Naukowcy z Carl R. Woese Institute for Genomic Biology z powodzeniem wykorzystali generatywną sztuczną inteligencję (AI) do zaprojektowania nowych sekwencji celowania mitochondrialnego (MTS) [1, 4, 5]. Ta innowacja obiecuje usprawnić badania i manipulacje mitochondriami, organellami komórkowymi wytwarzającymi energię [1, 5, 7].
AI zidentyfikowała kluczowe cechy skutecznych MTS, takie jak ładunek dodatni i skłonność do tworzenia α-helisy [1, 2]. Następnie zespół stworzył milion wygenerowanych przez AI sekwencji MTS i eksperymentalnie ocenił zdolności celowania mitochondrialnego 41 z tych sekwencji, osiągając wskaźnik sukcesu od 50% do 100% w komórkach drożdży, roślin i ssaków [1, 6].
Te zaprojektowane przez AI sekwencje zostały z powodzeniem zastosowane w inżynierii metabolicznej i dostarczaniu białek, otwierając nowe możliwości dla zastosowań terapeutycznych i głębszego zrozumienia ewolucji mitochondrialnej [1, 2, 5]. To badanie, opublikowane w maju 2025 r., podkreśla potencjał AI w biologii syntetycznej i biotechnologii, rozwiązując problem ograniczonej dostępności różnorodnych MTS, co jest kluczowe dla wydajnych badań i rozwoju w biologii mitochondrialnej [1, 4, 7]。