AI สร้างโปรตีนตั้งต้นใหม่โดยมีลำดับกรดอะมิโนที่แตกต่างออกไปจากธรรมชาติ

Date Post
21.02.2023
Post Views

นักวิทยาศาสตร์ได้พัฒนาระบบ AI ที่สามารถสร้าง (Generate) เอนไซม์ประดิษฐ์ (Artificial Enzymes) ตั้งแต่ต้น ซึ่งในการทดสอบในห้องทดลองเอนไซม์เหล่านี้ทำงานได้ดีไม่แตกต่างจากที่ค้นพบในธรรมชาติ แม้จะมีกระบวนการลำดับขั้นตอนการสร้างกรดอะมิโน (Artificial Generated) ที่แตกต่างจากโปรตีนซึ่งพบได้ในธรรมชาติอย่างชัดเจน

การทดลองได้สาธิตให้เห็นว่ากระบวนการทำงานด้วยภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ได้พัฒนาให้อ่านและเขียนข้อความภาษาได้ สามารถเรียนรู้ถึงพื้นฐานของชีววิทยาได้อีกด้วย Salesforce Research จึงได้พัฒนา AI ที่ชื่อ ProGen ซึ่งใช้การคาดการณ์แบบ Next-token เพื่อประกอบลำดับกรดอะมิโนขึ้นเป็นโปรตีนประดิษฐ์ขึ้นมา

นักวิทยาศาสตร์มองว่าเทคโนโลยีใหม่นี้ทรงพลังยิ่งกว่าการวิวัฒนาการโดยตรง ส่งผลต่อเทคโนโลยีการออกแบบโปรตีนและสร้างพลังให้กับสาขาวิศวกรรมโปรตีนที่มีอายุกว่า 50 ปีได้โดยการเร่งการพัฒนาโปรตีนใหม่ ๆ ที่สามารถใช้ได้แทบทุกอย่างตั้งแต่การบำบัดรักษาไปจนถึงการย่อยพลาสติก

ในการสร้างโมเดลสำหรับ AI นักวิทยาศาสตร์ได้ป้อนข้อมูลลำดับกรดอมิโนมากกว่า 280 ล้านแบบจากโปรตีนทุกชนิดลงในโมเดล ML และปล่อยให้ระบบย่อยข้อมูลอยู่สองสามสัปดาห์ จากนั้นพวกเขาจึงทำการปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดด้วยการปูพื้นฐานด้วยข้อมูลจาก 5 ตระกูลไลโซไซม์จำนวน 56,000 ลำดับ พร้อมกับข้อมูลบริบทบางส่วนของโปรตีนเหล่านี้

จากนั้นโมเดลจะทำการสร้างข้อมูลลำดับขั้นนับล้าน และนักวิจัยได้เลือก 100 ตัวอย่างมากเพื่อทดสอบบนพื้นฐานที่ว่าลำดับขั้นตอนเหล่านั้นมีความใกล้เคียงลำดับขั้นโปรตีนในธรรมชาติ รวมถึงโปรตีนจาก AI มีความเป็นธรรมชาติแค่ไหนภายใต้ Grammar และ Semantics สำหรับกรดอะมิโน

โครงสร้างเอกสารชิ้นแรกของฟงัก์ชันโปรตีนประดิษฐ์ถูกออกแบบโดย AI คือ ไลโซโซมที่สร้างด้วย ProGen นั้นมีอัตลักษณ์ตรงกับโปรตีนในธรรมชาติถึง 69% โดย 2 ของเอนไซม์ประดิษฐ์สามารถทำลายกำแพงเซลล์ของแบคทีเรียด้วยกิจกรรมที่เทียบได้กับ HEWL แต่กระนั้นลำดับขั้นที่เกิดขึ้นมีเพียง 18% ที่ตรงกันเอง และลำดับขั้นทั้ง 2 นั้นมีคุณลักษณะคล้ายคลึงกับโปรตีนที่รู้จักกันอยู่แล้ว 90% และ 70%

ในขณะที่การกลายพันธ์เกิดขึ้น 1 กรณีในโปรตีนธรรมชาติที่ทำให้หยุดทำงาน แต่ในรอบการตรวจสอบที่แตกต่างกันทีมวิจัยพบว่าเอนไซม์ที่ AI สร้างขึ้นมามีกิจกรรมเกิดขึ้นแม้ว่าลำดับขั้นที่ตรงกับโปรตีนที่รู้จักกันอยู่แล้วเพียง 31.4% นอกจากนี้ AI สามารถเรียนรู้ได้ว่าเอนไซม์จะต้องมีรูปร่างอย่างไร โดยการศึกษาจากข้อมูลของลำดับขั้นดิบ การตรวจวัดด้วย X-ray Crystallography ยังทำให้เห็นว่าโครงสร้างอะตอมของโปรตีนประดิษฐ์ดูเหมือนกับสิ่งที่ควรจะเป็นแม้ว่าลำดับขั้นจะดูไม่เหมือนกับอะไรที่เคยเห็นกันมาก่อน

ผู้สนใจสามารถติดตามเอกสารและข้อมูลเพิ่มเติมที่เปิดเผยสาธารณะได้ ที่นี่

อ้างอิง:
ucsf.edu

เนื้อหาที่น่าสนใจ:
‘โปรตีนยั่งยืน’ เทรนด์สำคัญในอุตสาหกรรมอาหารที่ผลักดันด้วยระบบอัตโนมัติ
Logo-Company
Logo-Company
Logo-Company
logo-company
Thossathip Soonsarthorn
"Judge a man by his questions rather than his answers" Voltaire