Там, где медицина опустила руки, вмешался ИИ. PepMLM нашел путь к нелечебному раку

Исследование, опубликованное в журнале Nature Biotechnology, описывает новый способ применения искусственного интеллекта: алгоритм помогает проектировать небольшие лекарственные молекулы-пептиды, которые могут «прилипать» к вредным белкам в организме и запускать их разрушение — даже когда учёным неизвестна их трёхмерная форма. Такой подход открывает путь к терапиям для заболеваний, которые долгое время считались трудными мишенями для фармакологии, включая некоторые виды рака, болезни мозга и вирусные инфекции.

Над работой трудилась межуниверситетская команда из Университета Макмастера, Дьюкского университета и Корнелльского университета. Инструмент под названием PepMLM построен на основе алгоритма, изначально созданного для понимания человеческого языка и используемого в чат-ботах, но обученного распознавать «язык» белков. В 2024 году Нобелевскую премию по химии присудили исследователям из Google DeepMind за AlphaFold — систему ИИ , предсказывающую 3D-структуры белков, что стало прорывом для поиска лекарств. Однако многие белки, связанные с заболеваниями, включая онкологию и нейродегенерацию, не имеют стабильной структуры. Здесь PepMLM предлагает другой путь: вместо структуры он использует только аминокислотную последовательность белка, создавая на её основе пептидные препараты. Это позволяет нацеливаться на гораздо более широкий круг белковых мишеней, в том числе ранее считавшихся «нелечебными».

«Большинство инструментов для дизайна препаратов требуют знания 3D-структуры белка, но многие важные мишени такой структуры не имеют, — объясняет старший автор работы Пранам Чаттерджи, возглавлявший проект в Дьюке и ныне работающий в Пенсильванском университете. — PepMLM меняет правила игры: он проектирует пептидные связывающие молекулы, опираясь лишь на аминокислотную последовательность».

В лабораторных тестах команда показала, что PepMLM способен создавать короткие цепочки аминокислот, которые прочно связываются с белками, связанными с заболеваниями, а в ряде случаев помогают метить их на разрушение. Среди проверенных мишеней — белки, задействованные в раке, репродуктивных расстройствах, болезни Хантингтона, а также в реальных вирусных инфекциях. «Это один из первых инструментов, который может напрямую проектировать такие молекулы по одной лишь последовательности белка, — добавляет Чаттерджи. — Это открывает дорогу к более быстрым и эффективным способам разработки новых терапий».

Значимую часть экспериментов выполнили в Университете Макмастера: аспирантка лаборатории Рэя Труанта Кристина Пэнг возглавила исследования по болезни Хантингтона. «Здорово видеть, что спроектированные ИИ пептиды действительно работают внутри клеток и разрушают токсичные белки, — говорит Пэнг. — Это может стать мощным подходом для болезней, где традиционные препараты не показали эффекта». В Корнелле в лабораториях Мэттью ДеЛизы и Эктора Агилара конструировали и тестировали пептиды на вирусных белках, а в Дьюке команда Чаттерджи разработала саму модель и провела раннюю валидацию. «Эта работа показывает, что мы можем связывать любой белок с любым другим, — отмечает Рэй Труант, профессор кафедры биохимии и биомедицинских наук. — Мы способны направленно разрушать вредные белки, стабилизировать полезные или управлять их модификациями — в зависимости от терапевтической задачи».

Исследователи уже работают над следующими версиями алгоритмов — PepTune и MOG-DFM, — чтобы улучшить свойства пептидов в организме: повысить их стабильность, избирательность и удобство доставки. «Наша конечная цель — универсальная программиру