“設(shè)置好就不用管了”:用AI和機(jī)器人技術(shù)來改善蛋白質(zhì)

一個(gè)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)使用人工智能和機(jī)器人花了半年時(shí)間設(shè)計(jì)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(gè)由簡單人工智能(AI)模型指導(dǎo)的機(jī)器人設(shè)備組成的“自動(dòng)駕駛”實(shí)驗(yàn)室在沒有任何人類輸入的情況下成功地重新設(shè)計(jì)了酶——除了偶爾的硬件修復(fù)。

“這是前沿工作,”加利福尼亞州伯克利勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室的物理學(xué)家和合成生物學(xué)家Héctor García Martín說?!八麄冋谕耆詣?dòng)化蛋白質(zhì)工程的整個(gè)過程?!?/p>

自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室將機(jī)器人設(shè)備與能夠指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)和解釋結(jié)果的機(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合,以設(shè)計(jì)新的程序。研究人員表示,希望自主實(shí)驗(yàn)室能加速科學(xué)進(jìn)程,并提出人類可能自己想不到的解決方案。

威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的蛋白質(zhì)工程師Philip Romero說,蛋白質(zhì)工程是自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室的理想任務(wù),他領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)研究,該研究于1月11日發(fā)表在《自然化學(xué)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(zhì)的檢測方法,比如酶活性,然后篩選大量突變的蛋白質(zhì)?!暗鞍踪|(zhì)工程的很多領(lǐng)域都是單調(diào)乏味的,”他說。

Romero團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的系統(tǒng)由一個(gè)相對簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供動(dòng)力,該模型將蛋白質(zhì)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(zhì)序列提供給制造蛋白質(zhì)的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備進(jìn)行測試,測量其活性,然后將結(jié)果反饋給模型,以指導(dǎo)新一輪實(shí)驗(yàn)。Romero說:“我們設(shè)定好就不管了?!?。

在這項(xiàng)研究中,研究人員委托他們的自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn),4場運(yùn)動(dòng)中的每一場都產(chǎn)生了新版本的酶,這些酶可以在比自主實(shí)驗(yàn)室開始使用的蛋白質(zhì)至少高12?C的溫度下運(yùn)行。

研究人員首先試圖運(yùn)行他們自己的機(jī)器人設(shè)備,但機(jī)器一直在壞掉。因此,他們求助于加利福尼亞州的一個(gè)基于云的實(shí)驗(yàn)室——一個(gè)現(xiàn)有的設(shè)施,其中包含可以用計(jì)算機(jī)代碼遠(yuǎn)程指導(dǎo)的機(jī)器人設(shè)備——并設(shè)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(jì),整個(gè)實(shí)驗(yàn)耗時(shí)約6個(gè)月,包括因運(yùn)輸延誤而暫停的2.5個(gè)月,每20輪實(shí)驗(yàn)的成本約為5200美元。一個(gè)人做同樣的工作可能會花一年的時(shí)間。

García Martín說,提高自動(dòng)駕駛生物實(shí)驗(yàn)室的復(fù)雜程度可能需要新一代硬件,因?yàn)楝F(xiàn)有的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室設(shè)備往往是在制造時(shí)考慮到人工監(jiān)督員。一個(gè)更根本的挑戰(zhàn)是創(chuàng)建能夠生成可由機(jī)器和人類解釋的知識的自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室。

伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校的合成生物學(xué)家Zhao說,使蛋白質(zhì)對熱更穩(wěn)定相對簡單。目前尚不清楚自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室以其他方式改變酶的容易程度。

Romero說,他的團(tuán)隊(duì)正在將其自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室應(yīng)用于其他蛋白質(zhì)工程挑戰(zhàn)。該組織還希望結(jié)合更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)工具,推動(dòng)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的進(jìn)步。

然而,研究人員并沒有試圖精簡科學(xué)工作者隊(duì)伍?!拔覀儾]有讓人類變得多余,”研究合著者、威斯康星大學(xué)麥迪遜分校蛋白質(zhì)工程師Jacob Rapp在介紹這項(xiàng)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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2024-01-16
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