Google DeepMind AI ilə yaradılmış zülallar üçün SynthID Bio su nişanı sistemini təqdim edib

Google DeepMind sentyabrın 30-da sintetik biologiya üçün yaradılmış SynthID Bio su nişanı metodlar ailəsini təqdim edib. Sistem AI ilə yaradılmış dizaynlara görünməz nişan qoyur ki, zülal laboratoriyada sintezdən sonra da identifikasiya oluna bilsin. Bəyanat Nature məqaləsi ilə birlikdə verilib.

Su nişanı necə işləyir

SynthID Bio Google-un artıq sınaqdan keçmiş SynthID texnologiyasını bioloji məlumatlara uyğunlaşdırır. Zülal ardıcıllıqları halında o, ProteinMPNN ilə işləyir: bu alət skelet üzərində amin turşularını bir-bir yerləşdirərkən, SynthID Bio açar və artıq seçilmiş amin turşularına əsasən növbətini təklif edir. ProteinMPNN təklifi yalnız skeletin formasına və məhdudiyyətlərə uyğun olduqda qəbul edir, buna görə nişan bütün ardıcıllığa yayılır.

Tanıma statistikdir: açar sahibi bütün ardıcıllığı yoxlayır və SynthID Bio amin turşularının orada nə qədər tez-tez rastlaşdığını ölçür. Proqnozlaşdırılmış 3D strukturlar üçün komanda nişanın modelin çəkilərinə yerləşdirilməsi məqsədilə AlphaFold 3-ün diffuziya şəbəkəsinin kiçik hissəsini təkmilləşdirib. Metod AlphaFold 3-ün dəqiqliyini qoruyur.

Laboratoriya nəticələri və biotəhlükəsizlik

Tədqiqatçılar AlphaProteo ilə birlikdə üç hədəfi yoxlayıblar: VEGF-A, SARS-CoV-2 spike zülalının RBD-si və PD-L1. Nişanlanmış variantlar vuruş tezliyi, bağlanma afinliyi və ardıcıllığın təbii müxtəlifliyi baxımından nişansız nəzarətlə üst-üstə düşüb. DeepMind-a görə bunlar su nişanı ilə işarələnmiş və bioloji funksional ilk zülal bağlayıcılarıdır.

Əsas məqsəd DNT sintezinin skrininqidir. Sintez təchizatçıları daxil olan sifarişləri məlum təhlükə bazaları ilə müqayisə edir, lakin yad AI dizaynı mövcud qeydlərə bənzəmir. DeepMind fikrincə, təchizatçılar etibarlı təşkilatların açarlarına sahib olsalar, naməlum zülalın etibarlı model tərəfindən yaradıldığını tez müəyyən edə və resursları şübhəli sifarişlərə yönəldə bilərlər. Nişan həmçinin Protein Data Bank, UniProt və GenBank-ın dəqiqliyinə kömək edir.

Məhdudiyyətlər

Təhlükəsizlik açarların paylanmasından asılıdır. Çox qısa zülallarda nişan amin turşuları kifayət qədər olmaya bilər. Nişansız ardıcıllığın əlavə edilməsi, məsələn təbii flüoresan zülalla birləşdirilməsi nişanı zəiflədir, məqsədli müdaxilə ilə isə onu silmək də mümkündür. Bir çox AI aləti ProteinMPNN-dən istifadə etmir, buna görə hər dizayner nişan qoya bilməz. Tanıma həddi yalan müsbət və yalan mənfi nəticələr arasındakı balansı dəyişir. Ars Technica-nın qiymətləndirməsinə görə metodun praktik faydası bu formada hələ tam aydın deyil, lakin yanaşmanın işlədiyi faktı önəmlidir.

DeepMind kodu və in vitro məlumatlarını açıq mənbə kimi yayacaq və yanaşmanı Evo 2 modeli ilə yaradılmış bakteriofaq genomunda da yoxlayır.

Mənbələr: Ars Technica · Google DeepMind