Предсказание поведения белка по его внешнему виду

Исследователи из Лаборатории дизайна белков и иммуноинженерии (LPDI) EPFL совместно с коллегами разработали революционный метод машинного обучения для предсказания взаимодействий и биохимической активности белка, основанный исключительно на анализе его поверхности. Метод получил название MaSIF.

Как это работает

Ученые использовали обширный набор данных о поверхности белков, введя их химические и геометрические свойства в алгоритм машинного обучения. Алгоритм обучили сопоставлять эти свойства с определенными паттернами поведения и биохимической активностью.

• «Отпечаток пальца» белка: «Сканируя поверхность белка, наш метод может определить "отпечаток пальца", который затем можно сравнивать между разными белками», — объясняет первый автор исследования Пабло Гайнса.
• Общие паттерны: Было обнаружено, что белки, выполняющие схожие взаимодействия, имеют общие «отпечатки пальцев».

Значение и перспективы

• Скорость: Алгоритм способен анализировать миллиарды белковых поверхностей в секунду.
• Дизайн белков: Метод открывает значительные возможности для искусственного дизайна белков. «Мы можем запрограммировать белок вести себя определенным образом, просто изменяя химические и геометрические свойства его поверхности», — отмечает директор LPDI Бруно Коррейя.
• Открытый код и широта применения: Метод опубликован в открытом доступе и потенциально может быть использован для анализа поверхностной структуры и других типов молекул.

Исследование не только углубляет понимание функций белков, но и может способствовать разработке белковых компонентов для искусственных клеток будущего. Результаты опубликованы в журнале Nature Methods.