ИИ уже заметно изменил то, как мы ищем и создаем новые белки. Но означает ли это, что т...
ИИ уже заметно изменил то, как мы ищем и создаем новые белки. Но означает ли это, что теперь белок можно полностью спроектировать в компьютере, а в лаборатории останется только поставить эксперимент на подтверждение? Пока нет. Главное ограничение в том, что большинство моделей видят белок как застывшую структуру. А настоящая молекула постоянно движется: петли открываются и закрываются, домены меняют положение, белок взаимодействует с водой и другими молекулами. Поэтому вычислительно до сих пор трудно одновременно сделать белок достаточно стабильным и сохранить его подвижность и активность. Финальный ответ по-прежнему приходится получать в пробирке. Есть и другая проблема: белок редко работает в одиночестве. Ему могут быть нужны лиганд, кофактор, мембрана или другой белок-партнёр. Модели уже учатся учитывать такие взаимодействия, а AlphaFold 3, например, умеет предсказывать структуры комплексов с лигандами, ионами и нуклеиновыми кислотами. Но предсказать комплекс и спроектировать белок, который будет правильно работать в этом комплексе, — пока не одно и то же. Так что главное изменение последних лет — даже не появление какой-то одной «волшебной» нейросети. Меняется сам подход. Раньше направленная эволюция требовала перебирать тысячи вариантов, значительную часть которых приходилось проверять практически вслепую. Теперь вычислительные модели позволяют сначала сузить пространство поиска, а уже потом отправить наиболее перспективные варианты в лабораторию. Но где заканчивается редизайн существующего белка, начинается следующий шаг — дизайн de novo: создание молекул, для которых в природе вообще не было исходного шаблона. «Мы являемся свидетелями зарождения новой методологии разработки белков и ферментов для самых разных применений — путем de novo дизайна» — считает Елена Кудряшова, профессор Центрального университета. По её словам, ИИ может существенно ускорить разработку терапевтических антител, а промышленные ферменты, которые уже кажутся хорошо оптимизированными, все еще имеют потенциал для улучшения. Более того, оптимизированные ферменты могут позволить проводить синтез веществ и материалов, для которых раньше требовались сложные и дорогие катализаторы. То есть белковая инженерия постепенно движется от перебора к навигации. Об этом — в нашей новой статье, подготовленной при поддержке Центрального университета.