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Uma nova ferramenta de inteligência artificial pode prever as funções das enzimas com base em suas sequências de aminoácidos, mesmo quando as enzimas não são estudadas ou pouco compreendidas. Os pesquisadores disseram que a ferramenta AI, apelidada de CLEAN, supera as principais ferramentas de ponta em precisão, confiabilidade e sensibilidade. Uma melhor compreensão das enzimas e suas funções seria um benefício para a pesquisa em genômica, química, materiais industriais, medicina, produtos farmacêuticos e muito mais.
“Assim como o ChatGPT usa dados da linguagem escrita para criar texto preditivo, estamos aproveitando a linguagem das proteínas para prever sua atividade”, disse o líder do estudo Huimin Zhao, professor de engenharia química e biomolecular da Universidade de Illinois Urbana-Champaign. “Quase todo pesquisador, ao trabalhar com uma nova sequência de proteína, quer saber imediatamente o que a proteína faz. Além disso, ao fazer produtos químicos para qualquer aplicação – biologia, medicina, indústria – esta ferramenta ajudará os pesquisadores a identificar rapidamente o enzimas necessárias para a síntese de produtos químicos e materiais.”
Os pesquisadores publicarão suas descobertas na revista Ciência e tornar o CLEAN acessível online em 31 de março.
Com os avanços da genômica, muitas enzimas foram identificadas e sequenciadas, mas os cientistas têm pouca ou nenhuma informação sobre o que essas enzimas fazem, disse Zhao, membro do Instituto Carl R. Woese para Biologia Genômica em Illinois.
Outras ferramentas computacionais tentam prever as funções das enzimas. Normalmente, eles tentam atribuir um número de comissão enzimática – um código de identificação que indica que tipo de reação uma enzima catalisa – comparando uma sequência consultada com um catálogo de enzimas conhecidas e encontrando sequências semelhantes. No entanto, essas ferramentas não funcionam tão bem com enzimas menos estudadas ou não caracterizadas, ou com enzimas que realizam vários trabalhos, disse Zhao.
“Não somos os primeiros a usar ferramentas de IA para prever os números de comissão de enzimas, mas somos os primeiros a usar esse novo algoritmo de aprendizado profundo chamado aprendizado contrastivo para prever a função da enzima. Descobrimos que esse algoritmo funciona muito melhor do que o AI ferramentas que são usadas por outros”, disse Zhao. “Não podemos garantir que o produto de todos será previsto corretamente, mas podemos obter maior precisão do que os outros dois ou três métodos.”
Os pesquisadores verificaram sua ferramenta experimentalmente com experimentos computacionais e in vitro. Eles descobriram que a ferramenta não apenas poderia prever a função de enzimas anteriormente não caracterizadas, mas também corrigir enzimas rotuladas erroneamente pelo software líder e identificar corretamente enzimas com duas ou mais funções.
O grupo de Zhao está tornando o CLEAN acessível online para outros pesquisadores que buscam caracterizar uma enzima ou determinar se uma enzima pode catalisar uma reação desejada.
“Esperamos que esta ferramenta seja amplamente utilizada pela ampla comunidade de pesquisa”, disse Zhao. “Com a interface web, os pesquisadores podem simplesmente inserir a sequência em uma caixa de pesquisa, como um mecanismo de busca, e ver os resultados.”
Zhao disse que o grupo planeja expandir a IA por trás do CLEAN para caracterizar outras proteínas, como proteínas de ligação. A equipe também espera desenvolver ainda mais os algoritmos de aprendizado de máquina para que um usuário possa procurar uma reação desejada e a IA apontar para uma enzima adequada para o trabalho.
“Existem muitas proteínas de ligação não caracterizadas, como receptores e fatores de transcrição. Também queremos prever suas funções”, disse Zhao. “Queremos prever as funções de todas as proteínas para que possamos conhecer todas as proteínas que uma célula possui e melhor estudar ou projetar toda a célula para biotecnologia ou aplicações biomédicas”.
A National Science Foundation apoiou este trabalho por meio do Molecule Maker Lab Institute, um instituto de pesquisa de IA liderado por Zhao.
Mais informações: https://moleculemaker.org/alphasynthesis/
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