끊임없이 진화하는 분자 생물학 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나는 바이러스 단백질, 암 마커 또는 면역 체계 구성 요소와 같은 특정 표적에 효과적으로 결합할 수 있는 단백질을 설계하는 것입니다. 이러한 단백질 바인더는 약물 발견, 질병 치료, 진단 및 생명 공학에서 중요한 도구입니다. 이러한 단백질 바인더를 만드는 기존 방법은 노동 집약적이고 시간이 많이 걸리며 종종 여러 차례의 최적화가 필요합니다. 그러나 최근 인공지능(AI)의 발전으로 이 프로세스가 극적으로 가속화되고 있습니다.
~ 안에 2024년 9월, Neuralink는 임상 실험의 일환으로 두 번째 인간 참가자에게 뇌 칩을 성공적으로 이식했습니다.뇌-컴퓨터 인터페이스가 달성할 수 있는 한계를 넓혀줍니다. 이 임플란트는 개인이 순전히 생각으로 기기를 제어할 수 있게 해줍니다.
동시에 DeepMind의 알파프로테오 생물학의 가장 큰 과제 중 일부를 해결하기 위해 새로운 단백질을 설계하는 획기적인 AI 도구로 등장했습니다. 단백질 구조를 예측하는 AlphaFold와 같은 이전 모델과 달리 AlphaProteo는 특정 분자 표적에 단단히 고정할 수 있는 새로운 단백질 바인더를 만드는 보다 진보된 작업을 수행합니다. 이 기능은 약물 발견, 진단 도구, 심지어 바이오센서 개발을 극적으로 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 초기 시험에서 AlphaProteo는 바인더를 성공적으로 설계했습니다. SARS-CoV-2 스파이크 단백질 암과 염증에 관여하는 단백질을 찾아냈으며, 기존 방법보다 3~300배 강한 결합 친화력을 보였습니다.
생물학과 AI의 교차점을 더욱 매력적으로 만드는 것은 신경 인터페이스와 단백질 설계의 이러한 발전이 보다 광범위한 변화를 반영하는 방식입니다. 생물-디지털 통합.
2024년, AI와 생물학의 통합이 전례 없는 수준에 도달하여 약물 발견, 개인화된 의학, 합성 생물학과 같은 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 올해 풍경을 형성하는 몇 가지 주요 혁신을 자세히 살펴보겠습니다.
1. AlphaFold3 및 RoseTTAFold Diffusion: 차세대 단백질 디자인
2024년 출시 알파폴드3 Google DeepMind는 생물 분자 복합체를 통합하고 예측 범위를 소분자와 리간드로 확장하여 단백질 구조 예측을 새로운 수준으로 끌어올렸습니다. AlphaFold3는 확산 기반 AI 모델 단백질 구조를 정제하는 데 사용되며, AI가 거친 스케치에서 이미지를 생성하는 방식과 매우 유사합니다. 이 모델은 단백질이 리간드와 상호 작용하는 방식을 예측하는 데 특히 정확하며, 실험 테스트에서 인상적인 76%의 정확도를 기록하여 경쟁사보다 훨씬 앞서 나갑니다.
병행하여, 로즈TTAFold 확산 또한 설계 기능을 포함한 새로운 기능도 도입했습니다. 다시 단백질 자연에 존재하지 않는 것입니다. 두 시스템 모두 정확도와 응용 분야에서 아직 개선 중이지만, 이러한 발전은 약물 발견 및 생물약학 연구에 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 잠재적으로 새로운 약물을 설계하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있습니다.(
2. 합성생물학 및 유전자편집
2024년의 또 다른 주요 진전 영역은 다음과 같습니다. 합성생물학특히 유전자 편집 분야에서 CRISPR-Cas9 및 기타 유전자 조작 도구는 더욱 정교해졌습니다. 정확한 DNA 복구 그리고 유전자 편집. 같은 회사 그래파이트 바이오 이러한 도구를 사용하여 전례 없는 수준의 정밀도로 유전자 돌연변이를 수정하여 유전 질환에 대한 잠재적으로 치유 가능한 치료법의 문을 엽니다. 이 방법은 동족 지향 수리신체의 자연적인 DNA 복구 메커니즘을 활용해 잘못된 유전자를 교정합니다.
또한, 혁신은 예측 오프타겟 평가예를 들어 다음에 의해 개발된 것과 같은 시큐어 디엑스의도치 않은 편집을 식별하고 위험을 완화함으로써 유전자 편집의 안전성을 개선하고 있습니다. 이러한 발전은 유전자 치료가 인간 환자에게 적용되기 전에 안전하고 효과적이라는 것을 보장하는 데 특히 중요합니다.(
3. 단일 세포 시퀀싱 및 메타게놈학
다음과 같은 기술 단일 세포 시퀀싱 2024년에 새로운 높이에 도달하여 세포 수준에서 전례 없는 해상도를 제공합니다. 이를 통해 연구자들은 세포 이질성이는 암 연구에 특히 가치가 있습니다. 종양 내의 개별 세포를 분석함으로써 연구자들은 어떤 세포가 치료에 내성이 있는지 식별하여 보다 효과적인 치료 전략을 안내할 수 있습니다.
그 동안에, 메타게놈학 인간 건강과 환경적 맥락 모두에서 미생물 군집에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다. 이 기술은 다음을 분석하는 데 도움이 됩니다. 미생물군 미생물 집단이 질병에 어떻게 기여하는지 이해하고 미생물군을 직접 표적으로 삼는 치료법에 대한 새로운 길을 제공합니다.(
단백질 디자인의 게임 체인저
단백질은 생물체의 거의 모든 과정에 기본이 됩니다. 이 분자 기계는 대사 반응을 촉진하는 것부터 DNA 복제에 이르기까지 광범위한 기능을 수행합니다. 단백질을 다재다능하게 만드는 것은 복잡한 3차원 모양으로 접혀 다른 분자와 상호 작용할 수 있는 능력입니다. 특정 표적 분자에 단단히 부착되는 단백질 결합제는 이러한 상호 작용을 조절하는 데 필수적이며 약물 개발, 면역 요법 및 진단 도구에 자주 사용됩니다.
단백질 결합제를 설계하는 기존 프로세스는 느리고 시행착오에 크게 의존합니다. 과학자들은 종종 방대한 단백질 서열 라이브러리를 걸러내어 실험실에서 각 후보를 테스트하여 어떤 것이 가장 잘 작동하는지 확인해야 합니다. AlphaProteo는 딥 러닝의 힘을 활용하여 어떤 단백질 서열이 표적 분자에 효과적으로 결합할지 예측함으로써 이러한 패러다임을 바꾸어 기존 방법과 관련된 시간과 비용을 대폭 줄입니다.
AlphaProteo의 작동 방식
알파프로테오 AlphaFold를 단백질 구조 예측을 위한 획기적인 도구로 만든 것과 동일한 심층 학습 원리에 기반을 두고 있습니다. 그러나 AlphaFold가 기존 단백질의 구조를 예측하는 데 중점을 두는 반면 AlphaProteo는 한 걸음 더 나아갑니다. 완전히 새로운 단백질 설계.
AlphaProteo 작동 방식: AI 기반 단백질 설계에 대한 심층 분석
AlphaProteo는 이전 모델인 AlphaFold를 구동하는 딥 러닝 기술을 기반으로 AI 기반 단백질 설계 분야에서 획기적인 진전을 나타냅니다.
AlphaFold가 전례 없는 정확도로 단백질 구조를 예측하여 이 분야에 혁명을 일으킨 반면, AlphaProteo는 한 걸음 더 나아가 완전히 새로운 것을 만들어냈습니다. 새로운 단백질 특정한 생물학적 과제를 해결하기 위해 설계되었습니다.
AlphaProteo의 기본 아키텍처는 정교한 조합입니다. 생성 모델 단백질 구조의 대규모 데이터 세트(다음의 데이터 세트 포함)에 대해 학습됨 단백질 데이터 뱅크(PDB)그리고 AlphaFold가 생성한 수백만 개의 예측 구조. 이를 통해 AlphaProteo는 단백질이 어떻게 접히는지 예측할 뿐만 아니라 자세한 분자 수준에서 특정 분자 표적과 상호 작용할 수 있는 새로운 단백질을 설계할 수 있습니다.
- 발전기: AlphaProteo의 머신 러닝 기반 모델은 다음과 같은 대규모 데이터 세트를 활용하여 수많은 잠재적인 단백질 결합제를 생성합니다. 단백질 데이터 뱅크 (PDB)와 AlphaFold 예측.
- 필터: 생성된 바인더를 표적 단백질에 성공적으로 결합할 가능성에 따라 점수를 매기는 중요한 구성 요소로, 실험실에서 테스트해야 하는 설계의 수를 효과적으로 줄여줍니다.
- 실험: 이 단계에서는 필터링된 설계를 실험실에서 테스트하여 어떤 결합제가 표적 단백질과 효과적으로 상호 작용하는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
AlphaProteo는 핵심을 특별히 타겟으로 하는 바인더를 설계합니다. 핫스팟 잔류물 (노란색) 단백질 표면에 있습니다. 파란색 섹션은 설계된 바인더를 나타내며, 이는 표적 단백질의 강조된 핫스팟과 정확하게 상호 작용하도록 모델링되었습니다.
이미지의 C 부분에 대해서는 3D 모델이 표시됩니다. 표적 단백질 AlphaProteo의 실험에 사용되었습니다. 여기에는 면역 반응, 바이러스 감염 및 암 진행과 같은 다양한 생물학적 과정에 관여하는 치료적으로 중요한 단백질이 포함됩니다.
AlphaProteo의 고급 기능
- 높은 결합 친화력: AlphaProteo는 단백질 결합제를 설계하는 데 탁월합니다. 높은 친화력 목표에 대해, 종종 여러 차례의 실험실 기반 최적화가 필요한 기존 방법을 능가합니다. 의도한 목표에 단단히 부착되는 단백질 바인더를 생성하여 약물 개발 및 진단과 같은 응용 분야에서 효능을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 베지프로브-A암과 관련된 단백질인 은 최대 결합 친화도를 보였습니다. 300배 더 강하다 기존 방법보다.
- 다양한 단백질을 타겟팅: AlphaProteo는 바이러스 감염, 암, 염증 및 자가면역 질환과 관련된 것을 포함하여 중요한 생물학적 과정에 관여하는 광범위한 단백질에 대한 바인더를 설계할 수 있습니다. 특히 다음과 같은 표적에 대한 바인더를 설계하는 데 성공했습니다. SARS-CoV-2 스파이크 단백질COVID-19 감염에 필수적인 암 관련 단백질 베지프로브-A이는 당뇨병성 망막증 치료에 매우 중요합니다.
- 실험 성공률: AlphaProteo의 가장 인상적인 기능 중 하나는 높은 실험 성공률. 실험실 테스트에서 시스템의 설계 바인더는 표적 단백질에 대한 결합에서 높은 성공을 보여 일반적으로 필요한 실험 라운드 수를 줄였습니다. 바이러스 단백질에 대한 테스트에서 BHRF1AlphaProteo의 디자인은 다음과 같습니다. 성공률 88%이전 방법에 비해 상당한 개선이 이루어졌습니다.
- 최적화 없는 디자인: 결합 친화도를 개선하기 위해 종종 여러 라운드의 최적화가 필요한 기존 접근 방식과 달리 AlphaProteo는 결합제를 생성할 수 있습니다. 처음부터 강력한 결합 특성. 암 관련 단백질과 같은 특정 어려운 표적의 경우 트르카AlphaProteo는 광범위한 실험 최적화를 통해 개발된 바인더보다 성능이 뛰어난 바인더를 생산했습니다.
실험 성공률(왼쪽 그래프) – 최상의 바인딩 친화도(오른쪽 그래프)
- AlphaProteo는 대부분의 대상에서 기존 방법보다 성능이 뛰어나며 특히 88%의 성공률을 달성했습니다. BHRF1이전 방법에서는 40% 미만이었던 것과 비교됩니다.
- AlphaProteo의 성공 베지프로브-A 그리고 IL-7RA 목표치가 상당히 높아서 암 치료에서 어려운 목표를 다룰 수 있는 능력을 보여주었습니다.
- AlphaProteo는 특히 다음과 같은 어려운 단백질에 대해 훨씬 더 높은 결합 친화도를 갖는 바인더를 지속적으로 생성합니다. 베지프로브-A따라서 약물 개발과 질병 치료에 있어서 귀중한 도구가 됩니다.
AlphaProteo가 생물학 및 의료 분야의 응용 프로그램을 발전시키는 방법
단백질 설계에 대한 AlphaProteo의 새로운 접근 방식은 광범위한 응용 분야를 열어주어 생물학과 의료의 여러 분야에서 강력한 도구가 되었습니다.
1. 약물 개발
현대의 약물 발견은 종종 작은 분자나 생물학적 물질에 의존합니다. 질병 관련 단백질에 결합하는 ics. 그러나 이러한 분자를 개발하는 데는 종종 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 듭니다. AlphaProteo는 새로운 약물의 기초가 될 수 있는 고친화성 단백질 결합제를 생성하여 이 프로세스를 가속화합니다. 예를 들어, AlphaProteo는 결합제를 설계하는 데 사용되었습니다. PD-L1면역 체계 조절에 관여하는 단백질로, 면역 체계 조절에 핵심적인 역할을 합니다. 암 면역 요법. AlphaProteo의 결합제는 PD-L1을 억제함으로써 면역 체계가 암세포를 더 잘 식별하고 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 진단 도구
진단에서 AlphaProteo가 설계한 단백질 바인더는 질병 특정 단백질을 감지할 수 있는 고감도 바이오센서를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 바이러스 감염, 암, 자가면역 질환과 같은 질병에 대한 보다 정확하고 빠른 진단이 가능해집니다. 예를 들어, AlphaProteo가 바인더를 설계하는 능력은 사스 코로나바이러스 2 이를 통해 더 빠르고 정확한 COVID-19 진단 도구가 개발될 수 있습니다.
3. 면역요법
AlphaProteo의 설계 능력 매우 특정적인 단백질 결합제 면역 요법 분야에서 특히 가치가 있습니다. 면역 요법은 신체의 면역 체계를 활용하여 암을 포함한 질병과 싸웁니다. 이 분야의 한 가지 과제는 면역 반응에 효과적으로 결합하고 조절할 수 있는 단백질을 개발하는 것입니다. AlphaProteo는 면역 세포의 특정 단백질을 표적으로 삼는 데 정밀하기 때문에 새롭고 더 효과적인 면역 요법의 개발을 향상시킬 수 있습니다.
4. 생명공학 및 바이오센서
AlphaProteo가 설계한 단백질 결합제는 특히 다음을 만드는 데 있어서 생명공학 분야에서도 가치가 있습니다. 바이오센서—다양한 환경에서 특정 분자를 감지하는 데 사용되는 장치. 바이오센서는 다음과 같은 응용 분야가 있습니다. 환경 모니터링 에게 식품 안전. AlphaProteo의 바인더는 다음을 개선할 수 있습니다. 민감도와 특이성 이러한 장치를 사용하면 유해 물질을 감지하는 데 더 높은 신뢰성을 얻을 수 있습니다.
한계와 미래 방향
모든 새로운 기술과 마찬가지로 AlphaProteo도 한계가 없는 것은 아닙니다. 예를 들어, 이 시스템은 단백질에 대한 효과적인 바인더를 설계하는 데 어려움을 겪었습니다. 종양괴사인자(TNF)류마티스 관절염과 같은 자가면역 질환과 관련된 까다로운 표적. 이는 AlphaProteo가 많은 표적에 매우 효과적이지만 여전히 개선의 여지가 있음을 강조합니다.
DeepMind는 AlphaProteo의 기능을 확장하기 위해 적극적으로 노력하고 있으며, 특히 TNF𝛼와 같은 어려운 목표를 해결하는 데 주력하고 있습니다. 이 팀은 또한 AlphaProteo를 사용하여 단백질을 설계하는 것을 포함하여 이 기술의 새로운 응용 분야를 탐색하고 있습니다. 작물 개량 그리고 환경적 지속 가능성.
결론
AlphaProteo는 기존 단백질 설계 방법과 관련된 시간과 비용을 대폭 줄임으로써 생물학과 의학의 혁신을 가속화합니다. SARS-CoV-2 스파이크 단백질 및 VEGF-A와 같은 까다로운 표적에 대한 단백질 바인더를 만드는 데 성공한 것은 우리 시대의 가장 시급한 건강 문제 중 일부를 해결할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
AlphaProteo는 계속해서 발전하며 과학과 사회에 미치는 영향이 커질 뿐 아니라 분자 수준에서 생명을 이해하는 새로운 도구를 제공하고 질병 치료를 위한 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
게시물 AlphaProteo: 단백질 디자인 분야에서 구글 DeepMind의 획기적인 진전 처음 등장 유나이트.AI.
