OpenAI и Retro Bioscience увеличили в 50 раз эффективность развития обычных клеток в стволовые

В настоящее время реализуются тысячи проектов, направленных на продление человеческой жизни.

Данная область обширна. От академических исследований до стартапов, ориентированных на увеличение продолжительности жизни — почти половина населения, занятого в сфере здравоохранения и биотехнологий, вносит вклад в развитие науки о долголетии.

Недавно OpenAI опубликовала информацию о своем сотрудничестве с ведущей биотехнологической компанией Retro Bioscience и о том, как они достигли 50-кратного увеличения эффективности развития стволовых клеток.

(Стволовые клетки — это особые клетки в организме, которые обладают способностью развиваться в различные типы клеток, такие как клетки крови, нервные клетки, клетки поджелудочной железы, клетки кожи и т.д.

Они могут продолжать делиться, производя больше стволовых клеток, или могут превращаться в различные типы клеток.)

Их новые разработанные белки производятся за значительно меньшее время и обладают в 50 раз лучшей эффективностью в превращении обычных клеток в стволовые клетки, а также более способны к восстановлению поврежденной ДНК.

Специальная, уменьшенная версия GPT-4o, называемая GPT-4b micro, помогла спроектировать эти новые белковые структуры, которые оказались полностью функциональными и стабильными на генетическом уровне.

GPT-4b micro создал улучшенные версии факторов Яманаки — специальных белков, которые обладают способностью превращать взрослые клетки в стволовые клетки.

(В 2006 году ученый Синъя Яманака обнаружил, что всего четыре белка (Oct4, Sox2, Klf4 и c-Myc) могут репрограммировать взрослую клетку обратно в стволово-клеточное состояние.

Обычно происходит следующее: когда клетка становится специализированной, например клеткой кожи или нервной клеткой, она остается таковой.

Но белки Яманаки обладают способностью «перезагружать» клетки, превращая их в ИПСК или индуцированные плюрипотентные клетки, которые могут развиться практически в любой тип клеток в организме.

Синъя Яманака получил Нобелевскую премию по физиологии и медицине 2012 года за свое открытие.)

Теперь давайте более подробно рассмотрим этот процесс.

GPT-4b micro

GPT-4b micro — это уменьшенная версия мощной модели GPT-4 от OpenAI, которая специально разработана для биологических задач вместо общих языковых задач.

Модель фокусируется на биологических данных, в первую очередь на белковых последовательностях и взаимодействиях между различными белками.

Что касается факторов Яманаки, ученые сталкиваются с большими трудностями в повышении эффективности этих белков.

В реальности смесь белков Яманаки работает не очень хорошо.

Менее чем 1 из 1000 клеток фактически превращается в стволовые клетки, и процесс обычно занимает несколько недель.

Показатель успеха превращения взрослых клеток в стволовые клетки еще ниже, если клетки взяты у пожилых людей или у тех, кто уже страдает заболеванием.

Кроме того, белки Яманаки не сворачиваются в фиксированные структуры и постоянно изменяют свою форму.

Именно поэтому традиционные методы белковой инженерии обычно не работают с ними.

Таким образом, для решения этих проблем была создана модель GPT-4b micro, которая фокусируется на белках, глубоко их понимает и может использоваться для их проектирования.

GPT-4b micro может обрабатывать до 64 000 токенов за один раз.

(Токен, простыми словами, — это фрагмент информации в виде текста или данных (около 3–4 символов)

64 000 токенов означает приблизительно 40 000–50 000 слов.

Обычно обычный ChatGPT может обрабатывать около 32 000 токенов.)

Таким образом, модель обладает огромной рабочей памятью и может обдумывать и изучать одновременно огромное количество белковой информации.

GPT-4b micro перепроектировал белки способом, который ученые никогда не считали возможным.

Модель предложила изменить до одной трети последовательности аминокислот каждого белка, что подобно переписыванию каждого третьего слова в книге.

Она также создала совершенно новые варианты белков, а не изменила небольшую часть.

Новые белки и их усовершенствованные функции

Когда ученые протестировали изменения, предложенные GPT-4b micro, в лабораториях с использованием клеток кожи человека, они работали идеально, и показатель успеха был в 3 раза выше, чем при традиционном методе разработки белков.

Первым важным белком, который был перепроектирован и улучшен, стал Sox2.

Почему Sox2?

Sox2 — один из четырех важных белков Яманаки, который обладает некоторыми уникальными характеристиками.

Он действует как «главный переключатель», который контролирует, должна ли клетка стать специализированной или остаться плюрипотентной (превратиться практически в любую клетку в организме).

Он также контролирует сотни генов, которые определяют, останутся ли клетки молодыми и гибкими.

Еще одной важной характеристикой белка Sox2 является то, что он поддерживает клетки в состоянии стволовых клеток, подавляя активность взрослых генов, которые заставляют клетки созревать.

Хотя Sox2 обладает этими мощными функциями, он также имеет потенциально расстраивающие неэффективности.

Первая заключается в том, что структура белка Sox2 нестабильна и более «гибкая».

Большинство белков имеют фиксированные и жесткие структуры, в отличие от Sox2, который похож на цепь из бусин.

Это означает, что некоторые части цепи жесткие, но другие части произвольно болтаются.

В этом заключается основная проблема.

Из-за этой гибкости он большую часть времени промахивается мимо целей на ДНК, которые должен активировать.

Когда Sox2 не может связываться с целевыми участками ДНК, он не может активировать основные гены стволовых клеток, критически важные для репрограммирования стволовых клеток.

Также, если им случается найти правильное место для связывания, из-за гибких частей захват недостаточно сильный и не длится достаточно долго, чтобы вызвать необходимые изменения в генах.

Именно так гибкая структура Sox2 ограничивает его возможности.

Однако новые конструкции Sox2, предложенные GPT-4b micro, преодолели все эти проблемы, и они работали намного лучше, чем естественный белок Sox2.

GPT-4n micro изменил около 26–36% всей белковой последовательности, и было изменено более 100 аминокислот.

Новый белок, созданный моделью, называется вариантом RetroSOX.

RetroSOX более чем в 50 раз лучше активирует маркеры стволовых клеток, что указывает на то, что клетка становится стволовой.

Кроме того, когда ученые тестировали в лаборатории, более 30% вариантов RetroSOX показали лучшую производительность по сравнению с естественным Sox2.

Когда RetroSOX был внедрен во взрослые клетки, они показали полную плюрипотентность, то есть могли быть превращены в любые клетки, плюс они сохраняли свою ДНК здоровой и неизмененной, пока клетки росли в лаборатории (геномная стабильность).

Говоря о втором важном белковом дизайне, GPT-4b micro разработал новый вариант другого белка Яманаки под названием белок KLF4.

KLF4 — самый большой из всех белков Яманаки, а также самый сложный и расстраивающий из всех них.

Около 15 лет экспериментов практически ничего не дали.

Из 19 попыток внести крошечные изменения в белок KLF4 сработала только одна попытка.

KLF4 подобен мыльному пузырю. Он формируется, но очень быстро разрушается механизмами очистки клетки.

Половина всех белков KLF4 разрушается примерно за 2 часа, и клетки не способны сформировать достаточно KLF4 для инициации репрограммирования клеток.

Так же как и Sox2, способность захватывать ДНК у белка KLF4 также не очень хорошая.

KLF4 использует три «цинковых пальца» для захвата молекулы ДНК, но эти пальцы не синхронизированы и вместе плохо работают.

Только некоторые из пальцев удерживают ДНК, а другие просто болтаются, ничего не делая.

Таким образом, этот слабый захват приводит к временному связыванию.

Еще одной проблемой с белком является большая молекула аминокислоты в позиции 507.

Эта большая молекула лейцина действует как препятствие, когда белок KLF4 пытается прикрепиться к молекуле ДНК.

Из-за этого белок не приближается достаточно близко к нуклеотиду ДНК, с которым он связался, чтобы начать процесс репрограммирования клеток.

Например, он отвлекается на химически модифицированную ДНК или метилированную ДНК, когда должен фокусироваться на неметилированных областях в некоторых случаях.

Опять же, GPT-4b micro преодолел все эти проблемы, разработав новый вариант под названием белок RetroKLF.

Чтобы заставить белок дольше жить, модель ИИ модифицировала или удалила соединения, которые были ответственны за разрушение белка KLF4.

Она также добавила стабилизирующие аминокислоты к белковой структуре и создала лучшие структуры свертывания белков, которые помогли белку противостоять деградации.

Другим важным изменением было удаление молекулярного препятствия или молекулы лизина из его структуры.

Для улучшения функций цинковых пальцев более эффективные аминокислоты, такие как глицин и аланин, были добавлены в ключевые позиции.

Другие модификации включают улучшение координации между цинковыми пальцами для лучшего захвата, усиленную способность выбирать правильный тип молекулы ДНК и улучшенную способность входить в плотно упакованную ДНК.

Ученые протестировали вариант RetroKLF более тщательно, чем они тестировали вариант Sox2.

Было обнаружено, что показатель успеха близок к 50%, что было огромным улучшением по сравнению со старыми методами.

Еще более лучшие результаты были получены при сочетании вариантов RetroSOX и RetroKLF, что привело к наибольшим достижениям.

46% клеток показали положительные результаты всего через одну неделю. (Естественные белки показывают около 2–3% положительных результатов после 2 недель.)

В трех различных тестах клетки кожи показали большое увеличение сигналов, которые показывали, что они становятся стволовыми клетками.

Ранние признаки появлялись намного чаще, а более поздние, более сильные признаки проявлялись раньше.

Далее, чтобы проверить, действительно ли белки, разработанные ИИ, работают лучше и могут использоваться для лекарств, ученые попробовали другие методы доставки (мРНК вместо вирусов).

Они также протестировали их на новом типе клеток, называемых мезенхимальными стромальными клетками, которые были взяты у трех людей старше 50 лет.

Результаты были невероятными!

Всего через 7 дней 30% клеток показали ранние сигналы стволовых клеток.

И более 80% этих клеток включили ключевые гены стволовых клеток (OCT4, NANOG, SOX2 и TRA-1–60).

Опять же, для дальнейшей оценки эффективности новых разработанных белков ученые сосредоточились на другом ключевом моменте: могут ли перепроектированные белки фактически заставить старые клетки вести себя как новые.

Для этого они исследовали повреждение ДНК, которое является основной причиной менее эффективной работы клеток с возрастом.

Коктейль из RetroSOX и RetroKLF был протестирован путем изучения маркера γ-H2AX, который является одним из самых вредных типов повреждения ДНК.

В результатах было обнаружено, что клетки, обработанные коктейлем, показали очень мало маркера γ-H2AX по сравнению с клетками, обработанными обычными белками.

Это означает, что коктейль RetroSOX/KLF может защищать и восстанавливать клетки намного лучше и может справляться с одной из основных проблем старения на уровне ДНК.

Можем ли мы думать об этом прорыве как о взломе кода клеточного путешествия во времени?

Да, определенно можем!

То, что когда-то казалось невозможным, теперь становится реальностью.

Клеточное репрограммирование было как игра в лотерею. Вы могли выиграть один раз из ста попыток.

Не было реальной надежды на лечение пациентов с его помощью, и процесс был слишком нереалистичным.

Но такие прорывы, как этот, делают возможным называть старение излечимым состоянием, а не естественной судьбой, и такие заболевания, как болезнь Альцгеймера, могут быть обращены вспять, добавив много здоровых лет к человеческой жизни.

Вопрос сегодня уже не в том, можем ли мы повернуть вспять биологические часы, а в том, как быстро и безопасно мы можем научиться это делать.