La investigación AlphaProteo está generando proteínas innovadoras que se están convirtiendo en una herramienta útil en la biología y la investigación en salud. El sistema de IA diseñado recientemente puede crear proteínas que se unen con éxito a las moléculas objetivo, lo que puede avanzar en el diseño de medicamentos, la obtención de imágenes de células y tejidos, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, así como la comprensión del funcionamiento de los procesos biológicos. La tecnología tiene el potencial de acelerar nuestras investigaciones científicas y facilitar nuevos descubrimientos. Diseñamos ligantes (aglutinantes) para diversas proteínas blancas, como BHRF1 y el dominio de unión al receptor de proteínas pico (SC2RBD) de SARS-CoV-2, así como cinco proteínas involucradas en cáncer, inflamación y enfermedades autoinmunes.
Nuestros ligantes poseen tasas competitivas altas de éxito y puntos fuertes de unión superiores de su clase. Además, las proteínas computarizadas que se unen fuerte a sus correspondientes proteínas demuestran que se unirían con éxito experimentalmente. Se presentan siete estructuras predichas de proteínas blancas para las que nuestros ligantes han demostrado ser exitosos, con ejemplos de los mismos en azul, objetivos en amarillo y regiones vinculantes resaltadas en amarillo oscuro. Nuestros ligantes para un determinado objetivo, la proteína viral BHRF1, se unieron con éxito en un 88% cuando fueron probados en el laboratorio Google DeepMind Wet Lab. En comparación con otros métodos de diseño existentes, nuestros ligantes AlphaProteo se unen hasta 10 veces más fuertemente a TrkA y otros objetivos específicos. Para la validación de los resultados, contratamos al equipo de investigación de Peter Cherepanov, Katie Bentley y David LV Bauer del Instituto Francis Crick para probar nuestros ligantes en el laboratorio húmedo. Los resultados demostraron que las interacciones de unión de los aglutinantes son similares a lo que se había predicho por AlphaProteo. Además, algunos de nuestros aglutinantes SC2RBD demostraron la capacidad de prevenir el SARS-CoV-2 y algunas de sus variantes al inhibir la proliferación celular. El rendimiento de AlphaProteo indica que podría reducir drásticamente el tiempo necesario para los experimentos iniciales con aglutinantes de proteínas, lo que podría ser útil en una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, sabemos que nuestro sistema de inteligencia artificial tiene limitaciones, ya que no pudo diseñar aglutinantes efectivos contra un objetivo específico (TNF®), una proteína asociada con enfermedades autoinmunes como la artritis reumatoide. Seleccionamos el TNF® para desafiar a AlphaProteo, ya que los análisis computacionales demuestran que sería extremadamente difícil diseñar aglutinantes efectivos contra él. Continuaremos mejorando y ampliando AlphaProteo's con el fin de superar estos obstáculos bioingenieriles en el proceso de investigación y desarrollo. El diseño de proteínas es una tecnología emergente que tiene un gran potencial para avanzar la ciencia en muchos campos, desde comprender los factores que causan la enfermedad hasta acelerar el desarrollo de pruebas diagnósticas para brotes de virus. Sin embargo, es importante tener en cuenta los riesgos potenciales de bioseguridad al trabajar con esta tecnología, por lo que trabajaremos con expertos líderes en la materia y colaboraremos con la comunidad científica para desarrollar las mejores prácticas y aportar a los esfuerzos de la comunidad. Estamos emocionados por explorar las aplicaciones de diseño de medicamentos en Isomorphic Labs y por el futuro que nos ofrece esta tecnología.
