Čeští vědci naučili umělou inteligenci rozumět složité struktuře proteinů. Urychlí to vývoj léků i výzkum Alzheimerovy choroby

30. květen 2024

K výsledku, ke kterému by vědci došli postupnými experimenty, se díky strojovému učení dá dojít mnohem rychleji, a tedy i levněji. Umělá inteligence například dokáže napovědět, jaké účinky může mít určitý protein. Výzkumníci to už dnes umí využít třeba při vývoji nových léků proti krevním sraženinám. A větší naději na objev účinného léku dává zapojení AI i pacientům s Alzheimerovou chorobou.

Model proteinu vypadá jako ohromně složité zamotané klubko, které je ale složené z menších částí – aminokyselin. Prohlížíme si ho spolu s Antonem Bušujevem na Českém institutu informatiky, robotiky a kybernetiky ČVUT.

Čtěte také

„Je to dynamická molekula, bydlí v živých buňkách, ale biologové je dovedou krystalizovat, aby se podívali, jak vypadá jejich 3D struktura, a ta se pak dá modelovat v počítači,“ vysvětluje.

Vědce zajímaly hlavně interakce mezi proteiny – to, jak do sebe zapadají, jak se k sobě přitahují. Na tom totiž závisí například účinek léků, které rozpouštějí krevní sraženiny, a tím léčí mrtvici.

„Hypotéza je, že bychom tím trombolytickou kapacitu na rozkládání sraženin zvětšili. Takže se díváme, jak tyto dva proteiny navzájem lépe navázat právě změnami aminokyselin. A nejjednodušší je zaměnit jednu aminokyselinu za jinou a dívat se, jestli se vazba těch dvou proteinů zlepší,“ vysvětluje Josef Šivic.

Nejdřív AI průzkum, pak experiment

Nový systém umělé inteligence teď dovede rychle napovědět, kde se dá lék změnit, aby měl lepší účinky. Podle autorů tím ušetří mnoho času, které by výzkumníci jinak strávili u výpočtů a experimentů, aby zjistili, které změny fungují a které ne.

„Možností, jak bílkovinu pozměnit, jsou miliardy, a všechny v laboratoři experimentálně prohledat prostě není možné. Náš algoritmus, který může ten prostor změn prohledávat mnohem efektivněji, nás v ideálním případě navede na kandidáty, u kterých se pak v laboratoři experimentálně potvrdí jejich efektivita,“ doplňuje Josef Šivic.

Učí se AI efektivně?

Nová metoda vznikala několik let. Vědci museli napřed sestavit strojově čitelnou databázi proteinů a jejich reakcí, a potom na ní natrénovat umělou inteligenci. K tomu výrazně pomohly superpočítače v Česku i zahraničí.

„Je to luxus, že máme přístup k takové výpočetní infrastruktuře. Umožňuje to konkurovat nejlepším laboratořím ve světě,“ pochvaluje si Anton Bušujev.

Čtěte také

Podle vědců byl ale docela tvrdý oříšek zařídit, aby se strojové učení učilo správným způsobem. V mezinárodních databázích sice jsou miliony biomolekul, ale přesně popsaných interakcí zdaleka tolik není. Některá data se navíc opakují.

„Kdybychom si to představili jako studenta, který se učí na písemku, tak místo toho, aby se naučil, jak to doopravdy funguje, tak se naučí jen kopírovat věty ze zadání. Naučí se to nazpaměť, ale nepochopí to – a pak to nebude umět na nové struktuře nebo interakci, kterou nikdy neviděl,“ popisuje Josef Šivic.

Klíč k záhadě jménem Alzheimer

Nová metoda se podle vědců uplatní i při výzkumu Alzheimerovy choroby. Právě díky němu se Josef Šivic do této oblasti pustil.

„Můj dědeček ji měl a já jsem se chtěl dozvědět víc o tom, co se o této nemoci ví. A ukázalo se, že v této oblasti je stále hodně nezodpovězených otázek, kde by mohlo strojové učení pomoci. Proteiny hrají totiž v Alzheimerově chorobě významnou roli,“ vysvětluje.

Vědci chtějí svůj systém dále zpřesňovat – bude se průběžně doučovat výsledky skutečných experimentů s proteiny.

autoři: Martin Srb , and | zdroj: Český rozhlas
Spustit audio

Související