Alat baru, ProteinMPNN, dijelaskan oleh sekelompok peneliti dari University of Washington dalam dua makalah yang diterbitkan di Science hari ini (tersedia di sini dan di sini), menawarkan pelengkap yang kuat untuk teknologi itu.
Makalah adalah contoh terbaru tentang bagaimana deep learning merevolusi desain protein dengan memberi para ilmuwan alat penelitian baru. Secara tradisional para peneliti merekayasa protein dengan mengutak-atik protein yang terjadi di alam, tetapi ProteinMPNN akan membuka seluruh alam semesta baru dari protein yang mungkin bagi para peneliti untuk dirancang dari awal.
“Di alam, protein pada dasarnya menyelesaikan semua masalah kehidupan, mulai dari mengumpulkan energi dari sinar matahari hingga membuat molekul. Segala sesuatu dalam biologi terjadi dari protein,” kata David Baker, salah satu ilmuwan di balik makalah dan direktur Institute for Protein Design di University of Washington.
“Mereka berevolusi selama evolusi untuk memecahkan masalah yang dihadapi organisme selama evolusi. Tapi kita menghadapi masalah baru hari ini, seperti covid. Jika kita dapat merancang protein yang sebaik yang memecahkan masalah baru seperti yang berevolusi selama evolusi dalam memecahkan masalah lama, itu akan sangat, sangat kuat.”
Protein terdiri dari ratusan ribu asam amino yang dihubungkan dalam rantai panjang, yang kemudian dilipat menjadi bentuk tiga dimensi. AlphaFold membantu peneliti memprediksi struktur yang dihasilkan, menawarkan wawasan tentang bagaimana mereka akan berperilaku.
ProteinMPNN akan membantu para peneliti dengan masalah terbalik. Jika mereka sudah memikirkan struktur protein yang tepat, itu akan membantu mereka menemukan urutan asam amino yang terlipat menjadi bentuk itu. Sistem ini menggunakan jaringan saraf yang dilatih pada sejumlah besar contoh urutan asam amino, yang terlipat menjadi struktur tiga dimensi.
Tetapi peneliti juga perlu memecahkan masalah lain. Untuk merancang protein yang mengatasi masalah dunia nyata, seperti enzim baru yang mencerna plastik, pertama-tama mereka harus mencari tahu tulang punggung protein apa yang memiliki fungsi itu.
Untuk melakukan itu, para peneliti di lab Baker menggunakan dua metode pembelajaran mesin, yang dirinci dalam sebuah artikel di Science Juli lalu, yang oleh tim disebut “halusinasi terbatas” dan “dalam melukis.”
