Protein fluoresen baru telah dibuat menggunakan kecerdasan buatan (AI), dengan para ilmuwan memperkirakan bahwa evolusi alaminya akan membutuhkan setengah miliar tahun. Protein, yang dikenal sebagai esmGFP, dirancang oleh model AI yang dilatih pada data biologis yang luas, yang mengarah pada pengembangan struktur yang berbeda dari protein fluoresen hijau alami yang ditemukan pada ubur-ubur dan karang. Terobosan ini diharapkan dapat berkontribusi pada kemajuan dalam kedokteran dan rekayasa protein.
Studi Mengungkapkan Evolusi Molekuler yang Digerakkan AI
Menurut studi yang diterbitkan di Science, model AI ESM3 digunakan untuk menghasilkan esmGFP dengan mengisi urutan genetik yang hilang berdasarkan data dari 2,78 miliar protein alami. Hasilnya adalah protein yang hanya berbagi 58 persen dari urutannya dengan setara terdekat yang diketahui, protein yang dimodifikasi manusia yang berasal dari anemon laut ujung gelembung (Entacmaea quadricolor). Para ilmuwan mencatat bahwa 96 mutasi genetik yang berbeda akan diperlukan agar esmGFP berevolusi secara alami, sebuah proses yang diperkirakan memakan waktu lebih dari 500 juta tahun.
Cara Kerja Model AI
Model AI, yang dikembangkan oleh para peneliti di EvolutionaryScale, berfungsi dengan memprediksi dan menyelesaikan urutan protein menggunakan teknik pemodelan bahasa yang mirip dengan yang digunakan dalam sistem AI berbasis teks. Tidak seperti evolusi tradisional, di mana protein mengalami perubahan bertahap melalui seleksi alam, ESM3 menghasilkan protein fungsional dengan mengeksplorasi kemungkinan variasi genetik yang luas. Berbicara kepada Live Science, Alex Rives, salah satu pendiri dan kepala ilmuwan di EvolutionaryScale, menyatakan bahwa sistem AI mempelajari prinsip-prinsip biologis dasar dan dapat menciptakan protein fungsional di luar batasan evolusi alami.
Aplikasi dalam Bioteknologi
Protein fluoresen hijau banyak digunakan di laboratorium penelitian, sering melekat pada protein lain untuk melacak proses seluler. Temuan studi menunjukkan bahwa rekayasa protein yang digerakkan oleh AI dapat mempercepat pengembangan obat dan aplikasi lain dalam bioteknologi. Tiffany Taylor, seorang ahli biologi evolusioner di University of Bath, mencatat dalam analisisnya tentang studi pracetak bahwa sementara model AI seperti ESM3 menawarkan kemungkinan baru dalam desain protein, kompleksitas seleksi alam yang lebih luas tidak boleh diabaikan.
