A synthetic protein-level neural network in mammalian cells

人工神经网络 合成生物学 计算 计算机科学 人工智能 神经计算模型 计算生物学 生物 算法
作者
Zibo Chen,James M. Linton,Ronghui Zhu,Michael B. Elowitz
标识
DOI:10.1101/2022.07.10.499405
摘要

Abstract Artificial neural networks provide a powerful paradigm for information processing that has transformed diverse fields. Within living cells, genetically encoded synthetic molecular networks could, in principle, harness principles of neural computation to classify molecular signals. Here, we combine de novo designed protein heterodimers and engineered viral proteases to implement a synthetic protein circuit that performs winner-take-all neural network computation. This “perceptein” circuit includes modules that compute weighted sums of input protein concentrations through reversible binding interactions, and allow for self-activation and mutual inhibition of protein components using irreversible proteolytic cleavage reactions. Altogether, these interactions comprise a network of 310 chemical reactions stemming from 8 expressed protein species. The complete system achieves signal classification with tunable decision boundaries in mammalian cells. These results demonstrate how engineered protein-based networks can enable programmable signal classification in living cells. One-Sentence Summary A synthetic protein circuit that performs winner-take-all neural network computation in mammalian cells
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