Naukowcy z Uniwersytetu w Glasgow dokonali przełomu w badaniach nad białkami, wykorzystując superkomputer Tursa do stworzenia modelu sztucznej inteligencji o nazwie PLM-Interact. Ten zaawansowany model języka białek nie tylko przewiduje interakcje między cząsteczkami, ale również wskazuje, które mutacje mogą zaburzać ich komunikację. Odkrycie to może mieć kluczowe znaczenie dla rozwoju nowych metod leczenia chorób nowotworowych i zakaźnych. Wyniki badań opublikowano w prestiżowym czasopiśmie Nature Communications.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak działa PLM-Interact i czym różni się od innych modeli AI – poznasz mechanizmy, które pozwalają mu „czytać” język białek i przewidywać ich interakcje.
- W jaki sposób superkomputer Tursa wspomógł rozwój przełomowego modelu – dowiesz się, jak moc obliczeniowa wpłynęła na jakość wyników.
- Dlaczego PLM-Interact przewyższa narzędzia takie jak AlphaFold3 – zobaczysz, jakie konkretne różnice osiągnięto w testach porównawczych.
- Jakie zastosowania medyczne ma PLM-Interact – zrozumiesz jego rolę w diagnostyce nowotworów, chorób genetycznych i infekcji wirusowych.
Superkomputer do zadań specjalnych: Tursa w służbie medycyny
Superkomputer Tursa, zazwyczaj używany do badań kosmicznych i analiz subatomowych cząsteczek w ramach brytyjskiego ośrodka DiRAC High Performance Supercomputer, tym razem został zaangażowany w projekt biomedyczny.
Wspaniale jest myśleć, że DiRAC, który został opracowany, aby pomóc naukowcom zrozumieć prawa natury od najmniejszych cząstek subatomowych po największe skale we Wszechświecie, pomógł nam zbudować ten nowy model, który pozwala badać wewnętrzną przestrzeń oddziaływań białek – podkreślił dr Ke Yuan, jeden z autorów publikacji.
To właśnie moc obliczeniowa Tursy umożliwiła szybkie dostrojenie modelu o imponującej liczbie 650 milionów parametrów, trenowanego na 421 000 ludzkich parach białek. Efektem jest PLM-Interact – innowacyjny model, który odczytuje skomplikowany „język” białek i analizuje ich wzajemne oddziaływania z niespotykaną dotąd dokładnością.
Czym jest PLM-Interact i dlaczego to przełom?
PLM-Interact to model sztucznej inteligencji klasy PLM (Protein Language Model), który analizuje interakcje białko-białko (PPI – protein-protein interactions). Białka są podstawowymi jednostkami funkcjonalnymi komórek, odpowiedzialnymi za niemal wszystkie procesy biologiczne. Zakłócenie ich komunikacji może prowadzić do poważnych schorzeń, takich jak nowotwory, choroby genetyczne, a także zwiększać podatność na infekcje wirusowe.
W tym kontekście PLM-Interact staje się narzędziem o ogromnym potencjale – zarówno w badaniach podstawowych, jak i w projektowaniu nowych terapii oraz szczepionek. Model nie tylko rozpoznaje istniejące interakcje, ale również przewiduje, które mutacje genetyczne mogą je zakłócić, np. blokując inhibitory pompy protonowej w nowotworach lub prowadząc do chorób dziedzicznych.
Lepszy od AlphaFold3? PLM-Interact przetestowany w praktyce
Dotychczas liderem wśród modeli analizujących białka był AlphaFold3 firmy Google DeepMind. Jednak pierwsze testy pokazują, że PLM-Interact przewyższa ten model w zakresie dokładności przewidywania interakcji białek – aż o 16–28%.
W jednym z testów PLM-Interact pomyślnie przewidział pięć kluczowych interakcji białkowych, związanych m.in. z polimeryzacją RNA i transportem białek – funkcjami niezbędnymi dla życia komórkowego. Dla porównania, AlphaFold3 poprawnie zidentyfikował tylko jedną z tych interakcji.
Sztuczna inteligencja w walce z chorobami nowotworowymi i wirusowymi
Zdolność modelu PLM-Interact do precyzyjnej analizy mutacji i ich wpływu na funkcje białek może okazać się nieoceniona w walce z chorobami nowotworowymi. Dzięki niemu możliwe będzie szybsze identyfikowanie punktów krytycznych w strukturze białkowej komórek nowotworowych, co może przełożyć się na skuteczniejsze terapie celowane.
Co więcej, model doskonale radzi sobie z analizą interakcji między białkami ludzkimi, a białkami wirusowymi. Po dalszym przeszkoleniu w tym zakresie, PLM-Interact przewyższył konkurencyjne modele w przewidywaniu, jak wirusy wykorzystują białka gospodarza do infekcji i replikacji. Może to pomóc w przewidywaniu potencjalnych zagrożeń pandemicznych i tworzeniu skuteczniejszych terapii przeciwwirusowych.
Pilna potrzeba zrozumienia interakcji wirusa z gospodarzem podczas pandemii COVID-19 dobrze ilustruje, dlaczego narzędzie takie jak PLM-interact może okazać się nieocenione w przyszłości – zauważył prof. David L. Robertson, autor korespondencyjny badania.
Szybsze badania, tańsze terapie, większa precyzja
Tradycyjne metody eksperymentalnego identyfikowania interakcji białek są kosztowne, czasochłonne i wymagają zaawansowanej infrastruktury laboratoryjnej. PLM-Interact oferuje alternatywę – szybkie, dokładne i skalowalne narzędzie, które może radykalnie przyspieszyć badania biomedyczne.
Zespół badawczy z Uniwersytetu w Glasgow planuje dalsze prace nad rozwojem modelu, testując go w coraz bardziej złożonych scenariuszach klinicznych i biomedycznych. Cel jest ambitny: przyspieszyć odkrywanie nowych terapii, szczepionek i lepiej zrozumieć molekularne podstawy życia.
Główne wnioski
- Model PLM-Interact został stworzony przy użyciu superkomputera Tursa i wytrenowany na 421 000 ludzkich parach białek, osiągając aż 650 milionów parametrów.
- Skuteczność modelu w przewidywaniu interakcji białek jest większa o 16–28% niż w przypadku dotychczasowych narzędzi AI, takich jak AlphaFold3.
- PLM-Interact potrafi identyfikować wpływ mutacji na interakcje białek, co jest kluczowe w rozwoju terapii przeciwnowotworowych i przeciwwirusowych.
- Zastosowanie modelu może znacząco przyspieszyć i uprościć badania biomedyczne, eliminując konieczność kosztownych i czasochłonnych analiz eksperymentalnych.
Źródło:
- University of Glasgow
- Nature Communications
- Interesting Engineering
