Doorbraken in AI-gestuurde eiwitlokalisatie en -bewerking openen nieuwe wegen in biomedisch onderzoek.
AI ontrafelt eiwitlokalisatiecodes
Wetenschappers van het Whitehead Institute for Biomedical Research hebben een geavanceerd AI-model ontwikkeld, genaamd ProtGPS, dat in staat is te voorspellen waar in de cel een eiwit zich zal bevinden. Dit model analyseert de aminozuurvolgorde van eiwitten om te bepalen in welke van de 12 bekende celcompartimenten een eiwit zich zal lokaliseren. Bovendien kan ProtGPS voorspellen of een ziekte-gerelateerde mutatie de lokalisatie van een eiwit zal veranderen. Deze doorbraak biedt diepgaand inzicht in eiwitfuncties en hun rol in zowel gezonde als zieke cellen.
Tekstgestuurde eiwitbewerking met ProtET
In een andere baanbrekende ontwikkeling hebben onderzoekers van de Zhejiang Universiteit en HKUST (Guangzhou) ProtET geïntroduceerd, een AI-model dat eiwitbewerking mogelijk maakt via eenvoudige tekstinstructies. ProtET maakt gebruik van een transformer-gebaseerde architectuur en een hiërarchisch trainingsparadigma om eiwitsequenties af te stemmen op natuurlijke taalbeschrijvingen. Dit stelt wetenschappers in staat om eiwitten te modificeren met intuïtieve tekstcommando's, wat de precisie en flexibiliteit in eiwitontwerp aanzienlijk verhoogt.
Toepassingen en toekomstperspectieven
ProtET heeft zijn effectiviteit bewezen in verschillende scenario's, waaronder het verbeteren van enzymactiviteit, eiwitstabiliteit en de binding tussen antilichamen en antigenen. In een opvallende test ontwierp het model SARS-CoV-antilichamen die stabiele en functionele 3D-structuren vormden, wat de potentie voor biomedische toepassingen benadrukt. Deze ontwikkelingen markeren een significante stap voorwaarts in AI-gedreven eiwitontwerp en openen nieuwe mogelijkheden in synthetische biologie, gentherapieën en de productie van biofarmaceutica.
De integratie van AI in eiwitonderzoek belooft de manier waarop wetenschappers eiwitten bestuderen en manipuleren te revolutioneren, met potentiële doorbraken in de behandeling van ziekten en de ontwikkeling van nieuwe therapieën.
Nobel Prize Winner Discusses AI and Protein Folding“AI for science work is going to be about how we do things that humans can’t. Certainly, we’ll see lots more of those systems, maybe not a totally completely general model, but a lot of really important problems that this turns out to be the right tool to solve,” John Jumper said in an interview with the Maroon.
|
