Inżynieria białek stanowi dziedzinę o ogromnym potencjale w różnych dziedzinach nauki i medycyny, ale stawia czoła znaczącym wyzwaniom. Tradycyjne metody projektowania białek o nowych lub ulepszonych funkcjach są wolne, żmudne i nieefektywne, co utrudnia pełne wykorzystanie ich potencjału.
Jednak badacze z Uniwersytetu Wisconsin-Madison przedstawili przełomowe rozwiązanie: platformę Self-driving Autonomous Machines for Protein Landscape Exploration (SAMPLE). Ten innowacyjny proces integruje inteligentnego agenta z w pełni zautomatyzowanym systemem robotycznym, aby zwiększyć możliwości inżynierii białek.
Platforma SAMPLE działa w ramach procesu współpracy. Inteligentny agent projektuje nowe białka, jednocześnie ucząc się o relacjach sekwencja-funkcja, podczas gdy system robotyczny przeprowadza eksperymenty i dostarcza informacji zwrotnej.
Badacze przeprowadzili 10 000 symulowanych prób inżynierii białek przy użyciu platformy SAMPLE, skoncentrowanych na danych dotyczących cytochromu P450. Do wyboru sekwencji białek do testowania zastosowano różne metody optymalizacji bayesowskiej (BO). Termo stabilność skonstruowanych białek służyła jako miara skuteczności tych metod. Badanie badało również testy grupowe i zidentyfikowało pewne zalety mniejszych eksperymentów grupowych. Model Gaussian Process (GP), wyszkolony na danych dotyczących sekwencji-funkcji, kierował decyzjami agenta dotyczącymi projektowania, zapewniając niezawodność poprzez wiele warstw obsługi wyjątków i kontroli jakości.
Niezwykle, platforma SAMPLE skutecznie zidentyfikowała enzymy glikozydaz hydrolazowych, które wykazywały znacznie poprawioną stabilność w porównaniu do początkowych sekwencji. Te białka zaprojektowane przez maszynę wykazywały co najmniej 12°C wzrost tolerancji termicznej. Co ciekawe, najlepsze sekwencje zidentyfikowane przez każdego agenta były unikalne, ale ostatecznie zbliżyły się do tego samego obszaru w krajobrazie funkcji, co wskazuje na osiągnięcie globalnego maksimum efektywności. Potwierdzenie ze strony człowieka dalszo walidowało zwiększoną termo stabilność i utrzymaną aktywność katalityczną białek zaprojektowanych przez maszynę.
Platforma SAMPLE stanowi znaczący postęp w inżynierii białek, prezentując potencjał samodzielnych laboratoriów do automatyzacji i przyspieszania odkryć naukowych. Jej integracja uczenia maszynowego, podejmowania decyzji i eksperymentowania w pełnie autonomiczny sposób stanowi znaczące ulepszenie w porównaniu do wcześniejszych pół-autonomicznych systemów. Ten systematyczny podejście podkreśla synergiczne oddziaływanie inteligentnego projektowania obliczeniowego, automatycznego eksperymentowania i precyzyjnego zarządzania danymi w rozwijaniu inżynierii białek.
Dzięki możliwościom platformy SAMPLE przyszłość inżynierii białek obiecuje przyspieszone postępy i innowacyjne odkrycia w dziedzinie chemii, energii, medycyny i nie tylko.
FAQ
The source of the article is from the blog myshopsguide.com