MIT создает новые белки, основываясь на их движении
Инженеры MIT разработали модель ИИ, которая генерирует новые белки, основываясь на их движении и вибрации, открывая новые возможности для динамических биоматериалов и адаптивной терапии. Эта модель, названная VibeGen, позволяет ученым целенаправленно управлять тем, как белок сгибается, вибрирует и изменяет форму в ответ на окружающую среду, открывая новую грань в дизайне молекулярной механики.
Белки играют ключевую роль в каждой клетке нашего организма, выполняя множество функций — от перекачивания крови до борьбы с болезнями. Их сила заключается не только в форме, но и в том, как они движутся. Искусственный интеллект уже помог ученым создавать совершенно новые структуры белков, которые не встречаются в природе, адаптированные для выполнения конкретных задач. Однако создание белков только по форме похоже на проектирование кузова автомобиля без учета работы двигателя.
Разработка VibeGen стала важным шагом к устранению этого разрыва. Эта модель позволяет ученым указывать желаемую динамику — паттерн движения, который они хотят получить, а затем ИИ создает белок, соответствующий этим требованиям. VibeGen основывается на серии достижений лаборатории Бюхлера в области агентного ИИ для науки, где несколько моделей ИИ работают вместе, чтобы решать сложные задачи.
Маркус Бюхлер, профессор инженерии, подчеркивает, что суть жизни на молекулярном уровне заключается не только в структуре, но и в движении. Новый подход, описанный в статье, опубликованной 24 марта в журнале Matter, использует генеративный ИИ для создания белков с индивидуально подобранной динамикой.
Революция в области науки о белках, управляемая ИИ, в основном сосредоточена на структуре. Однако VibeGen переворачивает традиционную задачу: вместо того чтобы спрашивать, какую форму даст последовательность, она задает вопрос, какая последовательность заставит белок двигаться именно так. Для создания VibeGen ученые использовали класс диффузионных моделей ИИ, которые позволяют генерировать последовательности аминокислот, постепенно уточняя их до тех пор, пока не будет достигнута желаемая динамика.
Система работает через двух взаимодействующих агентов: «дизайнера», который предлагает кандидатные последовательности, и «предсказателя», который оценивает их, проверяя, будут ли они двигаться так, как задумано. Этот процесс итеративен и позволяет достигать стабильного дизайна. VibeGen создает белки, которые не заимствованы из природы, а являются совершенно новыми последовательностями, и исследования показывают, что они ведут себя именно так, как было задумано.
MIT и Hasso Plattner Institute создают хаб для ИИ и креативности
Запускаем Gemini 3.1 Flash Live: новый аудиомодель от Google
Похожие статьи
Будущее сжатия данных: от пикселей до ДНК
Будущее сжатия данных охватывает все типы информации, от геномов до видео, расширяя возможности цифровых технологий.
Сравнение ИИ между США и Китаем: разрыв в ответственности растёт
Отчет Stanford University показывает, что разрыв в производительности ИИ между США и Китаем закрылся, но проблемы с ответственностью и безопасностью остаются.
MIT создает многозадачные квантовые сенсоры для одновременного измерения
MIT разработали квантовые сенсоры, способные одновременно измерять несколько физических величин.