Исследователи Массачусетского технологического института разработали нейронную сеть Equidock, которая поможет создать идеальную связь между белками. Правильная модель соединения двух белков необходима при создании эффективного лекарства, сообщается на сайте MIT.
Алгоритм Equidock может в 80-500 раз быстрее других методов предусматривать процесс белковой коммуникации. Новое решение облегчит технику моделирования соединений, что позволит ускорить процесс разработки новых препаратов и приблизить ученых к созданию синтетического антитела, способного бороться с вирусами.
Белки, имеющие трехмерную структуру с большим количеством складок, могут соединяться друг с другом в миллионах комбинаций, так что поиск нужного белкового комплекса среди почти бесчисленного количества занимает много времени. Поэтому, чтобы разработать синтетические антитела, которые смогут присоединяться к определенным частям вируса для его нейтрализации, исследователи должны выяснить, как будет происходить это связывание. Для этого и разработали Equidock.
Нейросеть сосредотачивает внимание на стыковке, которая происходит при соединении двух белков вращением или движением в трехмерном пространстве. Техника моделирования преобразует выбранные структуры двух белков в трехмерные графы, которые затем обрабатывает нейронная сеть. Используя эту информацию, система определяет атомы двух белков, которые с наибольшей вероятностью могут взаимодействовать и образовывать химические реакции, что и требуется исследователям.
Ученые утверждают, что искусственный интеллект также позволит изучать биологические процессы, связанные с взаимодействием белков, например репарацию ДНК. В будущем они планируют усовершенствовать программу Equidock, чтобы она могла делать прогнозы по стыковке белков. Пока наибольшее препятствие — отсутствие данных для обучения нейросети, поэтому исследователи работают над созданием синтетических данных, которые можно использовать для улучшения модели.
