EVOLVEproによるタンパク質言語モデルによる急速なシリコン誘導進化

Kaiyi Jiang^1,2,3,4, Zhaoqing Yan^1,2,3, Matteo Di Bernardo⁵

¹Department of Medicine Division of Engineering in Medicine Brigham and Women's Hospital Harvard Medical School, Boston, MA, USA.

Science (New York, N.Y.)

|November 21, 2024

まとめ

新しいAIフレームワークであるEVOLVEproは,タンパク質言語モデル (PLM) とアクティブ・ラーニングを組み合わせることで,タンパク質工学を加速します. この方法は,現在の計算と実験的アプローチの限界を克服して,タンパク質の活性性を急速に高めます.

科学分野:

バイオテクノロジー
コンピュータ生物学
タンパク質工学

背景:

誘導されたタンパク質の進化は生物医学的な応用には不可欠ですが複雑さと非効率的な最適化などの課題に直面しています
タンパク質言語モデル (PLM) を用いた既存のin silico方法は,タンパク質活動への一般化とマッピングを制限しています.

研究の目的:

最小限の実験データを用いて,迅速なタンパク質活性改善のための新しい枠組みを開発する.
現在のタンパク質工学とシリコンガイダンス方法の限界を克服する

主な方法:

EVOLVEproを導入しましたこれは数回のアクティブな学習の枠組みです
統合されたタンパク質言語モデル (PLM) とフィットネス・ランドスケープ・ガイダンスのための回帰モデル.
フレームワークを最小限のデータで様々なタンパク質工学課題に適用しました

主要な成果:

望ましいタンパク質の性能を 100倍まで向上させました
RNA 生成,ゲノム編集,抗体結合における6つのタンパク質の有効性を実証した.
"ゼロショット"の予測よりも "数ショット"のアクティブ・ラーニングの優位性を示しました

結論:

EVOLVEproは人工知能によるタンパク質工学を大幅に加速します
このフレームワークは生物学と医学におけるタンパク質の活性を最適化するための強力なアプローチを提供します
タンパク質の設計に限られた実験データによるアクティブ・ラーニングの利点を強調する.

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