Роман
Дослідники Массачусетського технологічного інституту розробили нейронну мережу Equidock, яка допоможе створити ідеальний зв’язок між білками. Правильна модель з’єднання двох білків необхідна при створенні ефективних ліків, повідомляється на сайті MIT.
Модель поєднання двох білків, фото MIT
Алгоритм Equidock може в 80-500 разів швидше інших методів передбачати процес білкової комунікації. Нове рішення полегшить техніку моделювання з’єднань, що дозволить прискорити процес розробки нових препаратів та наблизити науковців до створення синтетичного антитіла, здатного боротися з вірусами.
Білки, що мають тривимірну структуру з великою кількістю складок, можуть з’єднуватися один з одним у мільйонах комбінацій, тож пошук потрібного білкового комплексу серед майже незліченної кількості займає багато часу. Тому щоб розробити синтетичні антитіла, які зможуть приєднуватися до певних частин вірусу для його нейтралізації, дослідники повинні з’ясувати, як саме відбуватиметься це зв’язування. Для цього і розробили Equidock.
Нейромережа зосереджує увагу на стикуванні, яке відбувається при з’єднанні двох білків обертанням або рухом в тривимірному просторі. Техніка моделювання перетворює обрані структури двох білків на тривимірні графи, які потім обробляє нейронна мережа. Використовуючи цю інформацію, система визначає атоми двох білків, які з найбільшою ймовірністю можуть взаємодіяти та утворювати хімічні реакції — що й потрібно дослідникам.
Науковці стверджують, що штучний інтелект також дозволить вивчати біологічні процеси, пов’язані з взаємодією білків — наприклад, репарацію ДНК. У майбутньому вони планують удосконалити програму Equidock, щоб вона могла робити прогнози щодо стикування білків. Поки що найбільша перешкода — це відсутність даних для навчання нейромережі, тому дослідники працюють над створенням синтетичних даних, які можна використати для покращення моделі.
Будь ласка, візьміть участь у опитуванні. Це допоможе розвитку нашого проєкту: