Due decenni fa, progettare proteine ​​ingegnerizzate era un sogno.

Ora, grazie all’intelligenza artificiale, le proteine ​​personalizzate sono una dozzina. Proteine ​​su ordinazione spesso hanno forme o componenti specifici che conferiscono loro abilità nuove per la natura. Dai farmaci a più lunga durata e vaccini a base proteica, ai biocarburanti più ecologici e mangiare plastica proteine, il campo sta rapidamente diventando una tecnologia trasformativa.

La progettazione personalizzata delle proteine ​​dipende da tecniche di deep learning. Con modelli linguistici di grandi dimensioni – l’intelligenza artificiale dietro il blockbuster ChatGPT di OpenAI – che sognano milioni di strutture oltre l’immaginazione umana, la libreria di proteine ​​​​progettitrici bioattive è destinata ad espandersi rapidamente.

"È estremamente potente", ha recentemente affermato il dottor Neil King dell'Università di Washington detto Natura. "Cose che erano impossibili un anno e mezzo fa, ora puoi farlo e basta."

Eppure da un grande potere derivano grandi responsabilità. Mentre le proteine ​​di nuova concezione guadagnano sempre più terreno per l’uso in medicina e bioingegneria, gli scienziati ora si chiedono: cosa succede se queste tecnologie vengono utilizzate per scopi nefasti?

Un recente saggio in Scienze evidenzia la necessità di biosicurezza per le proteine ​​progettate. Analogamente alle conversazioni in corso sulla sicurezza dell'intelligenza artificiale, gli autori affermano che è tempo di considerare i rischi e le politiche di biosicurezza in modo che le proteine ​​personalizzate non diventino canaglia.

Il saggio è scritto da due esperti del settore. Uno, il dottor David Baker, il direttore del Istituto per la progettazione proteica presso l'Università di Washington, ha guidato lo sviluppo di RoseTTAFold, un algoritmo che ha risolto il problema decennale della decodifica della struttura proteica solo dalle sue sequenze di amminoacidi. L'altro, il dottor George Church della Harvard Medical School, è un pioniere nell'ingegneria genetica e nella biologia sintetica.

Suggeriscono che le proteine ​​sintetiche necessitano di codici a barre incorporati nella sequenza genetica di ogni nuova proteina. Se una qualsiasi delle proteine ​​progettate diventasse una minaccia – ad esempio, scatenando potenzialmente un’epidemia pericolosa – il suo codice a barre renderebbe facile risalire alla sua origine.

Il sistema fornisce fondamentalmente "una pista di controllo", il duo scrivere.

I mondi si scontrano

Le proteine ​​​​designer sono indissolubilmente legate all’intelligenza artificiale. Lo stesso vale per le potenziali politiche di biosicurezza.

Oltre un decennio fa, il laboratorio di Baker ha utilizzato un software per progettare e costruire una proteina denominata Top7. Le proteine ​​sono costituite da elementi costitutivi chiamati amminoacidi, ognuno dei quali è codificato nel nostro DNA. Come perline su una corda, gli amminoacidi vengono poi attorcigliati e spiegazzati in forme 3D specifiche, che spesso si intrecciano ulteriormente in sofisticate architetture che supportano la funzione della proteina.

Top7 non poteva “parlare” con i componenti cellulari naturali: non aveva alcun effetto biologico. Ma anche allora, la squadra concluso che la progettazione di nuove proteine ​​rende possibile esplorare “le grandi regioni dell’universo proteico non ancora osservate in natura”.

Inserisci l'IA. Recentemente hanno preso il via diverse strategie per progettare nuove proteine ​​a velocità supersoniche rispetto al tradizionale lavoro di laboratorio.

Uno è l’intelligenza artificiale basata sulla struttura simile a strumenti di generazione di immagini come DALL-E. Questi sistemi di intelligenza artificiale sono addestrati su dati rumorosi e imparano a rimuovere il rumore per trovare strutture proteiche realistiche. Chiamati modelli di diffusione, apprendono gradualmente strutture proteiche compatibili con la biologia.

Un'altra strategia si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni. Come ChatGPT, gli algoritmi trovano rapidamente connessioni tra le “parole” proteiche e distillano queste connessioni in una sorta di grammatica biologica. È probabile che i filamenti proteici generati da questi modelli si ripieghino in strutture che il corpo può decifrare. Un esempio è ProtGPT2, che può ingegnerizzare proteine ​​attive con forme che potrebbero portare a nuove proprietà.

Dal digitale al fisico

Questi programmi di progettazione delle proteine ​​​​dell’intelligenza artificiale stanno sollevando campanelli d’allarme. Le proteine ​​sono gli elementi costitutivi della vita: i cambiamenti potrebbero alterare drasticamente il modo in cui le cellule rispondono a farmaci, virus o altri agenti patogeni.

L’anno scorso, i governi di tutto il mondo hanno annunciato piani per supervisionare la sicurezza dell’intelligenza artificiale. La tecnologia non era posizionata come una minaccia. Invece, i legislatori hanno elaborato con cautela politiche che garantiscano che la ricerca segua le leggi sulla privacy e rafforzi l’economia, la salute pubblica e la difesa nazionale. Alla guida della carica, l’Unione Europea ha concordato la Legge sull'IA limitare la tecnologia in determinati domini.

Le proteine ​​sintetiche non erano direttamente menzionate nei regolamenti. Questa è un'ottima notizia per la produzione di proteine ​​sintetiche, che potrebbero essere ostacolate da una regolamentazione eccessivamente restrittiva, scrivono Baker e Church. Tuttavia, una nuova legislazione sull’intelligenza artificiale è in lavorazione, con l’organo consultivo delle Nazioni Unite sull’intelligenza artificiale pronto a condividere le linee guida in merito regolamentazione internazionale a metà di quest'anno.

Poiché i sistemi di intelligenza artificiale utilizzati per produrre proteine ​​di progettazione sono altamente specializzati, potrebbero ancora volare sotto i radar normativi, se il settore si unisse in uno sforzo globale di autoregolamentazione.

Al Summit sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale del 2023, che ha discusso la progettazione delle proteine ​​abilitate all'intelligenza artificiale, gli esperti hanno concordato che documentare il DNA sottostante di ogni nuova proteina è fondamentale. Come le loro controparti naturali, anche le proteine ​​designer sono costruite a partire da un codice genetico. La registrazione di tutte le sequenze di DNA sintetico in un database potrebbe rendere più semplice individuare i segnali di allarme per progetti potenzialmente dannosi, ad esempio se una nuova proteina ha strutture simili a quelle patogene note.

La biosicurezza non ostacola la condivisione dei dati. La collaborazione è fondamentale per la scienza, ma gli autori riconoscono che è ancora necessario proteggere i segreti commerciali. E come nell’intelligenza artificiale, alcune proteine ​​progettate possono essere potenzialmente utili ma troppo pericolose per essere condivise apertamente.

Un modo per aggirare questo enigma è aggiungere direttamente misure di sicurezza al processo di sintesi stesso. Ad esempio, gli autori suggeriscono di aggiungere un codice a barre, composto da lettere casuali del DNA, a ogni nuova sequenza genetica. Per costruire la proteina, una macchina di sintesi ricerca la sequenza del suo DNA e solo quando trova il codice inizierà a costruire la proteina.

In altre parole, i progettisti originali della proteina possono scegliere con chi condividere la sintesi, o se condividerla del tutto, pur potendo descrivere i propri risultati nelle pubblicazioni.

Una strategia basata sui codici a barre che lega la produzione di nuove proteine ​​a una macchina di sintesi aumenterebbe anche la sicurezza e scoraggerebbe i malintenzionati, rendendo difficile ricreare prodotti potenzialmente pericolosi.

"Se una nuova minaccia biologica emergesse in qualsiasi parte del mondo, le sequenze di DNA associate potrebbero essere ricondotte alle loro origini", hanno scritto gli autori.

Sarà una strada difficile. La sicurezza delle proteine ​​progettate dipenderà dal sostegno globale di scienziati, istituti di ricerca e governi, scrivono gli autori. Tuttavia, ci sono stati successi precedenti. Gruppi globali hanno stabilito linee guida sulla sicurezza e sulla condivisione in altri campi controversi, come la ricerca sulle cellule staminali, l’ingegneria genetica, gli impianti cerebrali e l’intelligenza artificiale. Anche se non sempre seguito—I bambini CRISPR sono un noto esempio— Nella maggior parte dei casi, queste linee guida internazionali hanno contribuito a far avanzare la ricerca d’avanguardia in modo sicuro ed equo.

Per Baker e Church, le discussioni aperte sulla biosicurezza non rallenteranno il campo. Piuttosto, può riunire diversi settori e coinvolgere il dibattito pubblico in modo che la progettazione di proteine ​​personalizzate possa prosperare ulteriormente.

Immagine di credito: Università di Washington

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• Fonte: https://singularityhub.com/2024/01/29/ai-can-design-totally-new-proteins-from-scratch-its-time-to-talk-biosecurity/