Sistem AI Baru Merancang Protein Atom demi Atom, dan Berhasil

Sistem kecerdasan buatan generatif yang merancang protein dan asam nukleat atom demi atom kini telah menerbitkan cetak biru lengkapnya, dan protein yang diciptakannya dari nol telah menjalankan kimia yang dimaksudkan dalam reaksi laboratorium nyata.

Sistem yang disebut RFdiffusion3 atau RFD3 ini dibangun oleh tim internasional yang melibatkan University of Washington di Amerika Serikat, University of Oxford di Inggris, dan perusahaan chip Nvidia, antara lain. Rinciannya muncul di jurnal Science, dengan laporan beredar di pers teknologi Tiongkok pada 19 Oktober. Tim tersebut mencakup David Baker, profesor University of Washington yang berbagi Hadiah Nobel Kimia 2024 untuk karyanya dalam desain protein komputasional.

Kemajuan ini adalah tentang resolusi. Alat desain protein sebelumnya bekerja dengan blok bangunan yang lebih besar, mengatur potongan struktur protein seperti seorang desainer memindahkan furnitur di ruangan. RFD3 sebaliknya memodelkan atom individu, memungkinkannya menempatkan setiap ikatan dan rantai samping dengan kontrol yang jauh lebih halus. Menurut laporan, ia dapat menghasilkan struktur protein sekitar satu orde besaran lebih cepat daripada generasi sistem sebelumnya.

Kecepatan dan presisi itu penting karena protein adalah mesin molekuler yang melakukan sebagian besar pekerjaan di dalam sel hidup. Jika peneliti dapat menciptakan protein baru sesuai permintaan, mereka dapat membidik masalah yang tidak pernah berevolusi untuk dipecahkan oleh protein alami: katalis baru untuk kimia industri, sensor, material, dan obat potensial.

Klaim yang paling mencolok adalah bahwa ini bukan hanya latihan komputer. Protein yang baru dirancang oleh RFD3 disintesis dan diuji, dan mereka menjalankan fungsi yang dimaksudkan perancang dalam reaksi kimia aktual. Langkah itu, dari struktur yang diprediksi di layar menjadi molekul yang berfungsi di tabung reaksi, adalah titik di mana sebagian besar upaya desain komputasional secara historis tersandung.

Sistem ini juga melampaui protein hingga asam nukleat seperti DNA dan RNA, memperluas jangkauan alat molekuler yang dapat dicoba dibangun ilmuwan. Tim menerbitkan skema desain terperinci mereka sehingga kelompok lain dapat memeriksa dan mengembangkan metode ini, praktik yang telah menjadi umum di bidang biologi yang digerakkan AI yang bergerak cepat.

Karya ini sesuai dengan pergeseran yang lebih luas dalam ilmu kehidupan, di mana pembelajaran mesin bergerak dari menganalisis data menjadi mengusulkan molekul yang sepenuhnya baru. Desain protein telah menjadi salah satu demonstrasi paling jelas bahwa model generatif dapat menghasilkan objek yang tidak ada di alam dan tetap berperilaku seperti yang dimaksudkan dalam kondisi dunia nyata.

Bagi pembaca global, signifikansinya kurang tentang molekul tunggal mana pun daripada tentang alat itu sendiri. Sistem yang dapat membuat sketsa protein pada tingkat atom, dan sketsa itu bertahan di laboratorium, memperpendek jalur dari ide ke eksperimen. Ujian berikutnya adalah apakah laboratorium di seluruh dunia dapat menggunakannya untuk merancang protein yang memecahkan masalah praktis dalam kedokteran dan industri, bukan hanya demonstrasi yang elegan.