一個自動化實驗室系統(tǒng)使用人工智能和機器人花了半年時間設計改善酶，使其在更高的溫度下工作。
來源：https://www.nature.com/articles/d41586-024-00093-w
一個由簡單人工智能(AI)模型指導的機器人設備組成的“自動駕駛”實驗室在沒有任何人類輸入的情況下成功地重新設計了酶——除了偶爾的硬件修復。
“這是前沿工作，”加利福尼亞州伯克利勞倫斯伯克利國家實驗室的物理學家和合成生物學家Héctor García Martín說?！八麄冋谕耆詣踊鞍踪|工程的整個過程?！?/p>
自動駕駛實驗室將機器人設備與能夠指導實驗和解釋結果的機器學習模型相結合，以設計新的程序。研究人員表示，希望自主實驗室能加速科學進程，并提出人類可能自己想不到的解決方案。
威斯康星大學麥迪遜分校的蛋白質工程師Philip Romero說，蛋白質工程是自動駕駛實驗室的理想任務，他領導了這項研究，該研究于1月11日發(fā)表在《自然化學工程》雜志上。傳統(tǒng)的方法往往依賴于開發(fā)一種特定性質的檢測方法，比如酶活性，然后篩選大量突變的蛋白質?！暗鞍踪|工程的很多領域都是單調乏味的，”他說。
Romero團隊創(chuàng)建的系統(tǒng)由一個相對簡單的機器學習模型提供動力，該模型將蛋白質的序列與其功能聯(lián)系起來，并提出序列變化以改善功能。它將蛋白質序列提供給制造蛋白質的實驗室設備進行測試，測量其活性，然后將結果反饋給模型，以指導新一輪實驗。Romero說：“我們設定好就不管了。”。
在這項研究中，研究人員委托他們的自動駕駛實驗室制造一種名為糖苷水解酶的代謝酶，使其更能耐受高溫。經(jīng)過20輪實驗，4場運動中的每一場都產生了新版本的酶，這些酶可以在比自主實驗室開始使用的蛋白質至少高12?C的溫度下運行。
研究人員首先試圖運行他們自己的機器人設備，但機器一直在壞掉。因此，他們求助于加利福尼亞州的一個基于云的實驗室——一個現(xiàn)有的設施，其中包含可以用計算機代碼遠程指導的機器人設備——并設置他們的人工智能模型來向那里發(fā)送指令。研究人員估計，整個實驗耗時約6個月，包括因運輸延誤而暫停的2.5個月，每20輪實驗的成本約為5200美元。一個人做同樣的工作可能會花一年的時間。
García Martín說，提高自動駕駛生物實驗室的復雜程度可能需要新一代硬件，因為現(xiàn)有的自動化實驗室設備往往是在制造時考慮到人工監(jiān)督員。一個更根本的挑戰(zhàn)是創(chuàng)建能夠生成可由機器和人類解釋的知識的自動駕駛實驗室。
伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的合成生物學家Zhao說，使蛋白質對熱更穩(wěn)定相對簡單。目前尚不清楚自動駕駛實驗室以其他方式改變酶的容易程度。
Romero說，他的團隊正在將其自動駕駛實驗室應用于其他蛋白質工程挑戰(zhàn)。該組織還希望結合更復雜的深度學習工具，推動蛋白質設計的進步。
然而，研究人員并沒有試圖精簡科學工作者隊伍。“我們并沒有讓人類變得多余，”研究合著者、威斯康星大學麥迪遜分校蛋白質工程師Jacob Rapp在介紹這項工作的在線研討會上說?！拔覀冋诟鼡Q無聊的零件，這樣你就可以專注于工程工作中有趣的部分?！?/p>
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