Российские исследователи создали новый метод, позволяющий с точностью до 95% прогнозировать взаимодействия между различными белковыми молекулами с использованием систем искусственного интеллекта. Как сообщается в статье, опубликованной в научном журнале Scientific Reports, эта разработка способна ускорить поиск потенциальных «мишеней» для лекарственных препаратов и углубить понимание механизмов развития многих заболеваний.
Учёные отмечают, что глубинные нейросети являются эффективной альтернативой для дорогостоящих и трудоёмких лабораторных экспериментов по изучению взаимодействий белков. Однако существующие системы часто не учитывают важную информацию о свойствах поверхности белков. «Наш подход учитывает эту информацию вместе с последовательностью и трехмерной структурой белка и превосходит в точности работы уже существующие подходы», — пишут исследователи.
Как отмечают разработчики этого алгоритма, группа ученых под руководством директора Центра биомедицинских исследований и технологий Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ (Москва) Марии Попцовой, значительная часть заболеваний возникает из-за нарушений во взаимодействиях между белками, а также между белками и различными сигнальными молекулами. Изучение этих взаимодействий на молекулярном уровне традиционно требует либо проведения сложных экспериментов с использованием методов рентгеновской кристаллографии, либо выполнения длительных расчётов на суперкомпьютерах. Разработка алгоритмов на основе нейросетей, способных определять трёхмерную структуру белков и моделировать их взаимодействия, существенно упростила этот процесс несколько лет назад. Новый российский подход продолжает это направление, повышая точность прогнозов.
«Прогнозирование белковых взаимодействий является одной из ключевых задач современной биологии и фармакологии. Повышение точности подобных расчётных методов может существенно сократить время и ресурсы, необходимые для доклинических исследований», — отмечает эксперт Среднерусского института управления-филиала РАНХиГС Анастасия Власова.