Австралийские исследователи совершили значительный прорыв, применив искусственный интеллект для разработки нового биологического белка. Этот высокоэффективный инструмент готов к применению и способен обезвреживать опасные бактерии, включая резистентные штаммы кишечной палочки.
Революция в создании целевых белков
Всего за прошедший год количество белков, спроектированных с помощью ИИ, резко увеличилось! Эти прорывные молекулы открывают перспективы для лечения широчайшего спектра заболеваний — от коварных укусов змей до борьбы с онкологией. То, что требовало от учёных десятилетий кропотливого труда — создание индивидуального белка для конкретной болезни, — теперь может быть достигнуто буквально за секунды.
Новая надежда в борьбе с инфекциями
Глобальный вызов, связанный с ростом бактерий, устойчивых к действию антибиотиков, получил мощный ответ. Австралийская научная команда теперь в рядах тех, кто обладает передовыми ИИ-платформами. Эти системы способны оперативно генерировать тысячи готовых к применению белков, прокладывая путь к ускоренной и доступной разработке лекарств и диагностических систем. Это знаменует новую эру в биомедицинских исследованиях и качестве медицинской помощи.
«Уже сейчас эти искусственные белки находят применение в фармацевтическом производстве, создании вакцин нового поколения, наноматериалов и миниатюрных сенсоров, а потенциал других их возможностей только предстоит раскрыть в будущем», — с оптимизмом отметил доцент Нотт.
Открытые инструменты для мирового научного сообщества
В основе этого достижения лежит Платформа Дизайна Белков на базе ИИ, использующая инструменты, свободно доступные для ученых по всему земному шару. «Благодаря этим инструментам мы можем точно создавать белки, которые специфически связываются с выбранными мишенями, выступая ингибиторами, агонистами или антагонистами. Также мы разрабатываем ферменты с повышенной активностью и превосходной стабильностью», — пояснил ведущий автор работы Дэниел Фокс.
Традиционно белки для лечения рака или тяжелых инфекций получали из природных источников, адаптируя их методами направленной модификации или лабораторного отбора. «Инновационные технологии глубинного обучения позволяют проектировать белки с заданными свойствами и функциями невероятно эффективно. Это существенно удешевляет и ускоряет разработку перспективных молекулярных связующих и искусственных ферментов», — заключают авторы.
