Inteligența artificială a fost utilizată pentru a realiza sarcini pe care natura le-ar îndeplini în sute de milioane de ani, demonstrând potențialul său extraordinar în biologia moleculară.
Cercetătorii au creat recent o proteină fluorescentă inovatoare, esmGFP, utilizând un model AI, bazând-se pe simularea unui proces de evoluție moleculară într-un timp extrem de scurt.
Această realizare semnificativă, detaliată în publicația Science, ar putea iniția avansuri remarcabile în biologie, medicină și ingineria proteinelor. Proteinele sunt esențiale pentru viață, ele participând la construirea mușchilor, transportul oxigenului și combatterea infecțiilor.
În plus, anumite proteine din meduze și corali au capacitatea de a străluci sub anumiți stimuli luminoși, fiind cunoscute sub denumirea de GFP. În laboratoare, GFP-urile sunt cruciale pentru observarea proceselor biologice invizibile.
Crearea esmGFP reprezintă o descoperire majoră, deoarece această proteină nu are un corespondent natural și a fost generată de un AI numit ESM3 care a comprimat milioane de ani de evoluție.
Modelul ESM3 a fost dezvoltat pentru a manipula „limbajul” proteinelor prin analizarea a 2,78 miliarde de proteine naturale. Odată antrenat, modelul a putut recrea secvențe de proteine lipsă, identificând modele evolutive posibile și creând o nouă proteină.
Acest proces recreează, într-o formă accelerată, evoluția naturală, iar rezultatul final, esmGFP, prezintă o diferență semnificativă, de 42%, față de cele mai apropiate GFP cunoscute, o realizare care ar fi avut nevoie de 500 de milioane de ani să apară natural.
Implicarea acestei descoperiri este vastă. GFP-urile permit cercetătorilor să studieze procesele biologice în timp real, și esmGFP ar putea oferi beneficii suplimentare prin proprietăți fluorescente unice sau o stabilitate mai bună.
În afara laboratoarelor, capacitatea de a proiecta proteine specializate ar putea deschide calea pentru soluții eficiente în diverse domenii, cum ar fi descompunerea materialelor plastice sau producerea de biocombustibili.
În medicină, designul proteinelor personalizate ar putea accelera descoperirea medicamentelor, atacând bolile cu o precizie avansată. Totuși, utilizarea AI în biologie aduce unele incertitudini. Proteinele sintetizate în laborator nu includ toate complexitățile evolutive naturale.
Există întrebări etice și practice privind efectele introducerii acestor proteine artificiale în mediul natural sau medical. Este clar că, deși AI oferă un avans rapid al proceselor evolutive, complexitatea și etica rămân provocări esențiale.
În timp ce natura evoluează lent și stabil, AI ne permite să explorăm teritorii evolutive necunoscute într-un ritm fără precedent, punând în discuție până unde ar trebui să se extindă limitele biologiei artificiale.
