Ученые из Института дизайна белков при Медицинской школе Вашингтонского университета использовали программное обеспечение для создания белковых молекул, которые связываются с исключительно высоким сродством и специфичностью с различными сложными биомаркерами, включая человеческие гормоны. Примечательно, что ученые добились самой высокой силы взаимодействия между сгенерированной компьютером биомолекулой и ее мишенью.

Старший автор Дэвид Бейкер, профессор биохимии UW Medicine, исследователь Медицинского института Говарда Хьюза и лауреат премии Frontiers of Knowledge Award 2023 года в области биологии и биомедицины, подчеркнул потенциальное влияние: «Способность генерировать новые белки с таким высоким сродством к связыванию и специфичностью открывает целый мир возможностей — от новых методов лечения заболеваний до передовой диагностики».

Команда, возглавляемая сотрудниками Лаборатории Бейкера Сусаной Васкес-Торрес, Преетамом Венкатешем и Филом Люном, поставила перед собой задачу создать белки, способные связываться с глюкагоном, нейропептидом Y, паратиреоидным гормоном и другими спиральными пептидами-мишенями. Такие молекулы, играющие важнейшую роль в биологических системах, особенно трудно распознать лекарственным и диагностическим средствам, поскольку они часто не имеют стабильной молекулярной структуры. Антитела могут использоваться для обнаружения некоторых из этих медицинских целей, но их производство зачастую обходится дорого и имеет ограниченный срок годности.

Сегодня существует множество заболеваний, которые трудно лечить только потому, что обнаружить определенные молекулы в организме очень сложно. В качестве инструментов для диагностики сконструированные белки могут стать более экономичной альтернативой антителам», — объясняет Венкатеш.

В исследовании представлен новый подход к проектированию белков, использующий передовые методы глубокого обучения. Исследователи представляют новый способ использования RFdiffusion, генеративной модели для создания новых форм белков, в сочетании с инструментом для проектирования последовательностей ProteinMPNN. Разработанные в лаборатории Бейкера, эти программы позволяют ученым создавать функциональные белки эффективнее, чем когда-либо прежде.

Сочетая эти инструменты по-новому, команда создала связывающие белки, используя ограниченную информацию о цели, например, только аминокислотную последовательность пептида. Широкие последствия такого подхода «build to fit» предполагают новую эру в биотехнологии, когда белки, созданные искусственным интеллектом, можно будет использовать для обнаружения сложных молекул, имеющих отношение к здоровью человека и окружающей среде.

Мы являемся свидетелями захватывающей эры в конструировании белков, когда передовые инструменты искусственного интеллекта, подобные тем, что представлены в нашем исследовании, ускоряют процесс улучшения активности белков. Этот прорыв изменит ландшафт биотехнологий, — отметил Васкес-Торрес.

В сотрудничестве с лабораторией Джозефа Роджерса в Копенгагенском университете и лабораторией Эндрю Хуфнагла в UW Medicine команда провела лабораторные испытания для проверки своих методов биодизайна. С помощью масс-спектрометрии были обнаружены разработанные белки, которые связываются с пептидами в низкой концентрации в сыворотке крови человека, что продемонстрировало потенциал для чувствительной и точной диагностики заболеваний.

Кроме того, было обнаружено, что белки сохраняют способность связываться с мишенью, несмотря на жесткие условия, включая высокую температуру, что является важным атрибутом для применения в реальных условиях. Чтобы продемонстрировать потенциал метода, исследователи интегрировали высокоаффинный связыватель паратиреоидного гормона в биосенсорную систему и добились 21-кратного увеличения биолюминесцентного сигнала в образцах, содержащих целевой гормон. Такая интеграция в диагностическое устройство подчеркивает возможность непосредственного практического применения белков, созданных искусственным интеллектом.