En el último año, ha habido un aumento en las proteínas desarrolladas por IA que eventualmente se utilizarán en el tratamiento de todo, desde las bobinas de serpientes hasta el cáncer. Lo que normalmente tomaría décadas para que un científico cree, una proteína hecha a medida para una enfermedad en particular, ahora se puede hacer en segundos.
Por primera vez, los científicos australianos han utilizado la inteligencia artificial (IA) para generar una proteína biológica lista para usar, en este caso, una que puede matar bacterias resistentes a los antibióticos como E. coli.
Este estudio, publicado en Nature Communications, proporciona una nueva forma de combatir la creciente crisis causada por Super Bugs resistentes a los antibióticos. Al usar la IA de esta manera, la ciencia australiana ahora se ha unido a países como Estados Unidos y China que han desarrollado plataformas de IA capaces de generar rápidamente miles de proteínas listas para usar, allanando el camino para un desarrollo y diagnósticos de fármacos más rápidos y asequibles que podrían transformar la investigación biomédica y la atención al paciente.
El documento de Nature Communications está dirigido por el Dr. Rhys Grinter y el profesor asociado Gavin Knott, un becario médico de nieve, que dirige el nuevo programa de diseño de proteínas AI con nodos en el Instituto BIO21 de la Universidad de Melbourne y el Instituto de Discovery Monash Biomedicine Discovery.
Según el Dr. Grinter y A/Prof. Knott, la plataforma de diseño de proteínas AI utilizada en este trabajo es la primera en Australia que modela el trabajo realizado por David Baker (quien ganó el Premio Nobel de Química el año pasado) desarrollando un enfoque de extremo a extremo que podría crear una amplia gama de proteínas. «Estas proteínas ahora se están desarrollando como productos farmacéuticos, vacunas, nanomateriales y pequeños sensores, y muchas otras aplicaciones aún no se han probado», dijo el profesor asociado Knott.
Para este estudio, la plataforma de diseño de proteínas AI utilizó herramientas de diseño de proteínas impulsadas por AI que están disponibles gratuitamente para los científicos de todas partes. «Es importante democratizar el diseño de proteínas para que todo el mundo tenga la capacidad de aprovechar estas herramientas», dijo Daniel Fox, el estudiante de doctorado que realizó la mayor parte del trabajo experimental para el estudio. «Usando estas herramientas y las que estamos desarrollando internamente, podemos diseñar proteínas para unir un sitio o ligando objetivo específico, como inhibidores, agonistas o antagonistas, o enzimas diseñadas con una mayor actividad y estabilidad».
Según la DR Grinter, actualmente las proteínas utilizadas en el tratamiento de enfermedades como el cáncer o las infecciones se derivan de la naturaleza y se reutilizan a través del diseño racional o la evolución y la selección in vitro. «Estos nuevos métodos en el aprendizaje profundo permiten un diseño de novo eficiente de proteínas con características y funciones específicas, reduciendo el costo y acelerando el desarrollo de nuevos aglutinantes de proteínas y enzimas diseñadas», dijo.
Desde el trabajo de David Baker, se están desarrollando nuevas herramientas y software, como Bindcraft y Chai, que se han incorporado a una plataforma de diseño de proteínas AI dirigidas por el Dr. Grinter y A/Prof. Knott ..
El profesor John Carroll, director del Instituto de Discovery de Biomedicina Monash, dijo que el nuevo programa de diseño de proteínas de IA ‘pone a Australia «a la velocidad en esta emocionante nueva modalidad para diseñar nuevas terapias e herramientas de investigación. Es testimonio del espíritu empresarial de dos jóvenes científicos fabulosos que han trabajado de noche y día para construir esta capacidad desde cero».
«El programa, con sede en la Universidad de Monash y en la Universidad de Melbourne, está dirigido por un equipo de talentosos biólogos estructurales y científicos informáticos que entienden el proceso de diseño de finales de extremo a extremo. Este conocimiento profundo de la estructura de proteínas y el aprendizaje automático nos convierte en un programa muy ágil capaz de en las herramientas de vanguardia de vanguardia en el diseño de AI-Protein», dijo el profesor asociado Knott.
