Machine Learning Stroomlijnt Eiwitingenieur, Verbetert Prestaties

Verenigde Staten - Ekhbary Nieuwsagentschap

Machine Learning Revolutioneert Eiwitingenieur met het MULTI-evolve Framework

In een belangrijke wetenschappelijke vooruitgang hebben onderzoekers een baanbrekend machine learning-framework genaamd MULTI-evolve geïntroduceerd, dat klaar is om het veld van eiwitingenieur te revolutioneren. Dit innovatieve systeem is gericht op het drastisch versnellen en vereenvoudigen van de ontwikkeling van hoogwaardige eiwitten, die cruciale componenten zijn in een breed scala aan toepassingen, van levensreddende medicijnen tot alledaagse consumentenproducten zoals wasmiddelen en biobrandstoffen.

Historisch gezien is het proces van het optimaliseren van de eiwitfunctie een complexe en moeizame taak geweest. Het omvat doorgaans talrijke cycli van het aanpassen van aminozuursequenties, het uitvoeren van laboratoriumtests voor elke modificatie en het nauwgezet analyseren van de resultaten om gewenste verbeteringen te identificeren. De ingewikkelde interactie tussen meerdere mutaties maakt de voorspelling van het eindresultaat echter een formidabele uitdaging, die vaak uitgebreide 'trial-and-error'-experimenten vereist. Dit uitputtende proces werd treffend beschreven door Dr. Patrick Hsu, een bio-ingenieur aan de Universiteit van Californië, Berkeley, als "een zoekprobleem met zeer hoge dimensionaliteit waarbij we effectief gokken en controleren".

MULTI-evolve komt naar voren als een krachtige oplossing voor deze langdurige uitdaging. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op traditionele experimentele methoden, integreert dit framework intelligent laboratoriumexperimenten met geavanceerde machine learning-algoritmen om de prestaties van eiwitten met meerdere gelijktijdige mutaties te voorspellen. De kernkracht van MULTI-evolve ligt in het vermogen om de complexe interacties tussen verschillende mutaties te ontcijferen, een cruciale factor voor het bereiken van aanzienlijke verbeteringen in de eiwitfunctionaliteit.

De MULTI-evolve workflow werkt via een proces van drie stappen. In eerste instantie maken onderzoekers gebruik van bestaande gegevens of passen ze machine learning-technieken toe om de impact van individuele aminozuurvervangingen op de eiwitfunctie te voorspellen. Vervolgens worden, om vast te stellen hoe deze mutaties elkaar beïnvloeden, een reeks eiwitten in het laboratorium gesynthetiseerd, elk met paren van potentiële mutaties. Hun prestaties worden vervolgens experimenteel geëvalueerd. Ten slotte worden deze empirische gegevens gebruikt om een machine learning-model te trainen dat de effectiviteit van het doeiwit met vijf of meer mutaties kan voorspellen, waardoor de noodzaak van uitgebreide tests van elke denkbare combinatie wordt geëlimineerd.

De effectiviteit van MULTI-evolve is aangetoond door middel van rigoureuze tests op drie verschillende eiwitten. Deze omvatten een antilichaam dat relevant is voor auto-immuunziekten en een eiwit dat wordt gebruikt in de geavanceerde CRISPR-genbewerkingstechnologie. In elk geval identificeerde het model met succes combinaties van mutaties die de oorspronkelijke eiwitten in laboratoriumtests significant overtroffen, wat de capaciteit ervan onderstreept om synergetische reeksen modificaties te selecteren.

Deze doorbraak opent deuren naar een veelheid aan toepassingen. Dr. Hsu benadrukte twee bijzonder veelbelovende mogelijkheden: het gebruik van gemodificeerde eiwitten om de beweging van andere moleculen binnen cellen te volgen en de ontwikkeling van superieure gentherapieën voor personen met enzymtekorten. "We zijn enthousiast over dit werk", aldus Hsu. "Ik denk dat er enorme belangstelling is voor hoe dit de praktijk van de wetenschap daadwerkelijk verandert."

Het MULTI-evolve-framework vertegenwoordigt een belangrijke sprong voorwaarts in de eiwitingenieur, en biedt wetenschappers een krachtig hulpmiddel om eiwitten met verbeterde functionaliteiten efficiënter en sneller dan ooit tevoren te ontwerpen. Deze vooruitgang versnelt niet alleen het tempo van wetenschappelijke ontdekkingen, maar effent ook de weg voor nieuwe therapeutische interventies en geavanceerde industriële producten om te voldoen aan de groeiende behoeften van de samenleving.

Ekhbary Nieuwsagentschap