Один алгоритм vs 4 млрд лет эволюции. Счёт 1:0 в пользу машины
NewsMakerУчёные впервые разработали белок для уникальной химической реакции.
Компьютерные алгоритмы научились создавать сверхэффективные синтетические ферменты практически с нуля, и для их доработки теперь требуется минимальное количество ручных экспериментов. Получившиеся белки способны ускорять химическую реакцию, с которой не справляется ни один из известных природных ферментов, причем делают это с такой же скоростью и эффективностью, как и их естественные аналоги.
О своих результатах ученые рассказали 18 июня в журнале Nature. Исследователи считают, что теперь открыта дорога к эпохе, когда ферменты можно будет быстро разрабатывать под любые задачи — от медицины до промышленности.
Сильвия Осуна, специалист по вычислительной химии из Университета Жироны, не участвовавшая в проекте, признает, что добиться настолько эффективного фермента с помощью компьютера крайне сложно.
Возможность создавать синтетические ферменты может полностью изменить способы производства лекарств и химикатов. Раньше попытки компьютерного дизайна ферментов заканчивались тем, что полученные катализаторы оказывались недостаточно эффективными, и учёным приходилось долго дорабатывать их в лаборатории. Такой процесс требует огромных усилий, отмечает Сарель Флейшман из института Вейцмана.
Чтобы найти более удачный подход, команда Флейшмана решила попробовать создать катализатор для неестественной реакции под названием «элиминация Кемпа». Эта реакция связана с удалением протона из атома углерода в определённых молекулах. Для работы учёные взяли данные о природных ферментах, разбили их последовательности на фрагменты и с помощью алгоритма пересобрали их во все возможные комбинации. Затем компьютер спрогнозировал, какие из них станут идеальной основой для нового белка.
Особое внимание уделялось активному центру фермента — месту, где происходит химическая реакция. Многие годы считалось, что рядом с ним обязательно должен находиться аминокислотный остаток с кольцевой структурой. Однако команда решила проверить, что получится, если алгоритм подберёт другой вариант. Программа выбрала аминокислоту без кольца, и это неожиданно привело к резкому росту эффективности фермента. По словам Флейшмана, такой результат его по-настоящему удивил.
В итоге самый успешный синтетический фермент отличался от своих природных «родственников» более чем на 140 аминокислот и оказался в 100 раз эффективнее аналогичных белков, созданных ранее с помощью искусственного интеллекта .
Сильвия Осуна отмечает, что хотя результаты впечатляют, созданный белок всё ещё проще большинства природных ферментов, которые могут менять свою структуру и участвовать в сложных многоступенчатых реакциях. Теперь команда проверяет, можно ли с помощью новой системы повысить эффективность фермента рубиско, ключевого для фотосинтеза.
Этот первый шаг показывает, что современные модели структуры и функции белков уже достаточно развиты, чтобы создавать принципиально новые ферменты, говорит Флейшман. Около десяти лет учёные спорили, возможно ли это.
За последнее десятилетие учёные всё чаще обращались к методам искусственного интеллекта для проектирования белков. Обычно такие системы подбирают подходящие последовательности, копируя типичные паттерны в работе ферментов, а не исходя из физических законов, лежащих в основе их функционирования. По мнению Флейшмана, ИИ по-прежнему незаменим для некоторых задач, но пока не справляется со всей сложностью крупных белков-катализаторов.
Осна подчеркивает, что для дальнейшего прогресса в этой области необходимо сочетать оба подхода. Именно это позволит научиться создавать действительно совершенные ферменты, способные решать сложные задачи , которые ранее считались неподвластными даже самым передовым алгоритмам машинного обучения .
Компьютерные алгоритмы научились создавать сверхэффективные синтетические ферменты практически с нуля, и для их доработки теперь требуется минимальное количество ручных экспериментов. Получившиеся белки способны ускорять химическую реакцию, с которой не справляется ни один из известных природных ферментов, причем делают это с такой же скоростью и эффективностью, как и их естественные аналоги.
О своих результатах ученые рассказали 18 июня в журнале Nature. Исследователи считают, что теперь открыта дорога к эпохе, когда ферменты можно будет быстро разрабатывать под любые задачи — от медицины до промышленности.
Сильвия Осуна, специалист по вычислительной химии из Университета Жироны, не участвовавшая в проекте, признает, что добиться настолько эффективного фермента с помощью компьютера крайне сложно.
Возможность создавать синтетические ферменты может полностью изменить способы производства лекарств и химикатов. Раньше попытки компьютерного дизайна ферментов заканчивались тем, что полученные катализаторы оказывались недостаточно эффективными, и учёным приходилось долго дорабатывать их в лаборатории. Такой процесс требует огромных усилий, отмечает Сарель Флейшман из института Вейцмана.
Чтобы найти более удачный подход, команда Флейшмана решила попробовать создать катализатор для неестественной реакции под названием «элиминация Кемпа». Эта реакция связана с удалением протона из атома углерода в определённых молекулах. Для работы учёные взяли данные о природных ферментах, разбили их последовательности на фрагменты и с помощью алгоритма пересобрали их во все возможные комбинации. Затем компьютер спрогнозировал, какие из них станут идеальной основой для нового белка.
Особое внимание уделялось активному центру фермента — месту, где происходит химическая реакция. Многие годы считалось, что рядом с ним обязательно должен находиться аминокислотный остаток с кольцевой структурой. Однако команда решила проверить, что получится, если алгоритм подберёт другой вариант. Программа выбрала аминокислоту без кольца, и это неожиданно привело к резкому росту эффективности фермента. По словам Флейшмана, такой результат его по-настоящему удивил.
В итоге самый успешный синтетический фермент отличался от своих природных «родственников» более чем на 140 аминокислот и оказался в 100 раз эффективнее аналогичных белков, созданных ранее с помощью искусственного интеллекта .
Сильвия Осуна отмечает, что хотя результаты впечатляют, созданный белок всё ещё проще большинства природных ферментов, которые могут менять свою структуру и участвовать в сложных многоступенчатых реакциях. Теперь команда проверяет, можно ли с помощью новой системы повысить эффективность фермента рубиско, ключевого для фотосинтеза.
Этот первый шаг показывает, что современные модели структуры и функции белков уже достаточно развиты, чтобы создавать принципиально новые ферменты, говорит Флейшман. Около десяти лет учёные спорили, возможно ли это.
За последнее десятилетие учёные всё чаще обращались к методам искусственного интеллекта для проектирования белков. Обычно такие системы подбирают подходящие последовательности, копируя типичные паттерны в работе ферментов, а не исходя из физических законов, лежащих в основе их функционирования. По мнению Флейшмана, ИИ по-прежнему незаменим для некоторых задач, но пока не справляется со всей сложностью крупных белков-катализаторов.
Осна подчеркивает, что для дальнейшего прогресса в этой области необходимо сочетать оба подхода. Именно это позволит научиться создавать действительно совершенные ферменты, способные решать сложные задачи , которые ранее считались неподвластными даже самым передовым алгоритмам машинного обучения .