AlphaProteo, teknologi pembangkitan protein baru untuk riset biologi dan kesehatan

AlphaProteo menghasilkan protein baru untuk riset biologi dan kesehatan

• Sistem AI baru ini merancang protein yang berhasil berikatan dengan molekul target, sehingga memiliki potensi untuk desain obat, pemahaman penyakit, dan lainnya
• Semua proses biologis bergantung pada interaksi antar molekul yang disebut protein
• Alat prediksi struktur protein seperti AlphaFold memberikan wawasan tentang interaksi protein, tetapi tidak dapat langsung memanipulasi interaksi tersebut dengan menghasilkan protein baru
• Para ilmuwan kini dapat menghasilkan protein baru yang berhasil berikatan dengan molekul target
• Pengikat ini dapat membantu berbagai riset, termasuk pengembangan obat, pencitraan sel dan jaringan, pemahaman serta diagnosis penyakit, hingga pengembangan tanaman tahan hama
• Pendekatan machine learning terbaru telah mencapai kemajuan besar, tetapi masih memerlukan banyak pengujian eksperimental

Memperkenalkan AlphaProteo

• AlphaProteo adalah sistem AI pertama yang merancang pengikat protein baru berkekuatan tinggi untuk riset biologi dan kesehatan
• Teknologi ini dapat membantu mempercepat pemahaman tentang proses biologis serta mendukung penemuan obat baru, pengembangan biosensor, dan lainnya
• AlphaProteo dapat menghasilkan pengikat protein baru untuk berbagai protein target, termasuk VEGF-A yang terkait dengan kanker dan komplikasi diabetes
• AlphaProteo memiliki tingkat keberhasilan eksperimental yang tinggi dan afinitas ikatan 3 hingga 300 kali lebih baik dibanding metode yang ada

Mempelajari cara kompleks protein berikatan

• Merancang pengikat protein memakan waktu dan membutuhkan pekerjaan laboratorium berulang kali
• AlphaProteo belajar dari Protein Data Bank (PDB) dan lebih dari 100 juta struktur yang diprediksi oleh AlphaFold
• Dengan memberikan struktur molekul target dan lokasi ikatan yang diinginkan, AlphaProteo menghasilkan kandidat protein yang akan berikatan di lokasi tersebut

Demonstrasi keberhasilan pada target pengikatan protein penting

• AlphaProteo merancang pengikat untuk berbagai protein target
• Dalam uji laboratorium, kandidat protein yang dihasilkan AlphaProteo berikatan kuat terhadap 7 protein target
• Untuk protein virus BHRF1, 88% molekul kandidat berhasil berikatan
• Untuk target TrkA, pengikat AlphaProteo lebih kuat daripada pengikat terbaik yang sudah ada

Verifikasi hasil

• Pengikat AlphaProteo diverifikasi oleh kelompok riset di Francis Crick Institute
• Pengikat SC2RBD mencegah infeksi sel oleh SARS-CoV-2 dan beberapa variannya
• AlphaProteo dapat secara signifikan mengurangi waktu eksperimen awal
• Namun, desain pengikat untuk target TNFɑ gagal
• Ada rencana untuk meningkatkan dan memperluas kemampuan AlphaProteo

Menuju pengembangan desain protein yang bertanggung jawab

• Desain protein memiliki potensi besar untuk kemajuan sains, seperti memahami penyebab penyakit, mempercepat pengembangan tes diagnostik, mendukung proses manufaktur berkelanjutan, dan menghilangkan polutan lingkungan
• Dengan mempertimbangkan risiko biosekuriti, pengembangan yang bertanggung jawab sedang dilakukan bersama para pakar eksternal
• Tujuannya adalah meningkatkan tingkat keberhasilan dan afinitas AlphaProteo, memperluas cakupan masalah desain, serta berkolaborasi dengan peneliti dari berbagai disiplin untuk menyediakan desain protein yang komprehensif

Ringkasan GN⁺

• AlphaProteo adalah sistem AI yang merancang pengikat protein baru untuk riset biologi dan kesehatan
• Teknologi ini dapat sangat membantu berbagai riset, termasuk pengembangan obat, pemahaman penyakit, dan diagnosis
• AlphaProteo menawarkan tingkat keberhasilan dan afinitas ikatan yang lebih tinggi dibanding metode yang ada
• Namun, masih ada keterbatasan dalam merancang pengikat untuk beberapa protein target
• Ada rencana untuk terus meningkatkan dan memperluas kemampuan AlphaProteo

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Kurang inovatif: pengikat protein de novo sudah banyak diteliti. Bisa melihat contoh dari grup David Baker
  • Harapan: semoga kemajuan seperti ini mengarah pada metode baru untuk merancang biokatalis
• Video terkait: menyediakan tautan video terkait dari Two Minute Papers
• Pertanyaan rekayasa virus: pertanyaan tentang kemungkinan rekayasa virus yang menargetkan kelompok populasi dengan penanda genetik tertentu
  • Kekhawatiran: komersialisasi teknologi seperti ini bisa jauh lebih menakutkan daripada diskusi keselamatan LLM
• Kesalahan AlphaFold 3: menyediakan tautan video terkait
• Pemanfaatan oleh Google: pertanyaan tentang bagaimana Google memanfaatkan sistem seperti ini
  • Pertanyaan: penasaran apakah ini digunakan langsung untuk pengembangan obat atau dilisensikan ke industri farmasi
• Pertanyaan desain struktur protein: pertanyaan tentang kemungkinan merancang struktur protein yang hanya mengikat sel tertentu
  • Minat riset: tertarik untuk memetakan sebanyak mungkin efek pleiotropik
  • Masalah: pleiotropi obat adalah masalah. Protein dapat menjalankan banyak fungsi sehingga efek sampingnya bisa besar
  • Harapan: jika bisa membuat struktur protein yang sangat spesifik dan hanya mengikat area tertentu, itu akan menjadi terobosan besar
• Kurangnya analisis makalah: diperlukan lebih banyak analisis tentang kebaruan protein yang dirancang
  • Data yang ada: pengikat lain untuk protein spike VEGF dan Covid sudah ada
  • Prospek ke depan: meskipun AlphaProteo saat ini belum memiliki performa terbaik, kemungkinan besar akan segera mencapainya
• Sulitnya pembuatan protein: membuat protein itu sulit dan tidak pasti apakah akan melipat ke struktur 3D yang diprediksi
  • Sintesis molekul kecil: sintesis molekul kecil lebih mudah, lebih murah, dan lebih mudah diskalakan
  • Perlu perbaikan: akan lebih berdampak jika fokus pada peningkatan model interaksi molekul kecil-protein SOTA
• Startup penting: penyebutan www.molecularReality.com