Модель Pinal на 16 млрд параметров по текстовому описанию создала работающие белки, в том числе фермент и белок для улавливания CO2
Материал подготовлен Sintelligent с помощью ИИ. Опубликовано в SI: . Обновлено: .
Белки теперь можно «заказывать» словами, и они уже работают в лаборатории; это упрощает создание ферментов для промышленности.
По аннотации статьи в Nature, Pinal проектирует функциональные белки по описанию на естественном языке: сначала создаёт структуру по тексту, затем подбирает последовательность. Модель применили к четырём задачам — флуоресцентный белок, гидролаза ПЭТ, алкогольдегидрогеназа и белок H метаболического пути — и в каждом случае в эксперименте наблюдали нужную функцию; для обоих ферментов подтверждена каталитическая активность. Без итеративной экспериментальной оптимизации разработанный белок H повысил выход продукта в многоферментном пути фиксации CO2 в 1,7 раза по сравнению с исходным белком E. coli. Обучение шло на 1,7 млрд синтетически размеченных пар «белок — текст».
Источники 1