ESMGFP را فوق العاده می کند این است که چقدر از پروتئین های شناخته شده فلورسنت فاصله دارد. در حالی که بیشتر GFP های تازه کشف شده دارای تغییرات جزئی از موارد موجود هستند ، ESMGFP دارای هویت توالی تنها 58 ٪ به نزدیکترین خویشاوند طبیعی خود است. از نظر تکاملی ، چنین تفاوتی با زمان واگرا بیش از 500 میلیون سال مطابقت دارد.
برای چشم انداز این موضوع ، آخرین بار پروتئین ها با مسافت های تکاملی مشابه پدیدار شدند ، دایناسورها هنوز ظاهر نشده بودند و زندگی چند سلولی هنوز در مراحل اولیه خود بود. این بدان معناست که هوش مصنوعی فقط تکامل را تسریع نکرده است – بلکه یک مسیر کاملاً جدید تکاملی را شبیه سازی کرده است و پروتئین هایی را تولید می کند که طبیعت ممکن است هرگز ایجاد نکرده باشد.
چرا این کشف اهمیت دارد
این پیشرفت یک گام مهم به جلو در مهندسی پروتئین است و درک ما از تکامل را عمیق تر می کند. با شبیه سازی میلیون ها سال تکامل در فقط روزها ، هوش مصنوعی درهای امکانات جدید هیجان انگیز را باز می کند:
- کشف سریع تر مواد مخدر: بسیاری از داروها با هدف قرار دادن پروتئین های خاص کار می کنند ، اما پیدا کردن مواد مناسب آهسته و گران است. پروتئین های طراحی شده با هوش مصنوعی می توانند این روند را سرعت بخشند و به محققان کمک می کنند تا درمان های جدید را با کارآمدتر کشف کنند.
- راه حل های جدید در مهندسی زیستی: پروتئین ها در همه چیز از تجزیه زباله های پلاستیکی گرفته تا تشخیص بیماری ها استفاده می شوند. دانشمندان با طراحی AI محور می توانند پروتئین های سفارشی را برای مراقبت های بهداشتی ، حفاظت از محیط زیست و حتی مواد جدید ایجاد کنند.
- هوش مصنوعی به عنوان یک شبیه ساز تکاملی: یکی از جالب ترین جنبه های این تحقیق این است که هوش مصنوعی را به عنوان یک شبیه ساز تکامل قرار می دهد و نه فقط ابزاری برای تجزیه و تحلیل. شبیه سازی های تکاملی سنتی شامل تکرار از طریق جهش های ژنتیکی است ، که اغلب ماه ها یا سالها برای تولید نامزدهای زنده طول می کشد. با این حال ، ESM3 با پیش بینی مستقیم پروتئین های عملکردی ، این محدودیت های آهسته را دور می زند. این تغییر رویکرد به این معنی است که هوش مصنوعی نه تنها می تواند تکامل را تقلید کند بلکه به طور فعال امکانات تکاملی را فراتر از طبیعت کشف می کند. با توجه به قدرت محاسباتی کافی ، تکامل AI محور می تواند خصوصیات بیوشیمیایی جدیدی را که هرگز در دنیای طبیعی وجود نداشته اند ، کشف کند.
ملاحظات اخلاقی و توسعه مسئول هوش مصنوعی
در حالی که مزایای احتمالی مهندسی پروتئین AI محور بسیار زیاد است ، این فناوری همچنین سؤالات اخلاقی و ایمنی را ایجاد می کند. چه اتفاقی می افتد که هوش مصنوعی شروع به طراحی پروتئین ها فراتر از درک انسان می کند؟ چگونه اطمینان حاصل کنیم که این پروتئین ها برای استفاده پزشکی یا محیطی بی خطر هستند؟
برای مقابله با این نگرانی ها باید بر توسعه مسئول AI و آزمایش کامل تمرکز کنیم. پروتئین های تولید شده توسط AI ، مانند ESMGFP ، قبل از اینکه برای کاربردهای دنیای واقعی در نظر گرفته شوند ، باید آزمایشگاه گسترده ای انجام دهند. علاوه بر این ، چارچوب های اخلاقی برای زیست شناسی AI محور برای اطمینان از شفافیت ، ایمنی و اعتماد عمومی در حال توسعه است.
خط پایین
راه اندازی ESM3 یک پیشرفت اساسی در زمینه بیوتکنولوژی است. ESM3 نشان می دهد که تکامل نباید یک روند آهسته ، محاکمه و خطا باشد. فشرده سازی 500 میلیون سال تکامل پروتئین در فقط روزها آینده ای را باز می کند که دانشمندان می توانند پروتئین های کاملاً جدید را با سرعت و دقت باورنکردنی طراحی کنند. توسعه ESM3 به این معنی است که ما فقط نمی توانیم از AI برای درک زیست شناسی استفاده کنیم بلکه برای تغییر شکل آن نیز استفاده کنیم. این دستیابی به موفقیت به ما کمک می کند تا توانایی خود را در برنامه ریزی زیست شناسی به روشی که ما نرم افزار برنامه ریزی می کنیم ، پیش ببرد ، باز کردن امکاناتی که ما فقط شروع به تصور می کنیم.
