Hace dos décadas, diseñar proteínas de diseño era un sueño.
Ahora, gracias a la IA, las proteínas personalizadas abundan. Proteínas hechas a la medida A menudo tienen formas o componentes específicos que les confieren habilidades nuevas para la naturaleza. Desde medicamentos más duraderos y vacunas basadas en proteínas hasta biocombustibles más ecológicos y comer plástico proteínas, el campo se está convirtiendo rápidamente en una tecnología transformadora.
El diseño de proteínas personalizado depende de técnicas de aprendizaje profundo. Con grandes modelos de lenguaje (la IA detrás del exitoso ChatGPT de OpenAI) que imaginan millones de estructuras más allá de la imaginación humana, la biblioteca de proteínas de diseño bioactivas está lista para expandirse rápidamente.
"Es enormemente enriquecedor", dijo recientemente el Dr. Neil King de la Universidad de Washington. les dijo a Naturaleza. “Cosas que eran imposibles hace un año y medio; ahora simplemente puedes hacerlas”.
Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. A medida que las proteínas de nuevo diseño ganan cada vez más fuerza para su uso en medicina y bioingeniería, los científicos se preguntan: ¿Qué sucede si estas tecnologías se utilizan con fines nefastos?
Un ensayo reciente en Ciencia: destaca la necesidad de bioseguridad para las proteínas de diseño. Al igual que en las conversaciones en curso sobre la seguridad de la IA, los autores dicen que es hora de considerar los riesgos y las políticas de bioseguridad para que las proteínas personalizadas no se vuelvan deshonestas.
El ensayo está escrito por dos expertos en la materia. Uno, el Dr. David Baker, director del Instituto de Diseño de Proteínas en la Universidad de Washington, dirigió el desarrollo de RoseTTAFold, un algoritmo que resolvió el problema de media década de decodificar la estructura de las proteínas únicamente a partir de sus secuencias de aminoácidos. El otro, el Dr. George Church de la Facultad de Medicina de Harvard, es un pionero en ingeniería genética y biología sintética.
Sugieren que las proteínas sintéticas necesitan códigos de barras integrados en la secuencia genética de cada nueva proteína. Si alguna de las proteínas diseñadas se convierte en una amenaza (por ejemplo, potencialmente desencadenando un brote peligroso), su código de barras facilitaría el seguimiento de su origen.
El sistema básicamente proporciona “un registro de auditoría”, afirma el dúo. escribir.
Choque de mundos
Las proteínas de diseño están indisolublemente ligadas a la IA. También lo son las posibles políticas de bioseguridad.
Hace más de una década, el laboratorio de Baker utilizó un software para diseñar y construir una proteína denominada Top7. Las proteínas están formadas por bloques de construcción llamados aminoácidos, cada uno de los cuales está codificado dentro de nuestro ADN. Como cuentas en una cuerda, los aminoácidos se giran y se arrugan en formas tridimensionales específicas, que a menudo se entrelazan aún más en arquitecturas sofisticadas que respaldan la función de la proteína.
Top7 no podía "comunicarse" con los componentes celulares naturales; no tenía ningún efecto biológico. Pero incluso entonces, el equipo Concluido que diseñar nuevas proteínas permite explorar “las grandes regiones del universo proteico que aún no se han observado en la naturaleza”.
Ingrese la IA. Recientemente se han puesto en marcha múltiples estrategias para diseñar nuevas proteínas a velocidades supersónicas en comparación con el trabajo de laboratorio tradicional.
Una es la IA basada en estructuras, similar a las herramientas de generación de imágenes como DALL-E. Estos sistemas de IA se entrenan con datos ruidosos y aprenden a eliminar el ruido para encontrar estructuras proteicas realistas. Llamados modelos de difusión, aprenden gradualmente estructuras de proteínas que son compatibles con la biología.
Otra estrategia se basa en grandes modelos de lenguaje. Al igual que ChatGPT, los algoritmos encuentran rápidamente conexiones entre “palabras” de proteínas y destilan estas conexiones en una especie de gramática biológica. Es probable que las cadenas de proteínas que generan estos modelos se doblen en estructuras que el cuerpo pueda descifrar. Un ejemplo es ProtGPT2, que puede diseñar Proteínas activas con formas que podrían conducir a nuevas propiedades.
Digital a físico
Estos programas de diseño de proteínas con IA están haciendo sonar la alarma. Las proteínas son los componentes básicos de la vida; los cambios podrían alterar drásticamente la forma en que las células responden a los medicamentos, virus u otros patógenos.
El año pasado, los gobiernos de todo el mundo anunciaron planes para supervisar la seguridad de la IA. La tecnología no fue posicionada como una amenaza. En cambio, los legisladores desarrollaron cautelosamente políticas que garantizan que la investigación respete las leyes de privacidad y refuerce la economía, la salud pública y la defensa nacional. A la cabeza de la iniciativa, la Unión Europea acordó la Ley de IA limitar la tecnología en determinados ámbitos.
Las proteínas sintéticas no fueron mencionadas directamente en las regulaciones. Esa es una gran noticia para la producción de proteínas de diseño, que podrían verse obstaculizadas por una regulación demasiado restrictiva, escriben Baker y Church. Sin embargo, se está trabajando en una nueva legislación sobre IA, y el órgano asesor de las Naciones Unidas sobre IA se dispone a compartir directrices sobre regulación internacional a mediados de este año.
Debido a que los sistemas de IA utilizados para fabricar proteínas de diseño son altamente especializados, aún pueden pasar desapercibidos para los radares regulatorios, si el campo se une en un esfuerzo global por autorregularse.
En el Cumbre de seguridad de IA 2023, que discutió el diseño de proteínas habilitado por IA, los expertos coincidieron en que documentar el ADN subyacente de cada nueva proteína es clave. Al igual que sus homólogos naturales, las proteínas de diseño también se construyen a partir de un código genético. El registro de todas las secuencias de ADN sintético en una base de datos podría facilitar la detección de señales de alerta de diseños potencialmente dañinos, por ejemplo, si una nueva proteína tiene estructuras similares a las patógenas conocidas.
La bioseguridad no impide el intercambio de datos. La colaboración es fundamental para la ciencia, pero los autores reconocen que sigue siendo necesaria para proteger los secretos comerciales. Y al igual que en la IA, algunas proteínas de diseño pueden ser potencialmente útiles, pero demasiado peligrosas para compartirlas abiertamente.
Una forma de solucionar este enigma es agregar directamente medidas de seguridad al proceso de síntesis en sí. Por ejemplo, los autores sugieren agregar un código de barras (hecho de letras de ADN aleatorias) a cada nueva secuencia genética. Para construir la proteína, una máquina de síntesis busca su secuencia de ADN y sólo cuando encuentre el código comenzará a construir la proteína.
En otras palabras, los diseñadores originales de la proteína pueden elegir con quién compartir la síntesis (o si compartirla) y al mismo tiempo poder describir sus resultados en publicaciones.
Una estrategia de código de barras que vincule la producción de nuevas proteínas con una máquina de síntesis también aumentaría la seguridad y disuadiría a los malos actores, dificultando la recreación de productos potencialmente peligrosos.
"Si surge una nueva amenaza biológica en cualquier parte del mundo, las secuencias de ADN asociadas podrían rastrearse hasta sus orígenes", escribieron los autores.
Será un camino duro. La seguridad de las proteínas de diseño dependerá del apoyo global de científicos, instituciones de investigación y gobiernos, escriben los autores. Sin embargo, ha habido éxitos anteriores. Grupos globales han establecido pautas de seguridad e intercambio en otros campos controvertidos, como la investigación con células madre, la ingeniería genética, los implantes cerebrales y la inteligencia artificial. Aunque no siempre se sigue—Los bebés CRISPR son un ejemplo notorio—En su mayor parte, estas directrices internacionales han ayudado a hacer avanzar la investigación de vanguardia de manera segura y equitativa.
Para Baker y Church, las discusiones abiertas sobre bioseguridad no frenarán el campo. Más bien, puede reunir a diferentes sectores e iniciar el debate público para que el diseño de proteínas personalizado pueda prosperar aún más.
Crédito de la imagen: Universidad de Washington
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- Fuente: https://singularityhub.com/2024/01/29/ai-can-design-totally-new-proteins-from-scratch-its-time-to-talk-biosecurity/
