di Carolina Vivianti
Latent Labs ha sviluppato Latent-X, un modello di IA che progetta proteine in grado di legarsi a bersagli specifici, ottenendo un legame in oltre il 90% dei campioni testati per peptidi ciclici e tra il 10% e il 64% per piccole proteine. I bersagli includono proteine legate al cancro, alle reazioni immunitarie e alle infezioni virali.
L’azienda Latent Labs ha sviluppato il modello di IA Latent-X, che progetta molecole proteiche in grado di legarsi a bersagli specifici, mostrando un’alta percentuale di costruzioni di successo nei test di laboratorio.
Per i peptidi ciclici, i ricercatori hanno ottenuto un legame in oltre il 90% dei campioni testati, mentre per le piccole proteine la percentuale di candidati di successo è variata tra il 10% e il 64%, a seconda del bersaglio.
Gli autori hanno testato le loro creazioni su sette bersagli proteici, tra cui quelli legati al cancro, alle reazioni immunitarie e alle infezioni virali.
Latent-X crea molecole non attraverso la selezione di varianti preesistenti, ma progettandole ex novo, contemporaneamente alla sequenza di aminoacidi e alla struttura tridimensionale della proteina. L’utente specifica la struttura della proteina bersaglio e la regione superficiale a cui deve legarsi la nuova proteina.
Il modello calcola poi la struttura del complesso a livello atomico e tiene conto delle interazioni non covalenti, incluse i legami a idrogeno.
Questo approccio dovrebbe ridurre il numero di candidati che devono essere testati sperimentalmente. Nella parte sperimentale del lavoro, i ricercatori hanno testato da alcune decine a 100 costruzioni per ogni bersaglio, mentre la ricerca tradizionale di molecole farmaceutiche spesso richiede lo screening di enormi librerie di composti.
Gli autori sottolineano che l’alta percentuale di candidati di successo permette potenzialmente di trasferire parte della costosa ricerca sperimentale alla fase computazionale.
I ricercatori hanno testato due classi di molecole. La prima includeva peptidi macrocilici di circa 12-18 aminoacidi, la seconda era composta da mini-proteine di circa 80-120 aminoacidi.
Nei test sono stati utilizzati i bersagli MDM2, MCL-1, PD-L1, BHRF1, TrkA, il recettore IL-7Rα e il dominio di legame del recettore della proteina S del SARS-CoV-2. Queste proteine sono coinvolte in processi legati a tumori, sistema immunitario, dolore e infezioni virali.
In particolare, Latent-X ha mostrato risultati particolarmente elevati nella creazione di macrocilici. Per MDM2, la percentuale di costruzioni con legame misurabile ha raggiunto il 90,9%, per MCL-1 è stata del 100%, e per PD-L1 ha raggiunto il 94,1%. In questo caso, i ricercatori hanno misurato il legame in 11-17 molecole sintetizzate e ciclizzate con successo per ogni bersaglio. Dei 30 varianti iniziali, è stato possibile ottenere campioni adatti nel 57-87% dei casi, quindi il tasso di legame quasi del 100% non significa che tutte le costruzioni generate dall’IA abbiano superato il ciclo di laboratorio.
Per le mini-proteine, i risultati sono stati meno omogenei. La percentuale di candidati di successo è stata del 64% per BHRF1, del 10% per TrkA, del 49% per PD-L1, del 26% per IL-7Rα e del 52% per il dominio del SARS-CoV-2. Per ogni bersaglio, i ricercatori hanno testato 100 varianti sviluppate.
Il lavoro è stato pubblicato su arXiv e presenta i risultati della stessa Latent Labs. Tutti gli autori hanno indicato di aver lavorato come dipendenti o consulenti dell’azienda, quindi la riproduzione indipendente degli esperimenti rimane particolarmente importante per valutare il vantaggio dichiarato del modello. Gli autori hanno pubblicato parte delle sequenze delle proteine testate in laboratorio, affinché altri gruppi possano ripetere i test.
I risultati dimostrano comunque quanto rapidamente stia cambiando il design computazionale delle proteine. L’IA viene già utilizzata non solo per prevedere la forma delle molecole esistenti, come nel caso di AlphaFold.
Ovviamente gli aspetti relativi al Dual Use, su queste tecnologie sono molto all’attenzione perché come possono essere create proteine utili possono essere anche creati virus e molecole che possono essere utilizzate come potenti armi biologiche.