Ученые из MIT нашли сотни новых инструментов редактирования генома в бактериях
Иллюстрация: Nano Banana
Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили DefensePredictor — систему на базе искусственного интеллекта, способную молниеносно идентифицировать белки, отвечающие за иммунный отклик бактерий. Если традиционные подходы требовали на эти задачи долгих месяцев, то инновационный алгоритм справляется за считанные минуты. В ходе пилотного запуска система обнаружила более 600 протеинов в штаммах Escherichia coli, чья связь с иммунитетом ранее оставалась скрытой.
Экспериментальная проверка показала, что многие из выявленных белков действительно предохраняют бактерии от поражения фагами — вирусами, способными за сутки уничтожить до 25% микробной популяции. Это доказывает, что ИИ не просто занимается классификацией, а с высокой точностью определяет биологически активные и ранее неизвестные защитные механизмы.
В основе работы лежит эволюционное противостояние «микроб–вирус». Бактерии выработали колоссальный арсенал средств защиты: от уничтожения вирусной ДНК до систем запоминания прошлых атак. Самый известный пример — CRISPR, который изначально был инструментом адаптивного бактериального иммунитета, а позже совершил революцию в генной инженерии.
Однако CRISPR — лишь верхушка айсберга. Ученым известно о сотнях других стратегий защиты, но большинство из них до сих пор не идентифицированы, так как гены, отвечающие за них, часто разбросаны по геному и не сгруппированы в очевидные кластеры.
Решить эту задачу помогает DefensePredictor, использующий языковую модель ESM-2. Она анализирует аминокислотные последовательности подобно тому, как нейросети работают с текстом, воспринимая белки как «фразы», формирующие сложные функциональные структуры.
Для настройки алгоритма команда использовала данные, накопленные инструментом DefenseFinder: около 15 000 защитных белков и 186 000 «обычных» протеинов, извлеченных из 17 000 геномов. Проанализировав 69 штаммов кишечной палочки, модель выделила 600 кандидатов, причем около половины из них оказались уникальными и не были сгруппированы с другими известными генами.
Лабораторные испытания на уязвимых культурах подтвердили: 45% предсказанных белков обеспечивают эффективную защиту от вирусного вторжения. Масштабирование алгоритма на 1000 других микробных видов позволило выявить тысячи новых защитных компонентов.
Одновременно с этим специалисты Института Пастера с помощью собственных разработок предсказали около 2,4 млн антивирусных белков в 32 000 геномов. Это наглядно демонстрирует, насколько огромен скрытый потенциал бактериальной микробиоты.
Ученые подчеркивают: бактериальный иммунитет — это неисчерпаемый ресурс. Исследования систем, действующих как «молекулярные ножницы» или токсин-антитоксинные комплексы, открывают колоссальные возможности для биотехнологий: от создания прецизионных генных инструментов до управляемых биологических переключателей.
Главное преимущество внедрения ИИ заключается в способности видеть закономерности, скрытые от человеческого глаза в массивах данных, превышающих возможности ручного анализа. Финальная цель разработки — не просто пополнение библиотеки биологических инструментов, но и глубокое понимание эволюции иммунитета, что в будущем приведет к созданию радикально новых технологий в медицине и синтетической биологии.
Источник: iXBT
Умные часы Honor Watch Fit 6 вышли в Китае: крупный дисплей, пульсометр и датчик SpO2, защита от воды, GPS, и заказать их уже можно
CRISPR вышел из лаборатории: впервые ДНК отредактировали прямо внутри человеческого организма
«Каждую неделю мы говорим о конкуренции в Китае»: китайский C919 от COMAC заставляет Airbus волноваться
Обновление One UI 9 подвело владельцев Samsung Galaxy S26 Ultra: после сброса настроек смартфон может не включиться
Растения заговорили электрическими сигналами: стартап Electric Plant научил ИИ их расшифровывать
Helion привлекла $175 млн на создание полупроводников, способных вдвое повысить мощность её термоядерных электростанций
Getty Images объявила о банкротстве
AMD и Intel совместно оптимизируют PyTorch для ИИ-задач на процессорах x86