Evoluția rapidă
Ce s -a întâmplat? Oamenii de știință au folosit AI pentru a proiecta planurile pentru o proteină cu totul nouă, care nu a existat niciodată în natură. Această proteină generată de AI, denumită ESMGFP, ar fi luat jumătate de miliard de ani pentru a evolua natural. Și cea mai bună parte? Strălucește.
Într-un studiu publicat în Science, cercetătorii au detaliat modul în care au folosit modele de limbaj avansat pentru a evoluția rapidă, simulând sute de milioane de ani de schimbări genetice în doar ore. Rezultatul? O versiune sintetică a proteinei fluorescente verzi (GFP) cu o secvență de aminoacizi doar 58 la sută similară cu cea mai apropiată omolog natural.
Pentru cei neinițiați, GFP -urile sunt biomolecule care dau anumite creaturi marine – ca meduza – strălucirea lor vie. Oamenii de știință îi folosesc frecvent ca biomarkeri, atașându -și genele la alte proteine de interes pentru a le face fluoresce la microscop.
În natură, aceste proteine strălucitoare au evoluat peste eoni prin mutații genetice aleatorii. Dar modelul AI din spatele acestei descoperiri, numit ESM3, a adoptat o abordare radical diferită. În loc să evolueze proteine pas cu pas ca viața pe Pământ, a fost instruit pe un set de date de 2,78 miliarde de proteine cunoscute – folosind un trilion de teraflops de putere de calcul – pentru a genera secvențe ipotetice complet noi.
Pentru ESMGFP în mod specific, AI a codificat 96 de mutații care ar dura peste 500 de milioane de ani pentru a apărea în mod natural în organisme precum meduze sau corali.
Alex Rives, co-fondator al EvolutionaryScale, a declarat științei live că deducerea regulilor biologice fundamentale, modelul lor poate crea proteine funcționale care sfidează constrângerile evoluției naturale. Rives și colegii săi au lucrat anterior la modele precursoare la ESM3 la Meta înainte de a fonda EvolutionaryScale anul trecut. La doar câteva luni mai târziu, startup -ul a strâns 142 de milioane de dolari pentru a -și avansa cercetările.
Cu toate acestea, nu toată lumea este în întregime convinsă. Tiffany Taylor, un biolog evolutiv la Universitatea din Bath, a recunoscut științei în direct că modelul are promisiuni pentru dezvoltarea de droguri și bioinginerie. Totuși, ea a avertizat că modelele de proteine AI nu reprezintă forțele selective complexe care conturează organisme întregi.
În ciuda acestor preocupări, studiul evidențiază modul în care AI ar putea extinde dramatic gama de proteine sintetice disponibile, cu aplicații potențiale în medicină și știința mediului.
„Modelul are potențialul de a accelera descoperirea într -o gamă largă de aplicații, variind de la dezvoltarea de noi tratamente pentru cancer până la crearea de proteine care ar putea ajuta la captarea carbonului”, a menționat un comunicat de presă din anul trecut.