Với sự trợ giúp của AI, các nhà nghiên cứu đã thành công trong việc thiết kế DNA tổng hợp kiểm soát quá trình sản xuất protein của tế bào. Công nghệ này có thể đóng góp vào việc phát triển và sản xuất vắc-xin, thuốc điều trị các bệnh nghiêm trọng, cũng như protein thực phẩm thay thế nhanh hơn nhiều và với chi phí thấp hơn đáng kể so với hiện nay.
Cách các gen của chúng ta được thể hiện là một quá trình nền tảng cho chức năng của các tế bào trong tất cả các sinh vật sống. Nói một cách đơn giản, mã di truyền trong DNA được phiên mã thành RNA thông tin phân tử (mRNA), RNA này báo cho nhà máy sản xuất tế bào biết nên sản xuất loại protein nào và với số lượng bao nhiêu.
Các nhà nghiên cứu đã nỗ lực rất nhiều trong việc cố gắng kiểm soát biểu hiện gen bởi vì nó có thể góp phần vào sự phát triển của các loại thuốc dựa trên protein. Một ví dụ gần đây là vắc-xin mRNA chống lại Covid-19, đã hướng dẫn các tế bào của cơ thể tạo ra cùng một loại protein được tìm thấy trên bề mặt của vi-rút corona. Sau đó, hệ thống miễn dịch của cơ thể có thể học cách hình thành các kháng thể chống lại vi-rút. Tương tự như vậy, có thể dạy hệ thống miễn dịch của cơ thể đánh bại các tế bào ung thư hoặc các bệnh phức tạp khác nếu hiểu được mã di truyền đằng sau việc sản xuất các protein cụ thể.
Hầu hết các loại thuốc mới ngày nay đều dựa trên protein, nhưng các kỹ thuật sản xuất chúng vừa đắt vừa chậm, vì rất khó kiểm soát cách thức biểu hiện của DNA. Năm ngoái, một nhóm nghiên cứu tại Chalmers, do Aleksej Zelezniak, Phó Giáo sư Sinh học Hệ thống, đứng đầu, đã thực hiện một bước quan trọng trong việc tìm hiểu và kiểm soát lượng protein được tạo ra từ một chuỗi DNA nhất định.
(adv)
"Đầu tiên, đó là khả năng 'đọc' đầy đủ hướng dẫn của phân tử DNA. Giờ đây, chúng tôi đã thành công trong việc thiết kế DNA của riêng mình chứa hướng dẫn chính xác để kiểm soát số lượng của một loại protein cụ thể," Aleksej Zelezniak nói về nghiên cứu quan trọng mới nhất của nhóm nghiên cứu. đột phá.
Các phân tử DNA được sắp xếp theo thứ tự
Nguyên tắc đằng sau phương pháp mới tương tự như khi AI tạo ra khuôn mặt giống người thật. Bằng cách tìm hiểu một loạt các khuôn mặt trông như thế nào, AI sau đó có thể tạo ra những khuôn mặt hoàn toàn mới nhưng trông tự nhiên. Sau đó, có thể dễ dàng sửa đổi một khuôn mặt, chẳng hạn như nói rằng khuôn mặt đó phải trông già hơn hoặc có một kiểu tóc khác. Mặt khác, việc lập trình một khuôn mặt đáng tin cậy từ đầu mà không sử dụng AI sẽ khó khăn và tốn thời gian hơn nhiều. Tương tự, trí tuệ nhân tạo của các nhà nghiên cứu đã được dạy về cấu trúc và mã quy định của DNA. Sau đó, AI thiết kế DNA tổng hợp, nơi có thể dễ dàng sửa đổi thông tin quy định của nó theo hướng biểu hiện gen mong muốn. Nói một cách đơn giản, AI được cho biết số lượng gen mong muốn và sau đó 'in' trình tự DNA thích hợp.
"DNA là một phân tử cực kỳ dài và phức tạp. Do đó, về mặt thực nghiệm, việc thay đổi nó bằng cách đọc và thay đổi nó lặp đi lặp lại là vô cùng khó khăn. Sau đó, đọc và thay đổi nó một lần nữa. Bằng cách này, phải mất nhiều năm nghiên cứu để tìm ra thứ gì đó hoạt động. Thay vào đó, tác giả đầu tiên Jan Zrimec, cộng tác viên nghiên cứu tại Viện Sinh học Quốc gia ở Slovenia và từng là postdoc trước đây cho biết sẽ hiệu quả hơn nhiều nếu để AI học các nguyên tắc điều hướng DNA. Nhóm của Aleksej Zelezniak.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển phương pháp của họ trong nấm men Sacc haromyces cerevisiae , có tế bào giống tế bào động vật có vú. Bước tiếp theo là sử dụng tế bào người. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng tiến bộ của họ sẽ có tác động đến sự phát triển của các loại thuốc mới cũng như các loại thuốc hiện có.
"Các loại thuốc dựa trên protein cho các bệnh phức tạp hoặc protein thực phẩm bền vững thay thế có thể mất nhiều năm và có thể cực kỳ tốn kém để phát triển. Một số đắt đến mức không thể thu được lợi tức đầu tư, khiến chúng không khả thi về mặt kinh tế. Với công nghệ của chúng tôi, nó Aleksej Zelezniak cho biết: “Có thể phát triển và sản xuất protein hiệu quả hơn nhiều để chúng có thể được bán trên thị trường”.
Nguồn Đại học Công nghệ Chalmers
