AI & computing › AI-gestuurde wetenschappelijke ontdekkingen
AI ontwerpt eiwitten op basis van een simpele zin
Chinese onderzoekers hebben een AI-model gebouwd dat eiwitten ontwerpt op basis van een simpele tekstopdracht, zonder dat de gebruiker iets van moleculaire structuren moet weten. Het systeem, Pinal genaamd, kreeg bijvoorbeeld de opdracht een eiwit te maken dat groen oplicht onder licht - en kwam met werkende kandidaten. De resultaten zijn nog wisselend, maar laten zien hoe AI het ontwerpen van biologische moleculen toegankelijker maakt.
Een zin typen, een eiwit krijgen
Eiwitten zijn de werkpaarden van de biologie. Ze versnellen chemische reacties, laten cellen oplichten of breken afvalstoffen af. Tot nu toe moest je als onderzoeker flink wat kennis hebben van moleculaire vormen en bouwregels om een AI-model een nieuw eiwit te laten ontwerpen. Onderzoekers van Westlake University in China presenteren in het wetenschappelijke tijdschrift Nature een model dat die drempel wegneemt. Het heet Pinal en werkt met gewone taal: typ in wat het eiwit moet doen, en het systeem bedenkt zelf een passend ontwerp.
Pinal bestaat uit twee onderdelen die na elkaar werken. Het eerste onderdeel, T2struct, zet de tekstopdracht om in een grove structurele blauwdruk: een soort ruwe schets van hoe het eiwit in elkaar zit. Het tweede onderdeel, SaProt-T, leest die blauwdruk en de oorspronkelijke opdracht, en vult dat aan tot een concrete keten van aminozuren - de bouwstenen waaruit elk eiwit bestaat. Het model maakt niet één voorstel, maar meerdere blauwdrukken tegelijk, ontwerpt voor elke blauwdruk een passende aminozuurketen en kiest daarna de beste combinatie. Om dit te kunnen, trainden de onderzoekers Pinal op 135 miljoen bekende eiwitketens. Met behulp van AI en bestaande beschrijvingen van eiwitfuncties bouwden ze daar een reusachtige bibliotheek bij van 1,7 miljard combinaties van tekst en eiwitketen. De bijbehorende driedimensionale vormen kwamen uit AlphaFold, de bekende database met voorspelde eiwitstructuren.
Testen met vier opdrachten
Om te zien of Pinal daadwerkelijk werkt, kreeg het model vier opdrachten: ontwerp een fluorescerend eiwit, een enzym dat plastic afbreekt, een alcohol dehydrogenase (een eiwit dat alcohol omzet) en een zogeheten H-proteïne, dat een rol speelt in het metabolisme van cellen. Voor het lichtgevende eiwit genereerde Pinal liefst 50.000 mogelijke ketens. Daarvan hielden de onderzoekers er 29 over om in het lab te testen. Uiteindelijk lichtte maar één variant daadwerkelijk op. Het precies aansturen van eigenschappen zoals de kleur van het licht blijkt nog lastig, erkennen de onderzoekers zelf.
Het H-proteïne leverde een beter resultaat op. Van de twintig geteste kandidaten werkten er vijf. De best presterende variant verhoogde de opbrengst van een belangrijk proces voor koolstofvastlegging tot 1,7 keer het niveau van het natuurlijke eiwit uit de bacterie E. coli, die van nature in de darmen van mensen en dieren voorkomt. Dat is relevant, omdat processen die koolstof vastleggen een rol kunnen spelen bij het terugdringen van CO2 in de atmosfeer.
Veelbelovend, maar nog niet labklaar
De resultaten tonen dat een AI-model op basis van gewone taal al bruikbare eiwitten kan ontwerpen, maar het slagingspercentage is nog laag. Van de vier geteste categorieën werkte niet elk ontwerp, en fijnregeling van specifieke eigenschappen blijft een knelpunt. De onderzoekers benadrukken dat er meer werk nodig is voordat Pinal een routinematig instrument wordt in laboratoria. Toch zien ze dit als een belangrijke stap: het verlaagt de drempel voor wetenschappers die zelf geen specialist zijn in eiwitstructuren, maar wel een duidelijk idee hebben van de functie die ze zoeken.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Als AI-modellen zoals Pinal verder verbeteren, kunnen wetenschappers straks eiwitten op bestelling maken voor bijvoorbeeld medicijnen, afbreekbare materialen of CO2-opvang, zonder jarenlange trial-and-error in het lab. Dat kan onderzoek naar nieuwe behandelingen en duurzame technologie flink versnellen, al is de huidige trefkans nog beperkt.
- Eiwit
- Een molecuul opgebouwd uit aminozuren dat in levende cellen allerlei taken uitvoert, zoals reacties versnellen of signalen afgeven.
- Aminozuurketen
- De specifieke volgorde van aminozuren die samen de bouwstructuur van een eiwit vormen.
- AI-model
- Een computerprogramma dat patronen leert uit grote hoeveelheden data om nieuwe voorspellingen of ontwerpen te maken.
- Structurele blauwdruk
- Een grove, voorlopige schets van de vorm van een eiwit, die als basis dient voor het uiteindelijke ontwerp.
- AlphaFold
- Een bekende database en AI-systeem dat de driedimensionale vorm van eiwitten voorspelt op basis van hun aminozuurketen.
- Fluorescerend eiwit
- Een eiwit dat licht van een bepaalde kleur uitzendt wanneer het wordt belicht, vaak gebruikt om processen in cellen zichtbaar te maken.
- Enzym
- Een type eiwit dat chemische reacties versnelt, bijvoorbeeld bij de afbraak van stoffen zoals plastic.
- Alcohol dehydrogenase
- Een enzym dat alcohol omzet in andere stoffen tijdens de stofwisseling.
- H-proteïne
- Een eiwit dat in cellen een rol speelt bij het overdragen van stofwisselingsproducten tussen verschillende processen.
- Koolstofvastlegging
- Het proces waarbij CO2 wordt omgezet of opgeslagen, bijvoorbeeld door biologische processen in cellen.
- E. coli
- Een veelgebruikte bacteriesoort in laboratoria, die ook van nature in de darmen van mensen en dieren voorkomt.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
