Штучний інтелект прискорює проектування генетичних ланцюгів на основі даних

Проектування генетичних ланцюгів наразі проходить етап докорінної трансформації, перетворюючись із методу спроб і помилок на процес, керований точними обчисленнями та предиктивними моделями. Це наближає сучасну біотехнологію до повноцінної інженерної дисципліни. Генетичний ланцюг являє собою структуровану послідовність ДНК, яка регулює активність генів за певними логічними правилами, що дозволяє програмувати клітини для виконання чітко визначених завдань. Такі ланцюги можуть функціонувати як біологічні перемикачі, осцилятори або системи пам'яті, організовуючи генетичну інформацію для передбачуваного керування поведінкою клітин. Сфера застосування цих технологій надзвичайно широка: від точного модулювання імунних відповідей до контрольованого синтезу цінних молекул безпосередньо в організмі людини, що відкриває шлях до впровадження складних стратегій клітинної терапії.

Ключовим проривом, про який повідомив журнал Nature у січні 2026 року, стала розробка інноваційної технології CLASSIC (Combining Long- and Short-range Sequencing to Investigate Genetic Complexity) дослідниками з Університету Райса. Ця технологія дозволяє в межах одного етапу аналізу одночасно конструювати та тестувати сотні тисяч або навіть мільйони різних проектних рішень для генетичних ланцюгів. Для високопродуктивного спостереження за активністю ланцюгів, введених у культивовані людські клітини, вчені пов'язали кожну схему з експресією флуоресцентного білка. Вимірювання яскравості цього світіння дозволило оцінити функціонування кожного окремого варіанта, а подальше секвенування асоційованих штрих-кодів допомогло створити детальну карту, що пов'язує конкретну послідовність ДНК із фенотипом клітини. Професор Калеб Башор з Інституту синтетичної біології Райса підкреслив, що ця методика допомагає ефективно зіставляти послідовності з їхньою поведінкою, фактично знаходячи «голку в стозі сіна».

Масштабне картографування, отримане в результаті цих експериментів, надало необхідну базу для навчання моделей штучного інтелекту та машинного навчання. Ці моделі продемонстрували здатність розпізнавати, які саме характеристики послідовності ДНК відповідають конкретним функціональним проявам, показавши значно вищу точність у прогнозуванні функцій порівняно з моделями, що базуються виключно на фізичних принципах. Такий обчислювальний підхід є наріжним каменем сучасної науки, особливо в контексті складного біологічного середовища людських клітин. На відміну від традиційних методів, таких як «ДНК-орігамі», запропоноване Полом Ротемундом у 2006 році, які вимагали тривалого й дорогого перерахунку кожної нової структури з нуля, підхід на основі ШІ дозволяє успішно обійти ці обмеження. Результатом є створення потужного предиктивного інструменту, здатного заздалегідь пропонувати нові послідовності ланцюгів із заданими бажаними характеристиками.

Демонстрація ефективності такого систематичного підходу, керованого штучним інтелектом, у контексті людських клітинних систем прокладає шлях до швидшого та раціональнішого проектування передових методів клітинної терапії, починаючи з 2026 року. Це виводить генетичне конструювання з парадигми рутинних експериментів у площину інженерії, що ґрунтується на великих даних. У суміжних галузях компанія Basecamp Research представила модель EDEN, яка, будучи навченою на еволюційних даних, проектує молекулярні інструменти для програмованої вставки великих фрагментів ДНК. Це вже дозволило отримати CAR-T-клітини, які знищують понад 90% ракових клітин у лабораторних умовах. Таким чином, перехід до інженерного дизайну, підкріпленого можливостями ШІ, стає домінуючим вектором у біотехнологічних дослідженнях, спрямованих на створення складних клітинних систем та інноваційних терапевтичних рішень.