1 คะแนน โดย GN⁺ 2024-09-06 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

AlphaProteo สร้างโปรตีนชนิดใหม่สำหรับการวิจัยชีววิทยาและสุขภาพ

  • ระบบ AI ใหม่สามารถออกแบบโปรตีนที่จับกับโมเลกุลเป้าหมายได้สำเร็จ จึงมีศักยภาพต่อการออกแบบยา การทำความเข้าใจโรค และด้านอื่น ๆ
  • กระบวนการทางชีววิทยาทั้งหมดอาศัยปฏิสัมพันธ์ระหว่างโมเลกุลที่เรียกว่าโปรตีน
  • เครื่องมือทำนายโครงสร้างโปรตีนอย่าง AlphaFold ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนได้ แต่ไม่สามารถสร้างโปรตีนใหม่ขึ้นมาเพื่อควบคุมปฏิสัมพันธ์เหล่านี้โดยตรงได้
  • นักวิทยาศาสตร์สามารถสร้างโปรตีนชนิดใหม่ที่จับกับโมเลกุลเป้าหมายได้สำเร็จ
  • สารยึดจับเหล่านี้สามารถช่วยงานวิจัยหลากหลายด้าน เช่น การพัฒนายา การถ่ายภาพเซลล์และเนื้อเยื่อ การทำความเข้าใจโรคและการวินิจฉัย ตลอดจนการพัฒนาพืชต้านทานศัตรูพืช
  • แนวทางด้านแมชชีนเลิร์นนิงในช่วงหลังมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ยังคงต้องอาศัยการทดสอบเชิงทดลองจำนวนมาก

แนะนำ AlphaProteo

  • AlphaProteo เป็นระบบ AI ตัวแรกที่ออกแบบสารยึดจับโปรตีนชนิดใหม่ที่มีความแข็งแรงสูงสำหรับการวิจัยชีววิทยาและสุขภาพ
  • เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยเร่งความเข้าใจเกี่ยวกับกระบวนการทางชีววิทยา และช่วยในการค้นพบยาใหม่ การพัฒนาไบโอเซนเซอร์ และอื่น ๆ
  • AlphaProteo สามารถสร้างสารยึดจับโปรตีนชนิดใหม่สำหรับโปรตีนเป้าหมายหลากหลายชนิด รวมถึง VEGF-A ซึ่งเกี่ยวข้องกับมะเร็งและภาวะแทรกซ้อนจากเบาหวาน
  • AlphaProteo มีอัตราความสำเร็จในการทดลองสูง และมี affinity ในการยึดจับดีกว่าวิธีเดิม 3 เท่าถึง 300 เท่า

เรียนรู้วิธีการยึดจับโปรตีนที่ซับซ้อน

  • การออกแบบสารยึดจับโปรตีนใช้เวลามากและต้องอาศัยงานในห้องปฏิบัติการหลายรอบ
  • AlphaProteo เรียนรู้จาก Protein Data Bank (PDB) และโครงสร้างที่ทำนายโดย AlphaFold มากกว่า 100 ล้านโครงสร้าง
  • เมื่อให้โครงสร้างของโมเลกุลเป้าหมายและตำแหน่งยึดจับที่ต้องการ AlphaProteo จะสร้างโปรตีนตัวเลือกที่จับกับตำแหน่งนั้น

การสาธิตความสำเร็จกับเป้าหมายการยึดจับโปรตีนที่สำคัญ

  • AlphaProteo ออกแบบสารยึดจับสำหรับโปรตีนเป้าหมายที่หลากหลาย
  • ในการทดสอบในห้องปฏิบัติการ โปรตีนตัวเลือกที่ AlphaProteo สร้างขึ้นสามารถยึดจับได้อย่างแข็งแรงกับโปรตีนเป้าหมาย 7 ชนิด
  • สำหรับโปรตีนไวรัส BHRF1 โมเลกุลตัวเลือก 88% สามารถยึดจับได้สำเร็จ
  • สำหรับเป้าหมาย TrkA สารยึดจับของ AlphaProteo มีความแข็งแรงมากกว่าสารยึดจับที่ดีที่สุดก่อนหน้านี้

การตรวจสอบผลลัพธ์

  • สารยึดจับของ AlphaProteo ได้รับการตรวจสอบโดยกลุ่มวิจัยจาก Francis Crick Institute
  • สารยึดจับ SC2RBD สามารถป้องกันการติดเชื้อของเซลล์จาก SARS-CoV-2 และไวรัสกลายพันธุ์บางสายพันธุ์ได้
  • AlphaProteo สามารถลดเวลาในการทดลองระยะเริ่มต้นได้อย่างมาก
  • อย่างไรก็ตาม ระบบล้มเหลวในการออกแบบสารยึดจับสำหรับเป้าหมาย TNFɑ
  • มีแผนจะปรับปรุงและขยายความสามารถของ AlphaProteo

มุ่งสู่การพัฒนาการออกแบบโปรตีนอย่างมีความรับผิดชอบ

  • การออกแบบโปรตีนมีศักยภาพสูงต่อความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ เช่น การทำความเข้าใจสาเหตุของโรค การเร่งพัฒนาการทดสอบวินิจฉัย การสนับสนุนกระบวนการผลิตที่ยั่งยืน และการกำจัดมลพิษในสิ่งแวดล้อม
  • โดยคำนึงถึงความเสี่ยงด้านความมั่นคงทางชีวภาพ จึงมีการทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญภายนอกเพื่อพัฒนาอย่างมีความรับผิดชอบ
  • เป้าหมายคือการปรับปรุงอัตราความสำเร็จและ affinity ของ AlphaProteo ขยายขอบเขตของปัญหาการออกแบบ และร่วมมือกับนักวิจัยจากหลากหลายสาขาเพื่อมอบการออกแบบโปรตีนที่ครอบคลุม

สรุปโดย GN⁺

  • AlphaProteo เป็นระบบ AI สำหรับออกแบบสารยึดจับโปรตีนชนิดใหม่เพื่อการวิจัยชีววิทยาและสุขภาพ
  • เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยงานวิจัยได้มากในด้านต่าง ๆ เช่น การพัฒนายา การทำความเข้าใจโรค และการวินิจฉัย
  • AlphaProteo มีจุดเด่นด้านอัตราความสำเร็จและ affinity ในการยึดจับที่สูงกว่าวิธีเดิม
  • อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดในการออกแบบสารยึดจับสำหรับโปรตีนเป้าหมายบางชนิด
  • มีแผนจะปรับปรุงและขยายความสามารถของ AlphaProteo อย่างต่อเนื่อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2024-09-06
ความคิดเห็นบน Hacker News
  • ขาดความใหม่เชิงนวัตกรรม: โปรตีนตัวจับแบบ de novo มีการวิจัยกันมาเยอะแล้ว ดูตัวอย่างจากกลุ่มของ David Baker ได้
    • ความคาดหวัง: หวังว่าความก้าวหน้าแบบนี้จะนำไปสู่วิธีออกแบบ biocatalyst แบบใหม่
  • วิดีโอที่เกี่ยวข้อง: มีลิงก์ไปยังวิดีโอที่เกี่ยวข้องของ Two minute papers
  • คำถามเรื่องวิศวกรรมไวรัส: มีคำถามเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการทำวิศวกรรมไวรัสที่มุ่งเป้ากลุ่มประชากรซึ่งมี genetic marker เฉพาะ
    • ความกังวล: การทำเทคโนโลยีนี้ให้เป็นเชิงพาณิชย์อาจน่ากลัวกว่าการถกเถียงเรื่องความปลอดภัยของ LLM เสียอีก
  • ข้อผิดพลาดของ AlphaFold 3: มีลิงก์ไปยังวิดีโอที่เกี่ยวข้อง
  • การนำไปใช้ของ Google: มีคำถามว่า Google ใช้ระบบลักษณะนี้อย่างไร
    • ข้อสงสัย: อยากรู้ว่านำไปใช้ในการพัฒนายาโดยตรงอยู่หรือไม่ หรือกำลังให้ไลเซนส์กับอุตสาหกรรมยาอยู่
  • คำถามเรื่องการออกแบบโครงสร้างโปรตีน: มีคำถามเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในการออกแบบโครงสร้างโปรตีนที่จับกับเซลล์บางชนิดเท่านั้น
    • ความสนใจด้านวิจัย: สนใจการทำแผนที่ผลแบบ pleiotropic expression ให้ได้มากที่สุด
    • ปัญหา: ความเป็น pleiotropic ของยาคือปัญหา โปรตีนอาจทำหน้าที่ได้หลายอย่างจนก่อให้เกิดผลข้างเคียงมาก
    • ความคาดหวัง: หากสร้างโครงสร้างโปรตีนที่มีความจำเพาะสูงมากและจับได้เฉพาะบางบริเวณได้ ก็จะเป็นความก้าวหน้าครั้งใหญ่
  • การวิเคราะห์งานวิจัยยังไม่พอ: จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติมเกี่ยวกับความใหม่ของโปรตีนที่ออกแบบขึ้น
    • ข้อมูลที่มีอยู่เดิม: มีตัวจับอื่นสำหรับโปรตีน VEGF และสไปก์โปรตีนของ Covid อยู่แล้ว
    • มุมมองอนาคต: แม้ตอนนี้ AlphaProteo อาจยังไม่ใช่ตัวที่ทำผลงานดีที่สุด แต่ในไม่ช้าก็น่าจะเป็นเช่นนั้น
  • ความยากของการสร้างโปรตีน: การสร้างโปรตีนเป็นเรื่องยาก และไม่แน่ชัดว่าจะพับตัวเป็นโครงสร้าง 3D ตามที่คาดการณ์ไว้หรือไม่
    • การสังเคราะห์ small molecule: การสังเคราะห์ small molecule ง่ายกว่า ถูกกว่า และขยายขนาดได้มากกว่า
    • ควรปรับปรุง: ถ้าโฟกัสที่การปรับปรุงโมเดลปฏิสัมพันธ์ระหว่าง small molecule-โปรตีน ระดับ SOTA น่าจะสร้างอิมแพกต์ได้มากกว่า
  • สตาร์ทอัปสำคัญ: กล่าวถึง www.molecularReality.com