Науковці представили ШІ-рішення для фолдингу білків

Дослідники з Університету Шеффілда спільно з AstraZeneca розробили ШІ-систему MapDiff, яка дозволяє ефективніше створювати білки з заданою тривимірною структурою та біологічними функціями. Роботу опубліковано в Nature Machine Intelligence.

Новація має допомогти з однією з головних проблем структурної біології — зворотним згортанням білків (зворотним фолдингом). 

Йдеться про завдання з побудови амінокислотної послідовності, яка складе молекулу із заданою тривимірною формою. Цей підхід лежить в основі створення терапевтичних білків, здатних вибірково взаємодіяти з біологічними мішенями.

Навіть незначні зміни у послідовності можуть мати непередбачуваний вплив на кінцеву структуру білка, що ускладнює і обмежує дослідження. Вчені дедалі активніше використовують методи машинного навчання з використанням великих наборів даних про просторову конфігурацію вже відомих білків.

MapDiff — дискретна дифузійна імовірнісна модель, яка ітеративно генерує амінокислотні послідовності на основі заданого білкового каркасу. У чотирьох тестах система перевершила актуальні ШІ-алгоритми у передбаченні стабільних та функціональних білкових молекул.

Один із авторів дослідження Хайпін Лю зазначив, що MapDiff відкриває нові можливості для розробки терапевтичних методів.

До цього команди Університету Шеффілда та AstraZeneca представили ШІ-інструмент DrugBAN для прогнозування взаємодій ліків із білками.

Нагадаємо, створений штучним інтелектом препарат від біотех-компанії Insilico Medicine продемонстрував перші ознаки ефективності у лікуванні ідіопатичного легеневого фіброзу.