ШІ створив білок проти стійкої до ліків бактерії E. coli

Дослідження австралійських вчених демонструє використання штучного інтелекту для створення білка, що вбиває стійкі до антибіотиків бактерії E. coli.

Протягом року спостерігається значний прогрес у розробці білків за допомогою “штучного інтелекту” (ШІ), який дає змогу створювати молекули для лікування від укусів змій до раку за секунди. Австралійські дослідники вперше використали ШІ для отримання готового білка, який знищує Escherichia coli — бактерію, що відзначається стійкістю до антибіотиків. Це відкриття, опубліковане в Nature Communications, пропонує новий підхід до боротьби з кризою супербактерій.

Платформа AI Protein Design — перша в Австралії — моделює підхід Девіда Бейкера, “лауреата Нобелівської премії з хімії”, забезпечуючи створення різноманітних білків. «Ці білки зараз розробляються як фармацевтичні препарати, вакцини, наноматеріали та мініатюрні датчики», — сказав доцент Гевін Нотт. Інструменти на базі ШІ дозволяють швидко генерувати тисячі готових білкових конструкцій, що прискорює доступну розробку ліків та діагностики. «Важливо демократизувати проектування білків, щоб весь світ мав можливість використовувати ці інструменти», — підкреслив аспірант Даніель Фокс.

Дослідження очолюють доктор Ріс Грінтер та доцент Нотт з університетів Монаша й Мельбурна, які створили AI Protein Design Program. За словами доктора Грінтера, традиційні білки отримують з природних джерел та оптимізують через “раціональне проектування” або in vitro еволюцію. «Ці нові методи глибокого навчання дозволяють ефективно проектувати білки з конкретними характеристиками та функціями», — додав він. Нові інструменти, як Bindcraft та Chai, інтегровані в платформу, розширюють можливості досліджень.

Професор Джон Керролл відзначив важливість програми, яка виводить Австралію на провідні позиції в цій галузі. «Це свідчення підприємницького духу двох чудових молодих вчених», — підкреслив він. Програма об’єднує біологів-структурників та комп’ютерних вчених, що забезпечує глибоке розуміння білкової структури та використання “машинного навчання” для впровадження сучасних інструментів проектування.