- В MIT разработали генеративную модель искусственного интеллекта BoltzGen для проектирования белковых «биндеров» к биологическим мишеням.
- BoltzGen способна предсказывать структуру комплекса «мишень–биндер» и конструировать трёхмерные белки, предназначенные для взаимодействия с трудноизлечимыми заболеваниями.
- Модель прошла успешную проверку в восьми лабораторных исследованиях с 26 сложными мишенями, продемонстрировав около 66% успеха при проектировании новых белковых комплексов.
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили инновационную генеративную модель искусственного интеллекта под названием BoltzGen, способную революционизировать процесс разработки лекарств, особенно направленных на лечение трудноизлечимых заболеваний. В основе традиционного подхода к созданию лекарственных средств лежит принцип «ключа и замка»: лекарство должно по форме соответствовать конкретной биологической мишени — клеточному рецептору, ферменту или генетическому материалу, чтобы либо активировать, либо блокировать её функцию. Классический метод перебора миллионов химических соединений часто является неэффективным и длительным.
BoltzGen изменяет парадигму поиска лекарственных «ключей». Эта всеатомная диффузионная модель, получая данные о конкретной мишени, не опирается на заранее составленные каталоги. Вместо этого она самостоятельно прогнозирует структуру «мишень–биндер» и формирует трёхмерный белок, идеально подходящий для взаимодействия с заданной мишенью. Данный инструмент работает с разнообразными типами молекул — от нанотел и минибелков до циклических пептидов и малых молекул, взаимодействующих с белками, нуклеиновыми кислотами и другими биологическими структурами. При этом модель учитывает жёсткие физико-химические ограничения, не допускающие создания молекулярных структур с невозможной геометрией или нарушающими химические связи, что обеспечило высокую реалистичность предложенных решений.
В рамках экспериментов команда исследователей проверила BoltzGen на 26 биологических целях, в основном на комплексных и малоизученных белках, где ранее не было известных биндеров. Особое внимание уделялось девяти недавно обнаруженным мишеням, для которых отсутствуют аналоги в существующих базах данных. Среди порядка 15 кандидатов на каждую цель модель показала около 66% успешных решений, что значительно превосходит возможности ИИ предыдущего поколения. Эти результаты демонстрируют высокую перспективность BoltzGen в ускорении открытий новых лекарственных веществ для сложных заболеваний.
Немаловажно, что BoltzGen является полностью открытой разработкой — под лицензией MIT доступен обучающий датасет, коды модели и готовый конвейер для генерации белковых конструкций, что позволяет исследовательским коллективам по всему миру применять технологию в своих задачах. Тем не менее, специалистами подчёркивается, что BoltzGen лишь существенно ускоряет первоначальный этап проектирования кандидатов на роль лекарств, и последующий путь их доклинических и клинических испытаний остаётся необходимым и длительным этапом.
Таким образом, представленный в MIT искусственный интеллект BoltzGen открывает новые горизонты в биомедицинских исследованиях, потенциально сокращая сроки и повышая эффективность создания препаратов против заболеваний, лечить которые ранее было крайне сложно или невозможно.
