Google DeepMind представила систему маркировки разработанных ИИ синтетических белков
Она заложена в саму аминокислотную последовательность
Компания Google DeepMind представила систему SynthID Bio для маркировки синтетических белков, разработанных с помощью генеративного искусственного интеллекта. Она адаптируется в зависимости от типа данных и вносит небольшие распознаваемые поправки в выбор аминокислот в пептидных последовательностях, настраивая атомные координаты в соответствии с трехмерной структурой белка. Как подтвердили моделирование и эксперименты с сосудистым эндотелиальным фактором роста А (VEGF-A), спайк-белком RBD коронавируса SARS-CoV-2 и контрольной точкой иммунитета PD-L1, такие поправки не затрагивают функции белков, их аффинность к лигандам и природное разнообразие последовательностей и при этом хорошо распознаются.
Целью разработки стало обеспечение биобезопасности при синтезе реальных белков с последовательностями, разработанными с помощью систем на основе генеративных моделей машинного обучения, таких как AlphaProteo, ProteinMPNN и системы для генерации бактериофагов. Такие инструменты могут обойти традиционный скрининг синтеза ДНК и генерировать последовательности с неизвестными рисками, а недолжным образом помеченные синтетические белки могут загрязнить соответствующие базы данных и библиотеки, компрометируя основанные на них исследования. SynthID Bio обеспечивает верификацию таких белков, заложенную непосредственно в их биологическую структуру.
А мозг консолидировал ее во сне
Британские нейрофизиологи выяснили, что во время обучения информация избирательно помечается для запоминания, которое происходит во время сна, и этот процесс регулируется тета-ритмом. Для эксперимента, описанного в PLoS Biology, ЭЭГ записали у 31 человека во время обучения и сна, а затем устроили участникам тесты на память.