Google DeepMind-ը ներկայացրել է AI-ով ստեղծված սպիտակուցների ջրանիշավորման SynthID Bio համակարգը

Google-ի DeepMind-ի թիմը սեպտեմբերի 30-ին գիտական Nature ամսագրում հետազոտություն է հրապարակել, որում ներկայացրել է AI-ով ստեղծված սպիտակուցների ջրանիշավորման SynthID Bio համակարգը։ Մեթոդը չի վնասում սպիտակուցի աշխատանքը և հնարավորություն է տալիս ճանաչել վստահելի հետազոտողների կողմից նախագծված սպիտակուցները, իսկ մնացած սպիտակուցները ավելի խորը կստուգվեն։

Կենսաանվտանգության բացը

AI-ի վրա հիմնված սպիտակուցների դիզայնի գործիքներն արդեն մի քանի կարևոր արդյունք են տալիս՝ կան ֆերմենտներ, որոնք քայքայում են պլաստիկը, և սպիտակուցներ, որոնք չեզոքացնում են օձի թույնը։ Նույն գործիքներով հնարավոր է նաև թույներ ստեղծել։ DNA-ի հաջորդականությունների սքրինինգի ծրագիրը, սակայն, չի ճանաչում AI-ով ստեղծված սպիտակուցները, քանի որ դրանց մասին բավարար տվյալներ դեռ չկան՝ վտանգը գնահատելու համար։

Ինչպես է աշխատում SynthID Bio-ն

SynthID-ը AI-ի կողմից գեներացված թվային նյութում ավելացնում է աննկատ նշան: Նշանը փոխում է մոդելի հավանականային ընտրությունը, ուստի հավասարաչափ բաշխվում է ամբողջ արտադրանքում, և առանց կոդավորման իմացության հնարավոր չէ այն ջնջել։

Սպիտակուցը շատ ավելի բարդ թիրախ է։ Այն կազմված է ընդամենը 20 ամինաթթուից, որոնցից յուրաքանչյուրը կարող է անհրաժեշտ լինել կառուցվածքի կամ կատալիտիկ ակտիվության համար։ Որոշ հատվածներում փոփոխությունը թույլատրելի է, իսկ որոշներում նույնիսկ փոքր շեղումը սպիտակուցը դարձնում է անգործուն։ 500 ամինաթթուն համարվում է մեծ սպիտակուց, իսկ պատկերի միլիոնավոր պիքսելների համեմատությամբ նշանը թաքցնելու համար շատ ավելի քիչ նյութ կա։

Հետազոտողները մեթոդը կապեցին սպիտակուցների դիզայնի հանրաճանաչ գործիք ProteinMPNN-ի հետ։ Այս ծրագիրը շղթայի երկայնքով մեկ առ մեկ տեղադրում է ամինաթթուներ։ SynthID Bio-ն կրիպտոգրաֆիկ բանալու նման կոդով և արդեն ընտրված ամինաթթուների հիման վրա առաջարկում է թեկնածու, իսկ ProteinMPNN-ն այն ընդունում է միայն այն դեպքում, եթե սպիտակուցը մնում է ֆունկցիոնալ։ Այդ պատճառով ջրանիշի ամինաթթուներն ընկնում են միայն այնտեղ, որտեղ քիմիան դա թույլ է տալիս։ Նշանը ցրված է ամբողջ հաջորդականությամբ, ուստի դրա ճանաչումը վիճակագրական է: ստուգողը բանալիով սկանավորում է ամբողջ հաջորդականությունը և չափում, թե որքան հաճախ են հանդիպում նրա առաջարկած ամինաթթուները։

Արդյունքները և սահմանափակումները

Թիմը համակարգի օգնությամբ ստեղծել է սպիտակուցներ, որոնք կապվում են բնական թիրախների հետ։ Ջրանիշավորումը չվնասեց սպիտակուցների ֆունկցիան: նշագրված սպիտակուցները սովորականի պես կապվում էին թիրախ սպիտակուցների հետ։ Կենսաանվտանգության համար Google-ը առաջարկում է, որ DNA արտադրողները վստահելի կազմակերպություններից՝ օրինակ համալսարաններից և խոշոր բիոտեխնոլոգիական ընկերություններից, ստանան բանալիների հավաքածու։ Այսպես նրանք արագ կորոշեն՝ վստահելի AI-դիզայն է արդյոք անհայտ սպիտակուցը, և ուշադրությունը կկենտրոնացնեն չհաստատված սպիտակուցների վրա։

Մեթոդն ունի նաև սահմանափակումներ։ Դրա անվտանգությունը կախված է բանալիների բաշխումից։ Շատ կարճ սպիտակուցներում ջրանիշի ամինաթթուները կարող են չափազանց քիչ լինել ճանաչման համար։ Առանց նշանի նյութով լրացումը, օրինակ բնական ֆլուորեսցենտային սպիտակուցի հետ միաձուլումը, կարող է նոսրացնել ջրանիշը։ Իսկ AI-ի շատ գործիքներ չեն օգտագործում ProteinMPNN։ Քանի որ ճանաչումը վիճակագրական է, շեմի ընտրությունը ազդում է կեղծ դրական և կեղծ բացասական դեպքերի վրա։ Սկզբնական տեսքով համակարգը գործնականում կարող է առանձնապես օգտակար չլինել, բայց մեթոդն աշխատում է, և դա կարևոր է։

Աղբյուրներ: Ars Technica · Techmeme