Na pragu smo nove zore u farmaceutskoj industriji, revolucije koju pokreću desetljeća istraživanja financiranih iz javnih sredstava i najnaprednije tehnologije današnjice. Umjetna inteligencija (AI) nudi nadu za razvoj lijekova protiv nekih od najrazornijih bolesti koje pogađaju čovječanstvo, od raka i dijabetesa do Alzheimerove bolesti. U središtu ovih bolesti često se nalaze proteini, ključni molekularni igrači čije neispravno ponašanje može imati katastrofalne posljedice za ljudsko zdravlje.

Ako zamislimo naše tijelo kao savršeno usklađen orkestar, proteini su njegovi dirigenti. U obliku hormona, oni upravljaju temeljnim procesima poput rasta, metabolizma i reprodukcije. Kao enzimi, diktiraju tempo kemijskih reakcija neophodnih za probavu ili replikaciju DNK. U ulozi antitijela, predvode naš imunološki sustav u borbi protiv patogena. U svojim brojnim drugim oblicima, odlučuju o životu i smrti svake stanice. No, kada ovi maestralni molekularni strojevi zakažu, bilo u svojoj strukturi ili funkciji, harmonija se narušava i nastaje bolest.

Mogućnosti pretvaranja proteina u lijekove

Ideja korištenja proteina kao lijekova nije nova. Primjenjujemo ih kada tijelo ne proizvodi određeni protein u dovoljnoj količini ili kada taj protein ne funkcionira ispravno. Najočitiji primjer je inzulin, proteinski hormon koji regulira metabolizam šećera. Kod osoba s dijabetesom tipa 1, tijelo ne proizvodi dovoljno inzulina, pa ga moraju unositi izvana kako bi kontrolirali razinu glukoze u krvi. Inzulin je jedan od prvih trijumfa bioinženjeringa, no današnja paleta proteinskih lijekova daleko je šira i sofisticiranija.

Osim inzulina, u modernoj medicini koriste se i drugi lijekovi bazirani na proteinima. Popularni lijekovi za mršavljenje, poput Ozempica i Wegovyja, temelje se na GLP-1 receptor agonistima, koji su također proteinske prirode. U onkologiji, tretmani antitijelima, kao što je Herceptin za određene vrste raka dojke, ciljaju specifične proteine na površini tumorskih stanica, označavajući ih za uništenje od strane imunološkog sustava. Potencijal je golem, no tradicionalni načini otkrivanja i modifikacije postojećih proteina imaju svoja ograničenja. Tu na scenu stupa umjetna inteligencija.

Kako umjetna inteligencija stvara proteine budućnosti?

Pravi proboj događa se kada proteine počnemo dizajnirati potpuno od nule, oslobođeni okova onoga što već postoji u prirodi. "Ako dizajnirate proteine potpuno ispočetka, niste više ograničeni na proteine koji već postoje. Možemo graditi proteine s potpuno novim svojstvima, a to bi moglo biti nevjerojatno moćno u rješavanju izazova s kojima se suočavamo u medicini", objašnjava dr. Tanja Kortemme, profesorica bioinženjeringa na Sveučilištu Kalifornija u San Franciscu (UCSF) i prodekanica za istraživanje na Farmaceutskom fakultetu UCSF-a. Njezin laboratorij nedavno je stvorio prve sintetičke proteine na svijetu koji mogu mijenjati oblik, oponašajući dinamičnu prirodu prirodnih proteina.

Proces se može usporediti s radom popularnih AI modela poput ChatGPT-a, ali umjesto teksta, ovi modeli "razmišljaju" u tri dimenzije. AI se trenira na golemim bazama podataka koje sadrže precizne trodimenzionalne strukture stotina tisuća poznatih proteina. Jednom kada AI nauči "jezik" proteinskih struktura – gdje je svaki atom pozicioniran i kako se protein savija u prostoru – znanstvenici mu mogu postaviti zadatak. Na primjer, mogu zatražiti da generira potpuno novi protein koji će se savršeno vezati za protein odgovoran za širenje raka i blokirati njegovu funkciju. Mogućnosti su, kako kaže dr. Kortemme, gotovo neograničene.

Temelj revolucije: Moć podataka i desetljeća istraživanja

Uspjeh ovih naprednih AI modela ne bi bio moguć bez jednog ključnog resursa: globalne, javno dostupne Baze podataka o proteinima (Protein Data Bank - PDB). Ova nevjerojatna riznica znanja nastajala je desetljećima, trudom svjetske znanstvene zajednice. Znanstvenici iz cijelog svijeta pohranjivali su svoje nalaze o strukturama proteina u ovu otvorenu bazu podataka kako bi zajedno unaprijedili znanost. Upravo je to monumentalno skladište podataka, koje sadrži više od 200.000 detaljno opisanih molekularnih struktura, omogućilo razvoj AI alata koji danas obećavaju revoluciju.

Ovaj kolaborativni pothvat bio je moguć zahvaljujući kontinuiranom financiranju iz javnih, saveznih izvora, prvenstveno od strane Nacionalnih instituta za zdravlje (NIH) i Nacionalne zaklade za znanost (NSF) u SAD-u. Laboratorij dr. Kortemme koristi te podatke velikih razmjera za proizvodnju novih proteina s potpuno novim funkcijama, koristeći i postojeće generativne AI modele te razvijajući vlastite.

Od digitalnog koda do stvarnog lijeka: Putovanje proteina

Nakon što AI model generira obećavajuću digitalnu strukturu proteina, slijedi ključni korak prevođenja tog dizajna u stvarni, fizički molekul. To se postiže zahvaljujući tehnologiji sinteze DNK i rekombinantnoj DNK tehnologiji. Znanstvenici mogu sintetizirati segment DNK koji sadrži "recept" za željeni protein, a zatim taj genetski kod umetnuti u živi organizam, najčešće bakteriju ili kvasac. Te stanice postaju minijaturne tvornice koje proizvode novi, umjetno dizajnirani protein u velikim količinama.

Zanimljivo je da je upravo UCSF bio jedan od pionira u razvoju rekombinantne DNK tehnologije, inovacije koja je postavila temelje modernoj biotehnologiji i koja je danas ključna za oživotvorenje dizajna stvorenih umjetnom inteligencijom.

UCSF kao epicentar inovacija i multidisciplinarnosti

Sveučilište Kalifornija u San Franciscu (UCSF) već više od dvadeset godina prednjači u tehnologijama proteinskog inženjeringa, modificirajući postojeće proteine kako bi postali bolji lijekovi. Danas, istraživačke grupe na UCSF-u, predvođene iznimno inovativnim diplomskim studentima i postdoktorskim istraživačima, razvile su napredne računalne metode, uključujući AI, za dizajniranje proteina od nule. Studenti s pozadinom u računalnim znanostima, inženjerstvu ili matematici dolaze na UCSF, privučeni ne samo znanstvenim izazovima već i jedinstvenim okruženjem koje nudi grad. Iako pronalazak smještaja u San Franciscu može biti izazovan, akademske prilike koje se nude to uvelike nadmašuju.

Tajna ovakvog uspjeha leži u interdisciplinarnoj znanosti i suradnji. UCSF pruža jedinstveno okruženje gdje se spajaju različita polja – računalne znanosti, inženjerstvo, fundamentalna biologija, biomedicinske znanosti i razvoj farmaceutika. Ta sinergija stvara plodno tlo za inovacije. Studenti sa snažnim kvantitativnim vještinama fascinirani su biološkim i biomedicinskim problemima koji pokreću istraživanja na UCSF-u, a upravo su oni ključni pokretači napretka. Akademska reputacija i mogućnosti istraživanja čine UCSF magnetom za talente iz cijelog svijeta, koji često traže i smještaj u San Franciscu kako bi bili dio ovog dinamičnog ekosustava.

Kada možemo očekivati prve lijekove dizajnirane umjetnom inteligencijom?

Iako brojne kompanije već koriste AI metode kao pomoć u otkrivanju i optimizaciji potencijalnih lijekova, na tržištu još uvijek nemamo lijek koji je u potpunosti, od početka do kraja, dizajniran isključivo umjetnom inteligencijom. Međutim, svjedočimo pravoj eksploziji napora u biotehnološkoj industriji usmjerenih na razvoj AI-generiranih proteina s terapijskim potencijalom.

Stručnjaci su optimistični. "Očekujem da ćemo vidjeti velik broj tih dizajniranih proteina kako ulaze u pretklinički razvoj u sljedećih pet godina, a zatim, nadamo se, i u klinička ispitivanja kako bi stvarno pomogli ljudima", predviđa dr. Kortemme. Put od računalnog modela do pacijenta je dug i zahtjevan, ali brzina kojom AI ubrzava početne faze otkrivanja lijekova daje razloga za veliki optimizam. Revolucija je već započela, a njeni plodovi mogli bi zauvijek promijeniti način na koji liječimo najteže bolesti.

Izvor: University of California