プロテインデザインにおけるEvoDiffの役割
EvoDiffは健康や環境の解決策のために新しいタンパク質を作るのを手助けするよ。
Sarah Alamdari, Nitya Thakkar, Rianne van den Berg, Neil Tenenholtz, Robert Strome, Alan M. Moses, Alex X. Lu, Nicolò Fusi, Ava P. Amini, Kevin K. Yang
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目次
タンパク質は体の中でめちゃ重要だよ。命の基礎みたいなもんで、細胞がちゃんと働くのを助けたり、筋肉を強く保ったり、免疫システムにも役立ったりするんだ。いろんなタンパク質があって、科学者たちは特に、より良いワクチンを作ったり、工業廃棄物を処理したりするための新しいタンパク質を見つけるのに興味津々だよ。そこで出てくるのが、「EvoDiff」っていう最先端のツールなんだ。
EvoDiffって何?
EvoDiffは、科学者が新しいタンパク質の配列を考え出すのを助ける賢いプログラムだよ。高-techなレシピ生成器みたいなもので、無限にある材料(アミノ酸)を混ぜ合わせたりするんだ。従来の方法はいっぱい試行錯誤が必要だけど、EvoDiffはアミノ酸の配列を見ただけで魔法をかけられるんだ。だから、自然界にはまだ存在しないかもしれないタンパク質を作り出せるんだよ。
魔法の裏にある科学
簡単に言えば、EvoDiffは既存のタンパク質の配列がある大きなライブラリーから学んで、新しいものを混ぜ合わせて作るんだ。プログラムは既存の配列を見て、どんなふうに変わるかを分析して、新しいものを作り出すんだ。目指すのは、ユニークで役に立つタンパク質を生み出すこと。
何千もの既存の曲に基づいて新しい曲を書くことを考えてみて。メロディーがキャッチーになる理由を学ぶけど、新しくてエキサイティングなものも作れるんだ。それがEvoDiffがタンパク質でやってることなんだよ。
新しいタンパク質配列の生成
新しいタンパク質を作るために、科学者たちはEvoDiffに既存のタンパク質の配列をいっぱい提供するんだ。プログラムは、それらを変えて新しい配列を形成できるかを予測するんだ。これは「拡散」っていうプロセスを通じて行われて、徐々に変化が導入されるんだ。EvoDiffがどんどん新しい配列を予測するにつれて、どれがうまくいくかを学んでいくよ。
プロセスの分解
前進プロセス: EvoDiffは元の配列を少しずつ変えていくんだ。ケーキの材料を混ぜるけど、最終的にどうなるか分からない感じだね。
逆プロセス: それからEvoDiffは、配列の「未変化バージョン」がどうあるべきかを予測するんだ。ケーキの生地を味見して、どうしたらもっとおいしくなるかを考えてるみたいなもんだ。
最終製品: 最終的に目指すのは、安定した構造に折りたたまれて特定の機能を果たす可能性の高いタンパク質配列を作ること。
EvoDiffの利点
なんでEvoDiffを使うの?それは、科学者が従来の方法で作られたものよりも多様で、効果的なタンパク質を生み出すのを可能にするからだよ。例えば、EvoDiffは薬の運搬を助けるタンパク質や、廃棄物を片付ける酵素の性能を向上させるタンパク質を設計するのに役立つんだ。
EvoDiffのユニークな特徴
無条件生成: これは、EvoDiffが特定の条件なしにタンパク質配列を作成できるってこと。全部の材料をボウルに入れて、何が出てくるか見るみたいな感じだね。
条件付き生成: 科学者はEvoDiffにヒントを与えることができるんだ。たとえば、特定の特性や特徴を持つ配列が欲しいって指定することができるよ。
進化情報: EvoDiffは自然の中で見つけたパターンを使って、新しい配列についての賢い予測をするんだ。生物学的に妥当な範囲からあまり離れないようにしてるんだよ。
タンパク質設計の実際
新しいタンパク質配列が生成されたら、本当の楽しみが始まるんだ。科学者たちはこのタンパク質をテストすることができるんだ。これらのタンパク質が期待通りに機能するか、特定の反応を助けるか、正しく折りたたまれるかを調べるために、実験室の方法を使用するんだ。
現実の応用
ヘルスケア: 新しいタンパク質はより良いワクチンや病気の治療に繋がる可能性があるんだ。科学者たちが、体とより効果的に相互作用するタンパク質を設計できれば、より早く効率的な治療ができるかもしれないよ。
環境科学: 廃棄物を分解するために設計されたタンパク質は、汚染の影響を減らすのに役立つんだ。プラスチックを飲み込むタンパク質を想像してみて!
タンパク質設計の課題
EvoDiffはワクワクする一歩前進だけど、課題もあるんだ。生成されたタンパク質がちゃんと折りたたまれなかったり、実際の応用で期待通りに機能しないこともあるんだ。これは、体の中でタンパク質がどんなふうに機能するかの複雑さによるものだよ。
テストと検証
新しいタンパク質を生成した後、科学者たちはそれを厳しい審査プロセスにかけて、どんなふうに機能するかを見定めるんだ。見るべきポイントはこんな感じ:
EvoDiffとタンパク質工学の未来
EvoDiffはタンパク質設計のエキサイティングな可能性を開くんだ。さらなる進歩で、科学者たちは特定のタスクをこなしたり、医療や環境科学、新しい課題に適応するタンパク質を作り出せるようになるかもしれないよ。
能力の拡張
研究者たちはEvoDiffを改善するために、常に取り組んでいるんだ。未来のバージョンでは、生成されるタンパク質の種類をより細かくコントロールできるようになって、より正確な応用が可能になるだろうね。
結論: タンパク質設計の未来を導く
要するに、EvoDiffは科学者が新しいタンパク質を効率的に効果的に設計できる画期的なツールなんだ。既存のデータに基づいて配列を生成する革新的なアプローチにより、私たちが直面している最も重要な課題に対処できるタンパク質を作る可能性が広がるんだよ。ヘルスケアでも環境科学でも、タンパク質設計の未来は明るいし、EvoDiffがこのエキサイティングな分野をリードしてるんだ。
だから、次にタンパク質について聞いたときは、ただの体を動かすために重要なものじゃなくて、クリーンで健康的な未来の可能性を秘めてるってことを思い出してね。科学がこんなにおいしい解決策を生み出せるなんて、誰が知ってたんだろう?
タイトル: Protein generation with evolutionary diffusion: sequence is all you need
概要: Deep generative models are increasingly powerful tools for the in silico design of novel proteins. Recently, a family of generative models called diffusion models has demonstrated the ability to generate biologically plausible proteins that are dissimilar to any actual proteins seen in nature, enabling unprecedented capability and control in de novo protein design. However, current state-of-the-art diffusion models generate protein structures, which limits the scope of their training data and restricts generations to a small and biased subset of protein design space. Here, we introduce a general-purpose diffusion framework, EvoDiff, that combines evolutionary-scale data with the distinct conditioning capabilities of diffusion models for controllable protein generation in sequence space. EvoDiff generates high-fidelity, diverse, and structurally-plausible proteins that cover natural sequence and functional space. We show experimentally that EvoDiff generations express, fold, and exhibit expected secondary structure elements. Critically, EvoDiff can generate proteins inaccessible to structure-based models, such as those with disordered regions, while maintaining the ability to design scaffolds for functional structural motifs. We validate the universality of our sequence-based formulation by experimentally characterizing intrinsically-disordered mitochondrial targeting signals, metal-binding proteins, and protein binders designed using EvoDiff. We envision that EvoDiff will expand capabilities in protein engineering beyond the structure-function paradigm toward programmable, sequence-first design.
著者: Sarah Alamdari, Nitya Thakkar, Rianne van den Berg, Neil Tenenholtz, Robert Strome, Alan M. Moses, Alex X. Lu, Nicolò Fusi, Ava P. Amini, Kevin K. Yang
最終更新: 2024-11-04 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.11.556673
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.09.11.556673.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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