生物界「ChatGPT」首次實(shí)現(xiàn)從零合成全新蛋白，登Nature子刊
【導(dǎo)讀】這家成立三年的小初創(chuàng)公司，首次利用深度學(xué)習(xí)語(yǔ)言模型合成出了自然界中不存在的全新蛋白質(zhì)，引爆蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)革命。
人工智能的應(yīng)用，已經(jīng)極大地加速了蛋白質(zhì)工程的研究。
最近，加州伯克利的一家初出茅廬的初創(chuàng)公司再次取得了驚人的進(jìn)步。
科學(xué)家們采用類似ChatGPT的蛋白質(zhì)工程深度學(xué)習(xí)語(yǔ)言模型——Progen，首次實(shí)現(xiàn)了AI預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的合成。
這些蛋白質(zhì)不僅與已知的完全不同，相似度最低的甚至只有31.4%，但和天然蛋白一樣有效。
現(xiàn)在，這項(xiàng)工作已經(jīng)正式發(fā)表于Nature子刊。
論文地址：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01618-2
這個(gè)實(shí)驗(yàn)也表明，自然語(yǔ)言處理雖然是為讀寫語(yǔ)言文本而開發(fā)的，但它也可以學(xué)習(xí)生物學(xué)的一些基本原理。
比肩諾獎(jiǎng)的技術(shù)
對(duì)此，研究人員表示，這項(xiàng)新技術(shù)可能會(huì)變得比定向進(jìn)化（獲得諾貝爾獎(jiǎng)的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)技術(shù)）更加強(qiáng)大。
「它將通過加快開發(fā)可用于從治療劑到降解塑料等幾乎所有用途的新蛋白質(zhì)，為有50年歷史的蛋白質(zhì)工程領(lǐng)域注入活力?！?/p>
這家公司名叫Profluent，由前Salesforce AI研究負(fù)責(zé)人創(chuàng)立，已獲得900萬(wàn)美元的啟動(dòng)資金，用于建立一個(gè)集成的濕實(shí)驗(yàn)室，并招募機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家和生物學(xué)家。
以往，在自然界中挖掘蛋白質(zhì)，或者調(diào)整蛋白質(zhì)到所需功能，都十分費(fèi)力。Profulent的目標(biāo)是，讓這個(gè)過程變得毫不費(fèi)力。
他們做到了。
Profluent創(chuàng)始人兼CEO Ali Madani
Madani在采訪中表示，Profulent已經(jīng)設(shè)計(jì)出了多個(gè)家族的蛋白質(zhì)。這些蛋白質(zhì)的功能與樣本蛋白（exemplar proteins）一樣，因此是具有高活性的酶。
這項(xiàng)任務(wù)非常困難，是以zero-shot的方式完成的，這意味著并沒有進(jìn)行多輪優(yōu)化，甚至根本不提供濕實(shí)驗(yàn)室的任何數(shù)據(jù)。
而最終設(shè)計(jì)出的蛋白質(zhì)，是通常需要數(shù)百年才能進(jìn)化出來的高活性蛋白質(zhì)。
基于語(yǔ)言模型的ProGen
作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，條件語(yǔ)言模型不僅可以生成語(yǔ)義和語(yǔ)法正確且新穎多樣的自然語(yǔ)言文本，而且還可以利用輸入控制標(biāo)簽來指導(dǎo)風(fēng)格、主題等等。
類似的，研究人員開發(fā)出了今天的主角——ProGen，一個(gè)12億參數(shù)的條件蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型。
具體來說，基于Transformer架構(gòu)的ProGen通過自注意機(jī)制來模擬殘基的相互作用，并且可以根據(jù)輸入控制標(biāo)簽生成不同的跨蛋白質(zhì)家族的人工蛋白質(zhì)序列。
用條件語(yǔ)言模型生成人工蛋白質(zhì)
為了創(chuàng)建這個(gè)模型，研究人員喂了2.8億種不同蛋白質(zhì)的氨基酸序列，并讓它「消化」了幾周的時(shí)間。
接著，他們又用五個(gè)溶菌酶家族的56,000個(gè)序列以及關(guān)于這些蛋白質(zhì)的信息，對(duì)模型進(jìn)行了微調(diào)。
Progen的算法與ChatGPT背后的模型GPT3.5類似，它學(xué)習(xí)到了蛋白質(zhì)中氨基酸排序的規(guī)律，以及它們與蛋白結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系。
很快，模型就生成了一百萬(wàn)個(gè)序列。
根據(jù)與天然蛋白質(zhì)序列的相似程度，以及氨基酸「語(yǔ)法」和「語(yǔ)義」的自然程度，研究人員選擇了100個(gè)進(jìn)行測(cè)試。
其中，有66個(gè)產(chǎn)生了與消滅蛋清和唾液中細(xì)菌的天然蛋白質(zhì)類似的化學(xué)反應(yīng)。
也就是說，這些由AI生成的新蛋白質(zhì)也可以殺死細(xì)菌。
生成的人工蛋白是多樣化的，且在實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中表達(dá)良好
更進(jìn)一步，研究人員選擇了反應(yīng)最強(qiáng)烈的五種蛋白質(zhì)，并將它們加入到大腸桿菌的樣本中。
其中，有兩種人工酶能夠分解細(xì)菌的細(xì)胞壁。
通過與雞蛋白溶菌酶（HEWL）進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，它們的活性與HEWL相當(dāng)。
隨后，研究人員又用X射線進(jìn)行了成像。
盡管人工酶的氨基酸序列與現(xiàn)有的蛋白質(zhì)有高達(dá)30%的差異，二者之間也只有18%是相同的，但它們的形狀卻與自然界的蛋白質(zhì)相差無幾，而且功能也可以與之媲美。
條件語(yǔ)言建模對(duì)其他蛋白質(zhì)系統(tǒng)的適用性
除此之外，對(duì)于高度進(jìn)化的天然蛋白質(zhì)來說，可能只需一個(gè)小小突變就會(huì)讓它停止工作。
但研究人員在另一輪篩選中發(fā)現(xiàn)，在AI生成的酶中，即使只有31.4%的序列與已知蛋白質(zhì)相同，也能表現(xiàn)出相當(dāng)?shù)幕钚砸约邦愃频慕Y(jié)構(gòu)。
蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，進(jìn)入新時(shí)代
可以看到，ProGen的工作方式與ChatGPT很類似。
ChatGPT通過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)，可以參加MBA和律師考試、撰寫大學(xué)論文。
而ProGen通過學(xué)習(xí)氨基酸如何組合成2.8億個(gè)現(xiàn)有蛋白質(zhì)的語(yǔ)法，學(xué)會(huì)了如何生成新的蛋白質(zhì)。
在采訪中，Madani表示，「就像ChatGPT學(xué)習(xí)英語(yǔ)之類的人類語(yǔ)言一樣，我們是在學(xué)習(xí)生物和蛋白質(zhì)的語(yǔ)言。」
「人工設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)的性能比受進(jìn)化過程啟發(fā)的蛋白質(zhì)要好得多，」論文作者之一、加州大學(xué)舊金山分校藥學(xué)院生物工程和治療科學(xué)教授James Fraser說。
「語(yǔ)言模型正在學(xué)習(xí)進(jìn)化的各個(gè)方面，但它與正常的進(jìn)化過程不同。我們現(xiàn)在有能力調(diào)整這些特性的產(chǎn)生，以獲得特定效果。比如，讓一種酶具有令人難以置信的熱穩(wěn)定性，或嗜好酸性環(huán)境，或者不會(huì)與其他蛋白質(zhì)相互作用?！?/p>
早在2020年，Salesforce Research就開發(fā)了ProGen。它基于的自然語(yǔ)言編程，最初用于生成英語(yǔ)文本。
從之前的工作中，研究者們了解到，人工智能系統(tǒng)可以自學(xué)語(yǔ)法和單詞的含義，以及其他使寫作井井有條的基本規(guī)則。
「當(dāng)你用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于序列的模型時(shí)，它們?cè)趯W(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和規(guī)則上的表現(xiàn)非常強(qiáng)大，」Salesforce Research人工智能研究總監(jiān)、論文的資深作者Nikhil Naik博士說，「它們會(huì)了解哪些詞可以同時(shí)出現(xiàn)，該怎樣組合?！?/p>
「現(xiàn)在，我們已經(jīng)證明了ProGen有能力生成新的蛋白質(zhì)，并進(jìn)行了公開發(fā)布，所有人都可以在我們的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究?！?/p>
作為蛋白質(zhì)的溶菌酶雖然非常小，最多有約300個(gè)氨基酸。
但是有20種可能的氨基酸，就有20^300種可能的組合。
這比古往今來的所有人類，乘以地球上沙粒的數(shù)量，再乘以宇宙中的原子數(shù)量的積還要多。
考慮到這近乎無限的可能性，Progen能夠如此輕松地設(shè)計(jì)出有效的酶，確實(shí)很了不起。
Profluent Bio創(chuàng)始人、Salesforce Research前研究科學(xué)家Ali Madani博士說：「開箱即用地從頭開始生成功能性蛋白質(zhì)的能力，表明我們正在進(jìn)入蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的新時(shí)代。」
「這是所有蛋白質(zhì)工程師都可以使用的多功能新工具，我們期待看到它被應(yīng)用于治療?！?/p>
與此同時(shí)，研究人員仍在繼續(xù)改進(jìn)ProGen，試圖突破更多的限制和挑戰(zhàn)。
其中之一便它非常地依賴數(shù)據(jù)。
「我們已經(jīng)探索了通過加入基于結(jié)構(gòu)的信息來改善序列的設(shè)計(jì)，」Naik說，「我們還在研究當(dāng)你沒有太多關(guān)于某個(gè)特定蛋白質(zhì)家族或領(lǐng)域的數(shù)據(jù)時(shí)，如何提高模型的生成能力?！?/p>
值得注意的是，還有一些初創(chuàng)公司也在嘗試相似的技術(shù)，比如Cradle，以及自生物技術(shù)孵化器Flagship Pioneering的Generate Biomedicines，不過這些研究都還未經(jīng)過同行評(píng)審。
參考資料：
https://endpts.com/exclusive-profluent-debuts-to-design-proteins-with-machine-learning-in-bid-to-move-past-ai-sprinkled-on-top/
https://www.newscientist.com/article/2356597-ai-has-designed-bacteria-killing-proteins-from-scratch-and-they-work/
https://www.sciencedaily.com/releases/2023/01/230126124330.htm
(來源：新智元、生物島、生命科學(xué)前沿,如果侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除）
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