Hệ thống AI mới thiết kế protein từng nguyên tử và chúng hoạt động
Một hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo sinh thiết kế protein và axit nucleic từng nguyên tử nay đã công bố bản thiết kế đầy đủ, và các protein do nó tạo ra từ đầu đã thực hiện phản ứng hóa học dự định trong các phản ứng thí nghiệm thực tế.
Hệ thống có tên RFdiffusion3 hay RFD3 được xây dựng bởi một nhóm quốc tế gồm Đại học Washington ở Mỹ, Đại học Oxford ở Anh và công ty chip Nvidia, cùng nhiều tổ chức khác. Chi tiết xuất hiện trên tạp chí Science, với các báo cáo lan truyền trên báo chí công nghệ Trung Quốc vào ngày 19 tháng 10. Nhóm nghiên cứu bao gồm David Baker, giáo sư Đại học Washington, người chia sẻ Giải Nobel Hóa học 2024 cho công trình thiết kế protein bằng máy tính.
Bước tiến này nằm ở độ phân giải. Các công cụ thiết kế protein trước đây làm việc với các khối xây dựng lớn hơn, sắp xếp các phần của cấu trúc protein như một nhà thiết kế di chuyển đồ đạc trong phòng. RFD3 thay vào đó mô hình hóa từng nguyên tử, cho phép nó đặt mọi liên kết và chuỗi bên với sự kiểm soát tinh tế hơn nhiều. Theo các báo cáo, nó có thể tạo ra cấu trúc protein nhanh hơn khoảng một bậc so với thế hệ hệ thống trước đó.
Tốc độ và độ chính xác đó quan trọng vì protein là những cỗ máy phân tử thực hiện phần lớn công việc bên trong tế bào sống. Nếu các nhà nghiên cứu có thể phát minh ra protein mới theo yêu cầu, họ có thể nhắm đến những vấn đề mà protein tự nhiên chưa bao giờ tiến hóa để giải quyết: chất xúc tác mới cho hóa học công nghiệp, cảm biến, vật liệu và thuốc tiềm năng.
Tuyên bố ấn tượng nhất là đây không chỉ là một bài tập máy tính. Các protein mới được RFD3 thiết kế đã được tổng hợp và thử nghiệm, và chúng thực hiện các chức năng mà nhà thiết kế dự định trong các phản ứng hóa học thực tế. Bước đó, từ một cấu trúc dự đoán trên màn hình đến một phân tử hoạt động trong ống nghiệm, là nơi mà hầu hết các nỗ lực thiết kế bằng máy tính trong lịch sử vấp ngã.
Hệ thống cũng mở rộng ra ngoài protein đến axit nucleic như DNA và RNA, mở rộng phạm vi các công cụ phân tử mà các nhà khoa học có thể cố gắng xây dựng. Nhóm đã công bố sơ đồ thiết kế chi tiết để các nhóm khác có thể kiểm tra và phát triển phương pháp này, một thực hành đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực sinh học do AI dẫn dắt đang phát triển nhanh chóng.
Công trình phù hợp với một sự chuyển dịch rộng lớn hơn trong khoa học sự sống, nơi học máy đang chuyển từ phân tích dữ liệu sang đề xuất các phân tử hoàn toàn mới. Thiết kế protein đã trở thành một trong những minh chứng rõ ràng nhất rằng các mô hình tạo sinh có thể tạo ra những vật thể không tồn tại trong tự nhiên và vẫn hoạt động như dự định trong điều kiện thực tế.
Đối với độc giả toàn cầu, ý nghĩa không nằm ở bất kỳ phân tử đơn lẻ nào mà ở chính công cụ. Một hệ thống có thể phác thảo một protein ở cấp độ nguyên tử, và bản phác thảo đó đứng vững trong phòng thí nghiệm, rút ngắn con đường từ ý tưởng đến thí nghiệm. Thử thách tiếp theo là liệu các phòng thí nghiệm trên khắp thế giới có thể sử dụng nó để thiết kế protein giải quyết các vấn đề thực tiễn trong y học và công nghiệp, chứ không chỉ là những minh chứng tao nhã.