Vedci práve dosiahli významný míľnik vo vytváraní syntetického života
Výskumníci úspešne vytvorili posledný chromozóm synteticky vytvoreného genómu kvasiniek.
Po viac ako dekáde výskumu vedci z Macquaire University úspešne vytvorili posledný chromozóm pre prvý umelý genóm kvasiniek na svete. Tento výskum otvára dvere do sveta odolnejších, umelo vytvorených organizmov.
Na vytvorení umelých kvasiniek spolupracovali výskumníci s vedcami z celého sveta. Ide o naozaj významný míľnik v oblasti syntetickej biológie. Vytvorenie posledného chromozómu pre umelo vytvorený genóm kvasiniek zároveň reprezentuje ukončenie projektu Sc2.0. Cieľom tohto projektu bolo vytvorenie prvého syntetického eukaryotického genómu z druhu Saccharomyces cerevisiae.
Autori štúdie na to využili prelomové metódy na úpravu genómu, vrátane protokolu CRISPR D-BUGS. Vedci taktiež identifikovali a napravili genetické chyby, ktoré ovplyvňovali rast kvasiniek. Zmeny, ktoré v rámci najnovšej štúdie vykonali vrátili druhu kvasiniek schopnosť rásť na glycerole, čo je dôležitý zdroj uhlíka.
Obrovský posun v oblasti syntetickej biológie
Výskum zároveň ukazuje, ako môžu vedci navrhnúť syntetické chromozómy a ako môžu odstrániť chyby, ktoré počas vytvárania vznikli. Výsledkom by mohli byť odolnejšie organizmy, ktoré by vedeli zabezpečiť potravinové reťazce alebo by nám mohli pomôcť pri vytváraní nových liekov.
“Naša práca predstavuje historický moment v oblasti syntetickej biológie. Ide o poslednú časť skladačky, ktorá zamestnávala výskumníkov už veľa rokov,” tvrdí porfesor Sakkie Pretorius, jeden z autorov štúdie.
Autori štúdie dodávajú, že kompletizácia posledného syntetického chromozómu a vyladenie jeho chýb predstavuje ukončenie vývoja mimoriadne silnej platformy, ktorá posúva odbor syntetickej biológie míľovými krokmi dopredu. Ako sme už spomenuli, cieľom tejto štúdie bolo použitie špeciálnych nástrojov na úpravu génov, na identifikovanie a vyriešenie problémov v syntetickom chromozóme. Vyriešením týchto problémov výskumníci zlepšili schopnosť kvasiniek rozmnožovať sa a rásť aj v náročných podmienkach.
Neprehliadni
Ukázalo sa, že umiestnenie genetických markerov blízko neistých génových oblastí náhodne ovplyvnilo to, ako sa dôležité gény zapínajú a vypínajú. Ovplyvnilo to hlavne to, ako kvasinky metabolizovali meď a ako sa bunky v genetickom materiáli delili.
“Kľúčovým zistením našej štúdie bolo, ako môže poloha genetických markerov narušiť expresiu dôležitých génov. Objav má mimoriadne dôležité implikácie pre budúcnosť vytvárania genómov. Dokázali sme založiť dizajnové princípy, ktoré vieme následne aplikovať aj na iné organizmy,” vyjadril sa spoluautor štúdie, doktor Hugh Goold.
Posledný synteticky vytvorený chromozóm sa označuje ako synXVI. Syntetický chromozóm sa vyznačuje vlastnosťami, ktoré dovoľujú výskumníkom vytvoriť dostatočnú genetickú diverzitu prakticky na požiadanie. Vytvorenie tak veľkého syntetického chromozómu bolo možné jedine vďaka robotickej pomoci.
Autori štúdie naznačujú budúcnosť vytvárania syntetických genómov. Veria, že vďaka tomuto objavu by sme mohli rovnaký proces využiť aj pri vytváraní genómov rastlín alebo cicavcov. Vďaka úspechom tejto štúdie sa vedia vedci v budúcnosti vyhnúť implementácii potenciálne rušivých genetických prvkov vedľa dôležitých génov.
Prelomové úspechy v biológii
Nedávno bola publikovaná aj štúdia, ktorá opisuje ako umelá inteligencia dokázala simulovať 500-miliónov rokov evolúcie a vytvorila úplne nový fluorescenčný proteín. Model, ktorý proteín vytvoril výskumníci nazvali ESM3. Autori štúdie tvrdia, že predchádzajúce štúdie ukázali, že syntetizácia nových proteínov poskytuje vedcom jedinečný pohľad na štruktúru a funkcie prirodzených proteínov. Do dnešného dňa však boli laboratórne vytvorené proteíny kópiami proteínov, ktoré sa vyskytujú v prírode. Nová štúdia ale pomocou imitácie evolučného procesu získala proteín, ktorý nikdy v prírode neexistoval.
AI model ESM3 je multimodálnym generatívnym jazykovým modelom. Znamená to, že sa podobá na tradičných chatbotov ako ChatGPT alebo Gemini. Tento model sa ale špecializuje na prírodu a výskumníci ho trénovali na obrovskom množstve vedeckých dát. Presnejšie model trénovali na 771-miliardách tokenov, ktoré vytvorili z 3,15-miliárd sekvencií proteínov, 236-miliónov proteínových štruktúru a 539-miliónov proteínových anotácií. Viac sa o umelej inteligencii a syntetickom proteíne môžeš dočítať v tomto článku.
Komentáre