Ricercatori sudcoreani hanno utilizzato l'IA per progettare il DNA che si piega autonomamente in forme minuscole

Punti chiave

• Ricercatori sudcoreani hanno pubblicato uno studio in Nature Communications mostrando che un modello di IA, Generative SNUPI, può progettare strutture di DNA da forme disegnate dall'utente.
• L'origami del DNA, una tecnica per piegare il materiale genetico in forme precise, esiste da circa 20 anni ma si è sviluppata lentamente perché il processo di progettazione è costoso e laboriose.
• Generative SNUPI utilizza un modello di diffusione, la stessa categoria di IA che alimenta i generatori di immagini come DALL-E, per tradurre una forma target in un progetto di DNA funzionante.
• I team di ricerca hanno sede presso l'Università Nazionale di Seul e l'Università di Hanyang in Corea del Sud.
• Le versioni future dello strumento potrebbero supportare strutture flessibili e mobili necessarie per la somministrazione di farmaci e il trattamento del cancro.

Immaginate di piegare un foglio di carta in una gru di origami, tranne che la carta è un filamento di DNA e la gru finita è migliaia di volte più piccola di un capello umano. Questo è il concetto di base dietro l'origami del DNA, e ha gli scienziati entusiasti di possibilità che vanno dai minuscoli robot medici alle strutture che possono somministrare farmaci direttamente all'interno del corpo.

Il problema è sempre stato la fase di progettazione. Capire esattamente come sequenziare, o disporre, le lettere chimiche del DNA in modo che il filamento si pieghi nella forma giusta richiede conoscenze specialistiche, molti aggiustamenti manuali e tempo significativo.

Un nuovo modello di IA chiamato Generative SNUPI, abbreviazione di Structured Nucleic Acids Programming Interface, mira a rimuovere questo collo di bottiglia. I team dell'Università Nazionale di Seul e dell'Università di Hanyang hanno costruito lo strumento e lo hanno descritto sulla rivista Nature Communications. Come riportato per primo da IEEE Spectrum AI, il modello può prendere un contorno disegnato dall'utente, pensiamo a una faccia di cane o alla silhouette della Gioconda, e generare un progetto di DNA che funziona fisicamente.

Il modello utilizza quello che i ricercatori chiamano un modello di diffusione. Pensatelo come disegnare su una forma con milioni di piccoli punti precisi finché i punti stessi non diventano il progetto. Il modello conosce le regole chimiche che il DNA segue: in particolare, quali blocchi di costruzione molecolari sono attratti l'uno dall'altro. Utilizza queste regole per popolare la forma target con una sequenza di DNA valida.

Una volta completato il progetto, gli scienziati di laboratorio sintetizzano, o producono chimicamente, brevi filamenti di DNA chiamati graffe. Queste graffe tirano un filamento più lungo, chiamato impalcatura, nella forma desiderata. Kyounghwa Jeon, candidato al dottorato presso l'Università Nazionale di Seul che ha lavorato al progetto, dice che il processo è "molto simile a graffettare carta".

Il team ha scoperto che alcune forme inizialmente non si mantenevano, non a causa di un errore nell'IA, ma perché la forma di input stessa era strutturalmente instabile. Hanno aggiunto un controllo prima della fase di progettazione per individuare questi casi in anticipo.

Cosa significa questo per la medicina?

Per ora, principalmente colpisce i ricercatori. La versione attuale di Generative SNUPI produce strutture rigide, e molti usi medici nel mondo reale, come guidare un farmaco verso una cellula cancerosa, richiedono strutture che possono piegarsi e muoversi. Do-Nyun Kim, assistente professore presso l'Università Nazionale di Seul, dice che il team pianifica di estendere il lavoro a progetti dinamici e riconfiguribili nella ricerca futura.

Se questo obiettivo viene raggiunto, i risultati pratici potrebbero includere sistemi di somministrazione di farmaci più precisi e nuovi strumenti per l'immunoterapia, trattamenti che insegnano al sistema immunitario a combattere le malattie. Questo è ancora lontano anni. Ma oggi, lo strumento rende già un processo impegnativo e riservato solo agli esperti accessibile a un gruppo molto più ampio di scienziati.

Rebecca Taylor, professoressa di ingegneria meccanica presso la Carnegie Mellon University che non era coinvolta nello studio, l'ha detto semplicemente: "L'intero campo è in qualche modo abilitato e trattenuto dai suoi strumenti. Quando crei un nuovo strumento che abilita una nuova capacità, è davvero un grande progresso per il campo".