Roman GłogulskiA engenharia de proteínas é um campo com imenso potencial em várias áreas científicas e médicas, mas enfrenta desafios significativos. Os métodos tradicionais de projetar proteínas com funções novas ou aprimoradas são lentos, trabalhosos e ineficientes, o que dificulta o progresso na exploração de seu pleno potencial.
No entanto, pesquisadores da Universidade de Wisconsin–Madison apresentaram uma solução inovadora: a plataforma SAMPLE (Self-driving Autonomous Machines for Protein Landscape Exploration). Essa abordagem revolucionária integra um agente inteligente a um sistema robótico totalmente automatizado para aprimorar a engenharia de proteínas.
A plataforma SAMPLE opera por meio de um processo colaborativo. O agente inteligente projeta novas proteínas enquanto aprende sobre as relações sequência-função, enquanto o sistema robótico realiza experimentos e fornece feedback.
Os pesquisadores conduziram 10.000 tentativas simuladas de engenharia de proteínas usando a plataforma SAMPLE, com foco em dados de citocromo P450. Para selecionar sequências de proteínas para testes, eles utilizaram diversos métodos de otimização bayesiana (BO). A termoestabilidade das proteínas projetadas serviu como medida da eficácia dos métodos. O estudo também explorou testes em lote e identificou algumas vantagens em experimentos menores. Um modelo de Processo Gaussiano (GP), treinado em dados de sequência-função, orientou as decisões de design do agente, garantindo robustez e confiabilidade por meio de múltiplas camadas de tratamento de exceções e controle de qualidade.
Surpreendentemente, a plataforma SAMPLE identificou com sucesso enzimas glicoside hidrolase que exibiram estabilidade significativamente melhorada em comparação com as sequências iniciais. Essas proteínas projetadas pela máquina apresentaram um aumento de pelo menos 12°C na tolerância térmica. Curiosamente, as principais sequências identificadas por cada agente eram únicas, mas eventualmente convergiram para a mesma região na paisagem de aptidão, indicando a obtenção do pico de aptidão global. A confirmação por meio de caracterização humana validou ainda mais a termoestabilidade aprimorada e a atividade catalítica das proteínas projetadas pela máquina.
A plataforma SAMPLE representa um avanço significativo na engenharia de proteínas, mostrando o potencial de laboratórios autônomos para automatizar e acelerar descobertas científicas. Sua integração de aprendizado, tomada de decisão e experimentação de forma totalmente autônoma marca uma melhoria substancial em relação a sistemas semi-autônomos anteriores. Essa abordagem sistemática ressalta a sinergia do design computacional inteligente, experimentação automatizada e gerenciamento preciso de dados no avanço da engenharia de proteínas.
Com as capacidades da plataforma SAMPLE, o futuro da engenharia de proteínas promete um progresso acelerado e descobertas inovadoras na química, energia, medicina e além.
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