Google DeepMind dùng Antigravity tìm ứng viên peptide kháng khuẩn mới
Google DeepMind cho biết họ đã dùng Google Antigravity, một bàn làm việc khoa học có tác nhân AI, để xác định một ứng viên peptide kháng khuẩn chưa từng được chú giải, được dự đoán có thể tác động lên các mầm bệnh gây nhiễm trùng đường hô hấp. Ứng viên này được tìm thấy bằng cách quét hàng triệu chuỗi protein chưa rõ chức năng trong UniProt với ProtNLM, mô hình học sâu dự đoán chức năng sinh học từ chuỗi axit amin, sau đó lọc và đánh giá kết quả qua nhiều cơ sở dữ liệu sinh học. Trong quy trình tập trung vào Streptococcus pseudopneumoniae, hệ thống đã phát hiện một bacteriocin dài 97 axit amin thuộc họ Lactococcin 972. Các nhà nghiên cứu không tìm thấy trình tự tương đồng đáng kể trong những protein đã được kiểm chứng thủ công ở Swiss-Prot; trong khi đó, so sánh cấu trúc với các mô hình AlphaFold và bằng chứng từ vùng gene lân cận—gồm các gene vận chuyển, bacteriocin và điều hòa—ủng hộ nhận định đây là một phần của hệ thống bacteriocin hoạt động. Phân tích tài liệu cũng gợi ý cơ chế tác động lên quá trình phân chia tế bào vi khuẩn và khả năng chống lại một số mầm bệnh kháng thuốc, dù ứng viên này vẫn đang được kiểm chứng trong phòng thí nghiệm. Công trình cho thấy tác nhân AI có thể kết hợp phân tích trình tự, dự đoán cấu trúc, bối cảnh gene và tổng hợp tài liệu để thu hẹp không gian tìm kiếm khổng lồ khi phát triển kháng sinh mới, nhưng các dự đoán tính toán vẫn phải qua thử nghiệm thực tế trước khi có thể trở thành phương pháp điều trị.
Các nhà nghiên cứu sinh học có thể quan tâm đến Google Antigravity như một quy trình để sàng lọc protein chưa được chú giải, phân tích cấu trúc và tìm ứng viên peptide kháng khuẩn nhanh hơn. Tuy nhiên, ứng viên này mới chỉ được dự đoán bằng máy tính và vẫn cần kiểm chứng trong phòng thí nghiệm, nên chưa phải là thuốc có thể sử dụng.
Đọc bài gốc