Зарина Калиева 
В мире белковой инженерии произошел настоящий прорыв. Команда ученых из Китая под руководством профессора Гао Цайся из Института генетики и биологии развития Китайской академии наук разработала новый метод, который делает процесс создания улучшенных белков значительно быстрее, дешевле и точнее. Результаты исследования, опубликованные в престижном научном журнале «Cell», представляют новый подход, получивший название AiCE — «информированные искусственным интеллектом ограничения для белковой инженерии».
Белки — это фундаментальные «рабочие лошадки» жизни. Они строят ткани, передают сигналы, борются с болезнями и выполняют бесчисленное множество других функций в организме. Изменяя последовательность аминокислот, можно менять и функции белка. Именно этим и занимается белковая инженерия — она модифицирует существующие белки или создает новые для решения задач в медицине, сельском хозяйстве и экологии. Однако традиционные методы, такие как рациональный дизайн и направленная эволюция, имеют серьезные ограничения: они либо слишком медленные и дорогие, либо сильно зависят от человеческого опыта и интуиции.
Новейший подход AiCE решает эти проблемы, используя возможности искусственного интеллекта совершенно новым способом. Вместо того чтобы создавать и обучать с нуля громоздкие ИИ-модели, что требует огромных вычислительных мощностей, AiCE применяет уже существующие модели так называемого «обратного сворачивания». Эти модели, обученные на миллионах известных белков, умеют предсказывать, какая последовательность аминокислот с наибольшей вероятностью свернется в заданную трехмерную структуру. AiCE надстраивает над их работой систему структурных и эволюционных ограничений, отсеивая бесперспективные варианты и предлагая только самые удачные мутации.
Эффективность метода была доказана на практике. AiCE состоит из двух модулей: AiCEsingle для предсказания одиночных мутаций и AiCEmulti для комбинации нескольких изменений. Тесты показали, что AiCEsingle превосходит другие ИИ-методы на 36–90%. Одним из ключевых открытий стало то, что мутации в гибких, подвижных частях белка с большей вероятностью приводят к улучшению его функций. Это простое правило значительно повышает шансы на успех.
Главным доказательством мощи AiCE стали реальные результаты. Команде удалось успешно спроектировать восемь различных белков с показателем успеха от 11% до 88%, что значительно выше случайного перебора. Самым впечатляющим достижением стала разработка нового поколения «редакторов оснований» — инструментов для генной инженерии, которые позволяют изменять отдельные «буквы» в ДНК без необходимости ее разрезать. С помощью AiCE ученые создали редактор enABE8e с окном редактирования на 50% уже, что обеспечивает беспрецедентную точность, а также редакторы с повышенной верностью и активностью. Эти инструменты открывают новые горизонты в лечении генетических заболеваний.
По словам исследователей, AiCE — это не просто очередной научный инструмент. «AiCE предлагает универсальный, удобный для пользователя метод проектирования мутаций, который превосходит традиционные подходы по эффективности, масштабируемости и универсальности», — отмечает команда. Этот подход демократизирует белковую инженерию, делая ее доступной для более широкого круга лабораторий, не обладающих суперкомпьютерами.
Потенциал новой технологии огромен. В прецизионной медицине она поможет создавать ферменты для исправления генетических дефектов, в сельском хозяйстве — белки, делающие растения устойчивыми к вредителям и засухе, а в экологии — энзимы, способные расщеплять пластик и другие загрязнители. Прорыв китайских ученых наглядно демонстрирует, как синергия искусственного интеллекта и биологии способна ускорять научный прогресс, приближая создание лекарств, материалов и технологий нового поколения.