研究示意圖。
圖片來源:Medical Xpress網(wǎng)站
蛋白質(zhì)工程的概念由來已久,但隨著AI和大型語言模型的興起,這一領(lǐng)域正在經(jīng)歷深刻的變革。蛋白質(zhì)語言模型能夠理解蛋白質(zhì)的“語法”,通過分析龐大的基因組數(shù)據(jù)庫中的蛋白質(zhì)序列,提出改進蛋白質(zhì)的具體建議。類似于最新的大型語言模型,EVOLVEpro作為一層額外的功能,能夠在作出回應(yīng)前進行深入的推理和思考。
團隊使用EVOLVEpro對6種蛋白質(zhì)進行了設(shè)計。結(jié)果顯示,經(jīng)過EVOLVEpro優(yōu)化的兩種單克隆抗體對目標的黏附力增強了30倍;微型CRISPR核酸酶執(zhí)行基因編輯的效率提升了5倍;用于基因編輯的蛋白質(zhì)在向基因組不同位置插入序列的能力提高了兩倍;Bxb1整合酶在將DNA片段植入細胞以實現(xiàn)可編程基因整合的效率增加了4倍;而用于RNA合成的T7 RNA聚合酶,在準確復(fù)制RNA方面的能力更是提升了100倍。
團隊指出,這款工具的最大優(yōu)勢在于它不受自然進化限制。借助AI,他們可以根據(jù)特定需求優(yōu)化蛋白質(zhì),創(chuàng)造出性能更佳、速度更快、強度更高的蛋白質(zhì),使其更有效地與目標結(jié)合,進而改善治療方法或增強其功能性。
該技術(shù)意味著人類不僅能設(shè)計出與自然產(chǎn)物相媲美的蛋白質(zhì),還將具有應(yīng)對自然未曾遇到過的挑戰(zhàn)的能力,包括開發(fā)更加精準的抗體來治療自身免疫疾病或癌癥,以及研發(fā)更為有效的病毒疫苗,或是培育營養(yǎng)價值更高或具備更強二氧化碳吸收能力的作物。
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