Nauka
Roboty wystartują w zawodach. Maraton przyszłości w Pekinie
03 lutego 2025
AI w biologii przyspiesza ewolucję
AI w biologii przyspiesza wiele skomplikowanych procesów badawczych, zmieniając nasze podejście do nauki. Zastosowanie sztucznej inteligencji pokazuje, jak bardzo może ona wpływać nie tylko na rozwój technologii, ale także na symulację ewolucji, otwierając nowe możliwości w badaniach nad życiem.
Amerykańscy naukowcy użyli AI do zasymulowania nowego białka o nazwie esmGFP. Nie istnieje ono fizycznie, a jedynie jako kod komputerowy, ale zawiera plan nowej, zielonej cząsteczki fluorescencyjnej. W naturze podobne białka odpowiadają za świecenie meduz i koralowców.
Sekwencja genetyczna potrzebna do stworzenia esmGFP jest tylko w 58 proc. podobna do najbliższego znanego białka fluorescencyjnego. To naturalne białko pochodzi z ukwiałów bąbelkowych (Entacmaea quadricolor), czyli morskich stworzeń, które przypominają rośliny z pęcherzykowatymi końcówkami macek.
Reszta sekwencji esmGFP jest całkowicie nowa i w naturze wymagałaby aż 96 mutacji genetycznych. Naukowcy twierdzą, że w naturalnych warunkach proces ten trwałby ponad 500 mln lat. To tak, jakby próbować przejść od pierwszych jednokomórkowych organizmów do współczesnych zwierząt w jednej chwili.
Polecamy: Komputer kwantowy wyjaśni świadomość człowieka. Śmiały pomysł badaczy
Jak AI stworzyła nowe białko?
Do zaprojektowania esmGFP badacze wykorzystali model sztucznej inteligencji nazwany ESM3. Wyniki ich pracy zostały potwierdzone przez niezależnych naukowców i opublikowane 16 stycznia 2025 roku w prestiżowym czasopiśmie Science.
ESM3 nie podlega standardowym ograniczeniom ewolucji. To narzędzie do rozwiązywania problemów. Naukowcy dostarczają mu niekompletny kod białka, a AI uzupełnia brakujące fragmenty, bazując na swojej wiedzy o ewolucyjnych mechanizmach.
„Odkryliśmy, że ESM3 uczy się podstaw biologii i może generować poprawnie funkcjonujące białka poza przestrzenią oddziaływania ewolucji” – powiedział Science współautor badania Alex Rives.
Białka – budulec życia
Białka można porównać do długich łańcuchów zbudowanych z małych cegiełek zwanych aminokwasami. Działają jak naszyjniki z koralików – każdy koralik to inny aminokwas, a ich kolejność decyduje o kształcie i funkcji całej cząsteczki.
W organizmach żywych istnieje 20 różnych rodzajów tych „koralików”. Tworzą one tysiące białek odpowiedzialnych za różne zadania – od budowy mięśni po transport tlenu. Tak jak różne układy liter tworzą różne słowa, tak sekwencje aminokwasów tworzą różne białka.
Naukowcy dostarczyli modelowi ESM3 ogromne ilości danych – aż 2,78 mld sekwencji aminokwasów. Na tej podstawie AI nauczyła się przewidywać brakujące fragmenty kodu białkowego.
„Tak jak człowiek potrafi uzupełnić brakujące słowa w zdaniu, tak samo możemy nauczyć model językowy przewidywania brakujących fragmentów w sekwencjach białek. Nasze badania pokazały, że model zaczyna rozumieć głęboką strukturę białek i ich funkcje w biologii” – wyjaśnił Rives.
AI w biologii a naturalna ewolucja. Nieoczywiste wyzwania
Nie wszyscy naukowcy są zachwyceni tempem, w jakim AI zaczyna ingerować w biologię. Część badaczy zauważa, że choć ESM3 faktycznie przyspiesza projektowanie białek, nie oznacza to, że w pełni odwzorowuje naturalną ewolucję.
Tiffany Taylor, biolog ewolucyjny z Uniwersytetu Bath w Wielkiej Brytanii, zwraca uwagę na ograniczenia symulacji. Podkreśla, że 500 mln lat ewolucji odnosi się wyłącznie do pojedynczego białka. Nie uwzględnia przy tym kluczowych procesów, takich jak dobór naturalny.
„Inżynieria białek oparta na sztucznej inteligencji to intrygujący pomysł, ale nie mogę oprzeć się wrażeniu, że trochę zbyt pewnie zakładamy, iż uda nam się przechytrzyć skomplikowane procesy doskonalone w trakcie milionów lat doboru naturalnego” – powiedziała Taylor.
Czy AI może stworzyć białko kodujące DNA?
Krótka odpowiedź brzmi: nie. Modele AI w biologii potrafią projektować nowe białka i modyfikować enzymy, ale nie są w stanie stworzyć białka, które samodzielnie kodowałoby DNA.
DNA to nośnik informacji genetycznej, a białka pełnią jedynie funkcje wykonawcze w organizmach żywych. Choć sztuczna inteligencja może wspierać inżynierię genetyczną, nie zastąpi DNA i nie stworzy systemu, w którym białka mogłyby same zapisywać informację genetyczną czy replikować się bez udziału DNA lub RNA.
Polecamy: Teleportacja kwantowa na kablach. Uczeni użyli światłowodów
