Google DeepMind, AI ile üretilen proteinler için SynthID Bio su işareti sistemini tanıttı

Google DeepMind, 30 Eylül'de sentetik biyoloji için oluşturulmuş SynthID Bio su işareti yöntemleri ailesini tanıttı. Sistem, AI ile üretilen tasarımlara görünmez bir işaret koyarak proteinin laboratuvarda sentezlendikten sonra da tanımlanmasını sağlıyor. Açıklama Nature makalesiyle birlikte yapıldı.

Su işareti nasıl çalışır

SynthID Bio, Google'ın zaten test edilmiş SynthID teknolojisini biyolojik verilere uyarlıyor. Protein dizileri söz konusu olduğunda ProteinMPNN ile çalışıyor: bu araç iskelet üzerine amino asitleri tek tek yerleştirirken, SynthID Bio anahtar ve önceden seçilmiş amino asitlere göre bir sonrakini öneriyor. ProteinMPNN öneriyi yalnızca iskelet şekline ve kısıtlamalara uyuyorsa kabul ediyor, bu yüzden işaret tüm diziye dağılıyor.

Tanıma istatistikseldir: anahtar sahibi tüm diziyi kontrol eder ve SynthID Bio amino asitlerinin içinde ne sıklıkla göründüğünü ölçer. Tahmin edilen 3D yapılar için ekip, işaretin modelin ağırlıklarına gömülmesi amacıyla AlphaFold 3'ün difüzyon ağının küçük bir bölümünü iyileştirdi. Yöntem, AlphaFold 3'ün doğruluğunu koruyor.

Laboratuvar sonuçları ve biyogüvenlik

Araştırmacılar AlphaProteo ile birlikte üç hedefi test etti: VEGF-A, SARS-CoV-2 spike proteininin RBD'si ve PD-L1. İşaretli varyantlar, vuruş sıklığı, bağlanma afinitesi ve dizinin doğal çeşitliliği açısından işaretsiz kontrolle eşleşti. DeepMind'a göre bunlar su işaretiyle işaretlenmiş ve biyolojik olarak işlevsel ilk protein bağlayıcılarıdır.

Ana amaç DNA sentezinin taranmasıdır. Sentez sağlayıcıları gelen siparişleri bilinen tehdit veri tabanlarıyla karşılaştırıyor, ancak yabancı AI tasarımı mevcut kayıtlara benzemiyor. DeepMind'a göre sağlayıcılar güvenilir kuruluşların anahtarlarına sahip olursa, bilinmeyen bir proteinin güvenilir bir modelle oluşturulduğunu hızla belirleyebilir ve kaynağı şüpheli siparişlere yönlendirebilir. İşaret ayrıca Protein Data Bank, UniProt ve GenBank'ın doğruluğuna da katkı sağlıyor.

Sınırlamalar

Güvenlik, anahtarların dağıtımına bağlıdır. Çok kısa proteinlerde işaret amino asitleri yeterince bulunmayabilir. İşaretsiz bir dizi eklemek, örneğin doğal bir floresan proteine kaynaştırmak, işareti zayıflatır; hedefli müdahaleyle silinmesi de mümkündür. Birçok AI aracı ProteinMPNN kullanmaz, bu yüzden her tasarımcı işareti koyamaz. Tanıma eşiği, yanlış pozitif ve yanlış negatif sonuçlar arasındaki dengeyi değiştirir. Ars Technica'nın değerlendirmesine göre yöntemin pratik faydası bu biçimiyle henüz tam olarak açık değil, ancak yaklaşımın işe yaradığı gerçeği önemlidir.

DeepMind kodu ve in vitro verileri açık kaynak olarak yayımlayacak ve yaklaşımı Evo 2 modeliyle oluşturulmuş bir bakteriyofaj genomunda da test ediyor.

Kaynaklar: Ars Technica · Google DeepMind