Uusia löytöjä tekoälyn avulla: Nopea reitti biomateriaalien kehittämiseen

Artikkelit
VTT

Uusien biomateriaalien odotetaan ratkaisevan useita globaaleja haasteita, mutta niiden kehitys on usein turhauttavan hidasta. VTT:n tutkimusryhmä valjasti synteettisen biologian avuksi tekoälyn. Kunnianhimoisena tavoitteena on lyhentää biomateriaalien kehitysaikaa vuosista minuutteihin.

Uusien biomateriaalien odotetaan vähentävän fossiilipohjaisten materiaalien käyttöä merkittävästi ja tarjoavan mullistavia ominaisuuksia lääketieteen ja muiden alojen vaativiin sovelluksiin. Odotukset kohdistuvat usein synteettiseen biologiaan, joka mahdollistaa luonnossa esiintyvien monimutkaisten rakenteiden tuottamisen. VTT:n tutkimusryhmät ovat aikaisemmin onnistuneet valmistamaan esimerkiksi silkkiä ja kananmunanvalkuaista.

”Synteettisen biologian tavoitteena ei ole ainoastaan jäljitellä luonnonmateriaaleja, vaan luomme myös uusia materiaaleja, joilla on erinomaisia ominaisuuksia, kuten joustavuutta, kimmoisuutta, lujuutta tai biohajoavuutta,” sanoo VTT:n tutkija Pezhman Mohammadi.

Synteettisessä biologiassa käytetään solutehtaina mikrobeja, jotka tuottavat tehokkaasti proteiineja ja muita biokemikaaleja. Resepteinä toimivat joko mikrobienoma DNA tai niihin syötetty muunneltu DNA. Keskeinen kysymys uusia biomateriaaleja kehittäville tutkijoille onkin juuri se, mitä DNA-sekvenssejä käytetään.

”On olemassa valtavia tietokantoja, joissa tunnetut proteiinirakenteet on yhdistetty vastaaviin DNA-sekvensseihin. Niihin säilötty tieto on hyvä lähtökohta, mutta uusien toimivien materiaalien kehittäminen vaatii silti myös paljon laboratoriotyötä; usein jopa vuosia yrityksiä ja erehdyksiä,” Mohammadi kertoo.

VTT:n digitaalisten palvelujen ja tekoälyn tutkimusprofessori Caj Södergård ulkoistaisi tällaisen yritys-ja-erehdys menettelyn mieluiten tietokoneille. Siksi hän ehdotti yhteistyötä synteettisen biologian, tekoälyn ja molekyylidynamiikan simuloinnin asiantuntijoiden välillä. Aloite onnistui kovassa sisäisessä kilpailussa saaman rahoitusta.

Vuoden 2021 alussa Södergårdin johtama kymmenen VTT:n tutkijan ryhmä aloitti hankkeen osana VTT:n varhaisen vaiheen innovaatioita tukevaa iBEX-ohjelmaa. Hanke sai nimekseen AIMS, joka tulee hankkeen englanninkielisestä nimestä AI Empowered Material Scientist.
 

Uudet biomateriaalit, uudet menetelmät

VTT:n iBEX-ohjelmassa käynnistetään vuosittain noin kymmenen hanketta, jotka syntyvät VTT:n tutkijoiden intohimosta muuttaa maailmaa.

”VTT:n iBEX-ohjelmassa saimme kehitystyöhön mukaan yritysmentoreita ja VTT:n yhteiskehityksen asiantuntijoita. He ovat auttaneet meitä arvioimaan mahdollisia innovaatioita ja tunnistamaan meille tärkeitä sidosryhmiä. Tästä syntyi kiehtova yhdistelmä tutkimus- ja liiketoimintatavoitteita, ja projektissa on jo kehitetty arvokkaita ratkaisuja mukana olleille aloille,” kertoo Södergård. 

Hankkeessa luodut uudet syväoppimisen ja simuloinnin menetelmät auttoivat materiaalikehittäjiä supistamaan proteiinirakenteiden ja niitä vastaavien DNA-sekvenssien etsintää tuhansista mahdollisista vaihtoehdoista 27:ään jo ennen laboratorioon astumista.

”On olemassa kaupallisia sovelluksia, joilla pyritään ennustamaan jokaisen yksittäisen atomin paikka, mutta ne edellyttävät valtavia määriä laskentatehoa ja aikaa. Tavoitteemme oli ennustaa rakenne riittävän tarkasti ja nopeasti, ja siinä myös onnistuimme,” Södergård sanoo.

”Parhaillaan syntetisoimme ja testaamme valitsemiamme uusia proteiineja, jotka vaikuttavat erittäin lupaavilta. Niistä voitaisiin mahdollisesti valmistaa lääketieteelle injektoitavia materiaaleja, kuten hammassiirteitä tai lääkeaineiden kuljetuskapseleita elimistön sisällä,” Mohammadi kertoo.
 

Uuden materiaalin suunnittelu minuuteissa

Södergård ja Mohammadi ovat yhtä mieltä siitä, että VTT:n iBEX-ohjelma mahdollisti poikkeuksellisen haastavan tavoitteen saavuttamisen ja VTT:n sisäisen osaamisen yhdistämisen. 

”Yhdistämällä kaksi huimaan tahtiin kehittyvää teknologiaa – synteettisen biologian ja tekoälyn – onnistuimme nopeuttamaan uusien materiaalien suunnittelua merkittävästi. Lyhensimme materiaalisuunnittelun vaatimaa aikaa vuosista kuukausiin. Jatkokehityksellä aika on mahdollista lyhentää jopa minuutteihin,” Mohammadi iloitsee.

Södergård huomauttaa, että hanke on erinomainen esimerkki ihmisen ja tietotekniikan yhteistyöstä (eng. Collaborative Intelligence). Tekoälyn avulla asiantuntijat voivat tehdä löytöjä, jotka olisivat muuten heidän ulottumattomissaan.

Jaa
Caj Södergård

Caj Södergård

Research Professor
Pezhman Mohammadi

Pezhman Mohammadi

Research Scientist
Tutkimusosaaminen