Med hjälp av artificiell intelligens har forskare vid Chalmers lyckats designa konstgjort DNA som kontrollerar cellernas proteintillverkning. Tekniken kan bidra till att vaccin, läkemedel mot svåra sjukdomar samt alternativa livsmedel utvecklas och produceras mycket snabbare och till väsentligt lägre kostnad än idag.
Den genetiska koden i vårt DNA transkriberas till molekylen mRNA, som fungerar som en budbärare som talar om för cellens fabrik vilket protein den ska producera, samt i vilka mängder. Processen är grundläggande för cellernas funktionalitet i alla levande organismer.
Forskare har lagt stor kraft på att försöka kontrollera genuttrycket eftersom det bland annat kan bidra till utveckling av proteinbaserade läkemedel. Ett aktuellt exempel är mRNA-vaccin mot covid19, som talar om för kroppens celler att de ska producera samma protein som finns på coronavirusets yta. Kroppens immunförsvar kan då lära sig att bilda antikroppar mot viruset. På samma sätt är det möjligt att lära kroppens immunförsvar att besegra cancerceller eller andra komplexa sjukdomar, om man vet förstår den genetiska kod som ligger bakom produktionen av specifika proteiner.
"DNAt kontrollerar mängden protein"
En majoritet av dagens nya läkemedel är just proteinbaserade, men teknikerna för att framställa dem är både dyra och långsamma, eftersom det är svårt att kontrollera hur DNA uttrycks. En forskargrupp på Chalmers, som leds av Aleksej Zelezniak, docent i systembiologi, tog förra året ett viktigt steg i förståelsen för hur mycket av ett protein som tillverkas av en viss DNA-sekvens.
− Först handlade det om att fullt ut kunna ”läsa” DNA-molekylens instruktioner. Nu har vi lyckats designa eget DNA som innehåller precis de instruktioner som behövs för att kontrollera vilken mängd av ett specifikt protein som tillverkas, säger Aleksej Zelezniak om forskargruppens senaste viktiga genombrott.
Printar DNA på beställning
Principen bakom den nya metoden liknar den som används när en AI genererar ansikten som ser ut som verkliga människor. Genom att AI:n lär sig hur en stor mängd ansikten ser ut kan den sedan skapa helt nya verklighetstrogna ansikten. Det är sedan lätt att modifiera ansiktet genom att exempelvis säga att det ska bli äldre, eller ha en annan frisyr. Men att däremot från noll programmera ett trovärdigt ansikte utan AI hade varit mycket svårare och mer tidskrävande. På samma sätt har forskarnas AI fått lära sig strukturen och den mängdreglerande koden i DNA. AI:n designar sedan syntetiskt DNA, som är lätt att modifiera i önskvärd riktning.
Enkelt uttryck får AI en beställning på hur mycket av en gen som behöver uttryckas, och ”printar” sedan rätt DNA-sekvens.
− DNA är en otroligt lång och komplex molekyl. Det är därför mycket utmanande att på experimentell väg göra förändringar i den genom att läsa, ändra, läsa och ändra igen. Det tar åratal av forskning för att hitta något som fungerar. Då är det i stället mycket mer effektivt att låta en AI lära sig hur principerna för att navigera DNA fungerar. Det som annars tar år kan kortas till veckor eller månader, säger studiens försteförfattare Jan Zrimec, tidigare forskare i Aleksej Zelezniaks grupp och numera verksam vid National Institute of Biology i Slovenien.
Effektivare proteintillverkning
Forskarna har utvecklat sin metod på jästsvampen Saccharomyces cerevisiae, vars celler liknar däggdjursceller. Nästa steg är att använda människoceller. Forskarna har förhoppningar om att deras framsteg ska få betydelse för utvecklingen av nya såväl som befintliga läkemedel.
− Proteinbaserade läkemedel mot komplexa sjukdomar, eller alternativa livsmedelsproteiner, kan ta många år och vara extremt dyra att tillverka. En del blir så dyra att det inte går att få en ekonomisk avkastning på investerade pengar. Med vår teknik är det möjligt att utveckla och tillverka proteiner på ett effektivare sätt så att de kan kommersialiseras, säger Aleksej Zelezniak.
Läs hela studien: Controlling gene expression with deep generative design of regulatory DNA
- Studiens författare är Jan Zrimec, Xiaozhi Fu, Azam Sheikh Muhammad, Christos Skrekas, Vykintas Jauniskis, Nora K. Speicher, Christoph S. Börlin, Vilhelm Verendel, Morteza Haghir Chehreghani, Devdatt Dubhashi, Verena Siewers, Florian David, Jens Nielsen och Aleksej Zelezniak.
- Forskarna är verksamma vid Chalmers tekniska högskola, National Institute of Biology, Slovenien; Biomatter Designs, Litauen; Institute of Biotechnology, Litauen; BioInnovation Institute, Danmark; King’s College London, Storbritannien.
Kontakt
- Docent, Systembiologi, Life Sciences