En développant des modèles d'apprentissage automatique capables d'examiner les informations sur les protéines collectées à partir de bases de données
Nous nous sommes tous demandé à quel point le processus était simple,telle que l'évolution pourrait conduire à un matériau hautement performant comme la protéine. Nous avons constaté que les données génomiques contenaient une mine d'informations sur les règles de base de la structure et de la fonction des protéines, et maintenant nous avons pu créer les règles de la nature pour créer nous-mêmes des protéines.
Rama Ranganathan, professeur au Département de biochimie et de biologie moléculaire, Pritzker Molecular Engineering
Les protéines sont composées de centaines ou de milliers d'acides aminés, etces séquences d'acides aminés déterminent la structure et la fonction de la protéine. Mais trouver comment créer ces séquences pour créer de nouvelles protéines n'a pas été facile. Les travaux antérieurs ont conduit à des méthodes permettant de définir la structure, mais la fonctionnalité était plus insaisissable.
Au cours des 15 dernières années, Ranganathan et son équipes'est rendu compte que les bases de données génomiques, qui se développent de façon exponentielle, contiennent une mine d'informations sur les règles de base de la structure et de la fonction des protéines. Son groupe a développé des modèles mathématiques basés sur ces données, puis a commencé à utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour découvrir de nouvelles informations sur les règles de base de la conception des protéines.
Pour cette étude, ils ont étudié la familleenzymes métaboliques chorismate mutase, un type de protéine essentielle à la vie de nombreuses bactéries, champignons et plantes. À l'aide de modèles d'apprentissage automatique, les chercheurs ont pu identifier des règles simples pour concevoir ces protéines.
Le modèle montre que seule l'enregistrement enles positions et corrélations des acides aminés dans l'évolution des paires d'acides aminés sont suffisantes pour prédire de nouvelles séquences artificielles qui auront les propriétés d'une famille de protéines.
Nous supposons généralement que pourPour construire quelque chose, vous devez d’abord comprendre en profondeur son fonctionnement. Mais si vous disposez de suffisamment de données d'exemple, vous pouvez utiliser des techniques d'apprentissage en profondeur pour apprendre les règles de conception, même si vous comprenez comment cela fonctionne ou pourquoi il est construit de cette façon.
Rama Ranganathan, professeur au Département de biochimie et de biologie moléculaire, Pritzker Molecular Engineering
Puis lui et son équipe ont créé des synthétiquesles gènes pour coder les protéines, les cloné dans des bactéries et observer les bactéries produire des protéines synthétiques en utilisant leur machinerie cellulaire normale. Ils ont découvert que les protéines artificielles ont la même fonction catalytique que les protéines chorismate mutase naturelles.
Parce que les règles de conception sont si simples, la quantité de protéines artificielles que les chercheurs peuvent potentiellement créer est énorme.
Bien que l'intelligence artificielle ait révélé les règlesdesign, Ranganathan et son équipe ne comprennent toujours pas parfaitement pourquoi les modèles fonctionnent. Les scientifiques travailleront pour comprendre comment les modèles sont arrivés à cet état.
Dans le même temps, ils espèrent également utiliser ceune plate-forme pour développer des protéines capables de résoudre des problèmes sociaux urgents tels que le changement climatique. Ranganathan et Assoc. Le professeur Andrew Ferguson a fondé Evozyne, qui commercialisera cette technologie pour des applications dans les domaines de l'énergie, de l'environnement, de la catalyse et de l'agriculture.
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