Jesteśmy u progu nowej ery w przemyśle farmaceutycznym, rewolucji napędzanej przez dziesięciolecia badań finansowanych ze środków publicznych i najnowocześniejsze technologie dzisiejszych czasów. Sztuczna inteligencja (AI) daje nadzieję na opracowanie leków przeciwko niektórym z najbardziej niszczycielskich chorób dotykających ludzkość, od raka i cukrzycy po chorobę Alzheimera. W centrum tych chorób często znajdują się białka, kluczowe cząsteczki, których nieprawidłowe działanie może mieć katastrofalne skutki для ludzkiego zdrowia.

Jeśli wyobrazimy sobie nasze ciało jako doskonale zgraną orkiestrę, białka są jej dyrygentami. W postaci hormonów zarządzają podstawowymi procesami, takimi jak wzrost, metabolizm i reprodukcja. Jako enzymy dyktują tempo reakcji chemicznych niezbędnych do trawienia czy replikacji DNA. W roli przeciwciał prowadzą nasz układ odpornościowy w walce z patogenami. W swoich licznych innych formach decydują o życiu i śmierci każdej komórki. Ale kiedy te mistrzowskie maszyny molekularne zawodzą, czy to w swojej strukturze, czy funkcji, harmonia zostaje zakłócona i powstaje choroba.

Możliwości przekształcania białek w leki

Pomysł wykorzystywania białek jako leków nie jest nowy. Stosujemy je, gdy organizm nie produkuje określonego białka w wystarczającej ilości lub gdy to białko nie funkcjonuje prawidłowo. Najbardziej oczywistym przykładem jest insulina, hormon białkowy regulujący metabolizm cukru. U osób z cukrzycą typu 1 organizm nie produkuje wystarczającej ilości insuliny, więc muszą ją przyjmować z zewnątrz, aby kontrolować poziom glukozy we krwi. Insulina jest jednym z pierwszych triumfów bioinżynierii, ale dzisiejsza paleta leków białkowych jest znacznie szersza i bardziej zaawansowana.

Oprócz insuliny, w nowoczesnej medycynie stosuje się także inne leki oparte na białkach. Popularne leki na odchudzanie, takie jak Ozempic i Wegovy, opierają się na agonistach receptora GLP-1, które również mają naturę białkową. W onkologii terapie przeciwciałami, takie jak Herceptin na niektóre rodzaje raka piersi, celują w specyficzne białka na powierzchni komórek nowotworowych, oznaczając je do zniszczenia przez układ odpornościowy. Potencjał jest ogromny, ale tradycyjne sposoby odkrywania i modyfikowania istniejących białek mają swoje ograniczenia. Tu na scenę wkracza sztuczna inteligencja.

Jak sztuczna inteligencja tworzy białka przyszłości?

Prawdziwy przełom następuje, gdy zaczynamy projektować białka całkowicie od zera, uwolnieni od ograniczeń tego, co już istnieje w naturze. „Jeśli projektujesz białka całkowicie od podstaw, nie jesteś już ograniczony do białek, które już istnieją. Możemy budować białka o zupełnie nowych właściwościach, a to może być niezwykle potężne w rozwiązywaniu wyzwań, przed którymi stoimy w medycynie”, wyjaśnia dr Tanja Kortemme, profesor bioinżynierii na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Francisco (UCSF) i prodziekan ds. badań na Wydziale Farmaceutycznym UCSF. Jej laboratorium niedawno stworzyło pierwsze na świecie syntetyczne białka, które mogą zmieniać kształt, naśladując dynamiczną naturę naturalnych białek.

Proces ten można porównać do działania popularnych modeli AI, takich jak ChatGPT, ale zamiast tekstu, modele te „myślą” w trzech wymiarach. AI jest trenowana na ogromnych bazach danych zawierających precyzyjne trójwymiarowe struktury setek tysięcy znanych białek. Gdy AI nauczy się „języka” struktur białkowych – gdzie każdy atom jest umiejscowiony i jak białko zwija się w przestrzeni – naukowcy mogą postawić mu zadanie. Na przykład mogą poprosić o wygenerowanie zupełnie nowego białka, które idealnie zwiąże się z białkiem odpowiedzialnym za rozprzestrzenianie się raka i zablokuje jego funkcję. Możliwości, jak mówi dr Kortemme, są niemal nieograniczone.

Fundament rewolucji: Potęga danych i dziesięciolecia badań

Sukces tych zaawansowanych modeli AI nie byłby możliwy bez jednego kluczowego zasobu: globalnej, publicznie dostępnej Banku Danych Białek (Protein Data Bank - PDB). Ta niesamowita skarbnica wiedzy powstawała przez dziesięciolecia, dzięki wysiłkom światowej społeczności naukowej. Naukowcy z całego świata deponowali swoje odkrycia dotyczące struktur białek w tej otwartej bazie danych, aby wspólnie rozwijać naukę. To właśnie ten monumentalny magazyn danych, zawierający ponad 200 000 szczegółowo opisanych struktur molekularnych, umożliwił rozwój narzędzi AI, które dziś obiecują rewolucję.

To wspólne przedsięwzięcie było możliwe dzięki ciągłemu finansowaniu ze środków publicznych, federalnych, głównie przez Narodowe Instytuty Zdrowia (NIH) i Narodową Fundację Nauki (NSF) w USA. Laboratorium dr Kortemme wykorzystuje te dane na dużą skalę do produkcji nowych białek o zupełnie nowych funkcjach, używając zarówno istniejących generatywnych modeli AI, jak i rozwijając własne.

Od kodu cyfrowego do prawdziwego leku: Podróż białka

Gdy model AI wygeneruje obiecującą cyfrową strukturę białka, następuje kluczowy krok przełożenia tego projektu na rzeczywistą, fizyczną cząsteczkę. Osiąga się to dzięki technologii syntezy DNA i technologii rekombinacji DNA. Naukowcy mogą zsyntetyzować segment DNA zawierający „przepis” na pożądane białko, a następnie wstawić ten kod genetyczny do żywego organizmu, najczęściej bakterii lub drożdży. Te komórki stają się miniaturowymi fabrykami, które produkują nowe, sztucznie zaprojektowane białko w dużych ilościach.

Co ciekawe, to właśnie UCSF był jednym z pionierów w rozwoju technologii rekombinacji DNA, innowacji, która położyła podwaliny pod nowoczesną biotechnologię i która dziś jest kluczowa dla urzeczywistniania projektów stworzonych przez sztuczną inteligencję.

UCSF jako epicentrum innowacji i multidyscyplinarności

Uniwersytet Kalifornijski w San Francisco (UCSF) od ponad dwudziestu lat przoduje w technologiach inżynierii białek, modyfikując istniejące białka, aby stały się lepszymi lekami. Dziś grupy badawcze na UCSF, prowadzone przez niezwykle innowacyjnych doktorantów i badaczy podoktorskich, opracowały zaawansowane metody obliczeniowe, w tym AI, do projektowania białek od zera. Studenci z wykształceniem w dziedzinie informatyki, inżynierii lub matematyki przyjeżdżają na UCSF, przyciągnięci nie tylko wyzwaniami naukowymi, ale także unikalnym środowiskiem, jakie oferuje miasto. Chociaż znalezienie zakwaterowania w San Francisco może być wyzwaniem, oferowane możliwości akademickie znacznie to przewyższają.

Tajemnica takiego sukcesu leży w interdyscyplinarnej nauce i współpracy. UCSF zapewnia unikalne środowisko, w którym łączą się różne dziedziny – informatyka, inżynieria, biologia fundamentalna, nauki biomedyczne i rozwój farmaceutyków. Ta synergia tworzy żyzny grunt dla innowacji. Studenci z silnymi umiejętnościami ilościowymi są zafascynowani problemami biologicznymi i biomedycznymi, które napędzają badania na UCSF, i to właśnie oni są kluczowymi motorami postępu. Reputacja akademicka i możliwości badawcze sprawiają, że UCSF jest magnesem dla talentów z całego świata, którzy często szukają także zakwaterowania w San Francisco, aby być częścią tego dynamicznego ekosystemu.

Kiedy możemy spodziewać się pierwszych leków zaprojektowanych przez sztuczną inteligencję?

Chociaż liczne firmy już korzystają z metod AI jako pomocy w odkrywaniu i optymalizacji potencjalnych leków, na rynku wciąż nie mamy leku, który byłby w pełni, od początku do końca, zaprojektowany wyłącznie przez sztuczną inteligencję. Jesteśmy jednak świadkami prawdziwej eksplozji wysiłków w przemyśle biotechnologicznym, ukierunkowanych na rozwój białek generowanych przez AI o potencjale terapeutycznym.

Eksperci są optymistami. „Spodziewam się, że w ciągu najbliższych pięciu lat zobaczymy dużą liczbę tych zaprojektowanych białek wchodzących w fazę rozwoju przedklinicznego, a następnie, miejmy nadzieję, w badania kliniczne, aby naprawdę pomóc ludziom”, przewiduje dr Kortemme. Droga od modelu komputerowego do pacjenta jest długa i wymagająca, ale szybkość, z jaką AI przyspiesza początkowe etapy odkrywania leków, daje powody do wielkiego optymizmu. Rewolucja już się rozpoczęła, a jej owoce mogą na zawsze zmienić sposób, w jaki leczymy najcięższe choroby.

Źródło: University of California