In den letzten Monaten ist deutlich geworden, dass KI darauf trainiert werden kann, die menschliche Sprache zu imitieren – sehen Sie sich das nur an ChatGPT. Und jetzt zeigt die Forschung, dass ähnliche Sprachmodelle, wenn sie angemessen trainiert werden, die menschliche Biologie und Evolution imitieren und sogar eine eigene Wendung geben können.
In einer Studie, die war veröffentlicht Am Donnerstag testeten Forscher in Nature Biotechnology die Fähigkeit eines Sprachmodells (ProGen von Salesforce), Aminosäuresequenzen – Enzyme – zu generieren, die möglicherweise in realen Szenarien funktionieren könnten. Das Projekt war eine Zusammenarbeit vieler verschiedener Parteien, darunter Salesforce Research und Forscher der University of California-San Francisco und der University of California-Berkeley
Aber warum sollte man ein Sprachmodell – etwas, das zum Beispiel zur Generierung von Essays und Artikeln verwendet wurde – verwenden, um Biologie zu generieren? Proteine können als eine Sprache dargestellt werden, die aus Aminosäuren besteht, den 20 Molekülen, aus denen jedes Protein besteht.
„So wie Wörter einzeln aneinandergereiht werden, um Textsätze zu bilden, werden Aminosäuren einzeln aneinandergereiht, um Proteine zu bilden“, schrieb Nikhil Naik, Director of AI Research bei Salesforce Research, in einer E-Mail an Motherboard . „Aufbauend auf dieser Erkenntnis wenden wir neuronale Sprachmodellierung auf Proteine an, um realistische, aber neuartige Proteinsequenzen zu generieren.“
Anstatt die Sprache Englisch zu lernen, entwickelte das Team KI, um die Sprache der Proteine zu lernen, erklärte Ali Madani Ph.D, ein ehemaliger Wissenschaftler bei Salesforce Research, der an der Studie beteiligt war, in einer E-Mail an Motherboard.
Wie andere KI-Programme musste auch das Modell entsprechend angelernt werden. ProGen wurde zuerst auf 280 Millionen Proteine trainiert. Nach zwei Wochen verfeinerte das Team das Modell, indem es es in einen Datensatz von etwa 56.000 Proteinen aus fünf verschiedenen Familien einführte. Das Modell generierte dann eine Million künstliche Sequenzen. Das Team konzentrierte sich auf 100 Proteine, um zu sehen, wie sie im Vergleich zu natürlichen Proteinen abschneiden und ob sie die sogenannte „Grammatik“ der Aminosäurezusammensetzung angemessen befolgt haben oder nicht.
Von diesen 100 Proteinen stellte das Team fünf der künstlichen Proteine her und testete ihre Funktionalität in Zellen, um zu sehen, wie gut sie im Vergleich zu einem in Hühnereiern gefundenen Enzym mit dem treffenden Namen „Henneeiweiß-Lysozym“ (HEWL) waren. Zwei der Proteine zeigten eine ähnliche Aktivität wie HEWL und zerstörten die Zellwände von Bakterien.
„Die Enzyme funktionieren (out-of-the-box) ebenso wie Proteine, die sich über Millionen von Jahren der Evolution entwickelt haben“, sagte Madani. Das Team fand auch heraus, dass das Modell in der Lage war, evolutionäre Muster zu erfassen, ohne speziell dafür trainiert zu werden.
Während KI hat verwendet, um Proteine zu erzeugenunterscheidet sich diese Studie ein wenig von früheren Forschungen und erweitert die Vorstellung davon, was mit Sprachmodellen möglich ist.
„Unsere Arbeit verwendet bedingte Sprachmodelle, die eine deutlich bessere Kontrolle darüber ermöglichen, welche Arten von Sequenzen generiert werden, wodurch sie nützlicher für das Design von Proteinen mit bestimmten Eigenschaften werden“, schrieb Naik. „Wir haben unsere Ergebnisse auch in einem Nasslabor validiert.“
Die im Papier beschriebenen Methoden sind auch verfügbar unter GitHub um es der Forschungsgemeinschaft zu ermöglichen, auf dieser Arbeit aufzubauen und die Forschung zu KI für das Proteindesign zu beschleunigen. Für Madani sind Proteine die Arbeitspferde des Lebens.
„Alles, was in einem menschlichen Körper schief oder richtig laufen kann, ist auf Proteine angewiesen, und so kann uns die Entwicklung neuer Proteine ermöglichen, Krankheiten effektiver zu behandeln oder sie sogar von vornherein zu vermeiden“, schrieb Madani. „Wir können KI zum Entwickeln verwenden diese Lösungen.
Die Post KI replizierte die Evolution und erzeugte neue Enzyme, die so gut sind wie natürliche erschien zuerst auf VIZE.
