Новый подход к дизайну белков: объединение ИИ и биомоделирования

Междисциплинарная команда из Лейпцигского университета и саксонского центра ИИ ScaDS.AI разработала новый подход, интегрирующий методы искусственного интеллекта с биомоделированием. Эта стратегия применима для разработки новых терапевтических средств, таких как антитела и вакцины, включая создание препаратов для борьбы с пандемиями.

Исследование, проведенное совместно с Университетом Вандербильта (США), опубликовано в журнале Science Advances.

Ученые отмечают, что текущая ситуация в области компьютерного дизайна белков напоминает «золотую лихорадку»: публикуется множество новых методов без экспериментальной проверки, что часто ведет к некорректной оценке их эффективности.

«Нам срочно необходимы стандарты для описания и доступности таких моделей, — говорит профессор Клара Шредер, руководитель исследовательской группы в Институте разработки лекарств. — Наша работа вносит важный вклад в эту цель».

Результаты показывают, что методы ИИ хорошо справляются с предложением последовательностей, которые не нарушают фолдинг (сворачивание) белков. Однако они испытывают трудности с точной оценкой влияния отдельных замен аминокислот на этот процесс.

«Наши выводы ясно показывают, что ни одна модель ИИ или биометод не идеально подходят для всех задач дизайна, — объясняет профессор Йенс Майлер, один из руководителей проекта. — В будущем нам придется тщательно выбирать, какую модель использовать для конкретной цели. Наша работа — первый шаг к большей сопоставимости различных методов».

Биофизический программный комплекс Rosetta, много лет используемый в исследованиях белков, предоставляет основу для интеграции различных методов ИИ. Rosetta, применяемый более чем в 100 лабораториях мира, позволяет эффективно комбинировать разные подходы, например, большие языковые модели (ESM-2) и модель ProteinMPNN, с биомоделированием. Это позволяет сравнивать и анализировать поведение различных методов дизайна.

«С этим развитием мы можем быстро и легко комбинировать модели ИИ с классическими методами, используя их параллельно, — говорит профессор Майлер. — Это значительно упрощает нашу работу и позволяет в полной мере использовать всю инфраструктуру, разработанную в Rosetta за последние 20 лет».

Исследование не завершено. Группы под руководством профессоров Майлера и Шредер продолжат совершенствовать и экспериментально проверять разработанные алгоритмы, особенно в контексте дизайна вакцин.

«Мы исследуем, какие методы надежно предлагают замены аминокислот, способные привести к созданию кандидатов в вакцины», — отмечает профессор Шредер.

Несмотря на прогресс, достигнутый с помощью ИИ, сохраняется проблема «скоринга» — сложность предсказания эффекта от единичной замены аминокислоты.

Совместно с центром ScaDS.AI исследовательская команда оптимистично оценивает, что комбинация ИИ и биометодов повысит эффективность дизайна белков.