Ottenute proteine artificiali grazie al machine learning

Ottenute proteine artificiali grazie al machine learning
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Le proteine sono molecole fondamentali per la vita e sono in grado di svolgere moltissime funzioni, dalla creazione di strutture all'essere catalizzatori per reazioni chimiche. Scienziati e ingegneri, da anni, sono alla ricerca di un modo di creare nuove proteine e fargli svolgere nuovi compiti. Grazie al machine learning l'obiettivo sembra vicino.

I ricercatori del Pritzker School of Molecular Engineering (PME) presso l'University of Chicago, hanno sviluppato un intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di machine learning (che potete approfondire qui) per progettare nuove proteine.

Sfruttando gli enormi database sulle proteine, create a partire dalla decodifica del genoma di moltissime specie viventi, gli scienziati hanno trovato una regola relativamente semplice per costruire delle nuove proteine. Quando le hanno prodotte in laboratorio, i ricercatori hanno osservato che sono in grado di rivaleggiare con quelle prodotte in natura.

"Ci siamo sempre chiesti come un processo relativamente semplice come l'evoluzione abbia creato dei materiali ad alta efficienza come le proteine," dice Rama Ranganathan,professore del dipartimento di biochimica e biologia molecolare presso il Pritzker Molecular Engineering. "Abbiamo trovato che che il genoma contiene un'enorme quantità di dati sulle strutture di base delle proteine, adesso siamo in grado utilizzare le regole della nature per crearne di artificiali."

Le proteine sono composte da migliaia di amminoacidi e la composizione della catena definisce la struttura e la funzione della proteina, anche molto specifiche come accendere e spegnere i geni. Tuttavia, comprendere come creare una sequenza che porti a una nuova proteina, che possa svolgere nuovi compiti, è molto complicato. Ranganathan e i suoi colleghi hanno passato gli ultimi 15 anni ad analizzare i dati contenuti nei vari genomi e hanno scoperto un grande quantità di informazioni sui compiti base di queste molecole, e le hanno utilizzate per "nutrire" un intelligenza artificiale.

Il modello sviluppato ha mostrato come sia sufficiente conservare la posizione di alcuni amminoacidi e le correlazioni nello sviluppo delle coppie, per essere sicuri che la nuova proteina abbia le stesse funzioni della famiglia che si vuole imitare.

"Generalmente pensiamo che per creare qualcosa, devi prima capire profondamente come funziona," spiega Ranganathan. "Ma se abbiamo una quantità sufficiente di dati, possiamo utilizzare dei metodi di machine learning per costruire le regole fondamentali, anche senza capire come funziona o perché sia così."

Il team di ricerca ha creato un genoma artificiale che codifichi le proteine, l'hanno inserito in alcuni batteri per verificare se fossero in grado di produrle autonomamente, una prova superata con estremo successo.

Poiché le regole per la progettazione sono poche e semplici, permettono la creazione di un numero enorme di proteine. Questo traguardo potrà, in futuro, permettere di costruire proteine molto specifiche come combattere delle malattie, catturare anidride carbonica, distruggere la plastica. La risposta a molti problemi dell'Umanità potrebbero essere una proteina.

FONTE: phys.org
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