Thông qua xây dựng các mô hình học máy (machine learning) có thể rà soát thông tin protein được chọn ra từ cơ sở dữ liệu bộ gene, các nhà nghiên cứu đã tìm ra các quy tắc thiết kế tương đối đơn giản để sản xuất protein nhân tạo với phản ứng hóa học không kém protein trong tự nhiên.

Protein đóng vai trò thiết yếu đối với sự sống của tế bào, đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp và làm xúc tác cho các phản ứng hóa học. Lâu nay, các nhà khoa học và kỹ sư luôn tìm cách khai thác khả năng này của protein bằng cách tạo ra các protein nhân tạo có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ mới, chẳng hạn như chữa bệnh, hấp thụ carbon hoặc thu gom năng lượng. Tuy nhiên, các quy trình tạo ra protein nhân tạo trên thường tốn thời gian và phức tạp, tỷ lệ thất bại cao.

Mới đây, nhóm nghiên cứu đến từ Trường Kỹ thuật Phân tử Pritzker (PME), Đại học Chicago đã có đột phá mới khi phát triển một quy trình vận hành bởi trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu lớn để thiết kế các loại protein mới.

Thông qua xây dựng các mô hình học máy (machine learning) có thể rà soát thông tin protein được chọn ra từ cơ sở dữ liệu bộ gene, các nhà nghiên cứu đã tìm ra các quy tắc thiết kế tương đối đơn giản để sản xuất protein nhân tạo với phản ứng hóa học không kém protein trong tự nhiên.

Hai nhà nghiên cứu Rama Ranganathan và Joseph Regenstein cho biết: “Chúng tôi đã luôn tò mò làm cách nào mà một quá trình như tiến hóa lại có thể tạo ra loại vật liệu có hiệu suất cao như protein. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng dữ liệu bộ gene chứa lượng thông tin khổng lồ về các nguyên tắc cơ bản của cấu trúc và chức năng protein. Đến nay, chúng tôi đã có thể chắt lọc các quy luật của tự nhiên để tự mình tạo ra protein”.

Học các nguyên tắc thiết kế protein bằng trí tuệ nhân tạo

Protein được cấu thành từ hàng trăm hoặc hàng ngàn axit amin. Các chuỗi axit amin này xác định cấu trúc và chức năng của protein. Tuy nhiên, chỉ riêng việc hiểu được cách hình thành những chuỗi này để tạo ra các protein mới đã rất khó khăn. Dù những nỗ lực nghiên cứu trước đó đã tạo ra các phương thức xác định cấu trúc protein, song việc nắm bắt được chức năng của chúng thì khó hơn vậy.

Với phát hiện về cơ sở dữ liệu bộ gene, ông Ranganathan và các cộng sự đã phát triển các mô hình toán học dựa trên các dữ liệu này và sử dụng các phương pháp machine learning nhằm tìm ra thông tin mới về các quy tắc thiết kế protein cơ bản. Nghiên cứu được thực hiện trên họ enzym chuyển hóa chorismate mutase - loại protein quan trọng đối với sự tồn tại của nhiều loại vi khuẩn, nấm và thực vật.

Mô hình này cho thấy chỉ riêng việc bảo toàn vị trí axit amin và mối tương quan trong quá trình phát triển các cặp axit amin là đã đủ để dự báo các chuỗi nhân tạo mới có đặc điểm của họ protein đó.

Sau đó, nhóm nghiên cứu đã tạo ra các gene tổng hợp để mã hóa các protein này, nhân bản chúng vào trong vi khuẩn và theo dõi vi khuẩn tạo protein tổng hợp bằng bộ máy tế bào thông thường. Các protein nhân tạo có chức năng xúc tác tương tự như các protein mutase chorismate tự nhiên.

Từ nguyên tắc thiết kế protein tương đối đơn giản nên các nhà nghiên cứu có thể tạo ra một số lượng protein nhân tạo cực lớn. Nhờ khó khăn “nhỏ hơn nhiều so với tưởng tượng”, ông Ranganathan tin rằng cách tiếp cận tương tự có thể giúp họ tìm ra các mô hình thiết kế trong các hệ thống sinh học phức tạp hơn, như hệ sinh thái hoặc não bộ chẳng hạn.

Dù đã có được nguyên tắc thiết kế protein nhân tạo nhờ AI, các nhà nghiên cứu vẫn chưa hoàn toàn hiểu điều gì khiến mô hình này hoạt động. Trong thời gian tới, nhóm sẽ đi vào tìm hiểu vấn đề này. Các nhà khoa học hy vọng ứng dụng nền tảng này để tạo ra các protein giúp giải quyết các vấn đề nhức nhối trong xã hội, ví dụ như biến đổi khí hậu.

Ông Ranganathan và Phó Giáo sư Andrew Ferguson đã thành lập công ty mang tên Evozyne nhằm thương mại hóa công nghệ mới với các ứng dụng trong lĩnh vực năng lượng, môi trường, xúc tác và nông nghiệp.

Nguồn:https://phys.org/news/2020-07-machine-reveals-recipe-artificial-proteins.html