Новый ИИ-инструмент учитывает контекст поведения белков

Исследователи из Гарвардской медицинской школы разработали первую в своём роде модель искусственного интеллекта PINNACLE, которая анализирует поведение белков в их естественном контексте — с учётом типа клеток и тканей, в которых они действуют и взаимодействуют. Работа опубликована в Nature Methods.

Преодоление ограничений существующих моделей

Современные ИИ-модели анализируют функции белков, как правило, изолированно, по одному типу клеток или тканей за раз. Они создают контекстно-свободные представления белков, не учитывающие, что один и тот же белок может выполнять разные роли в здоровой и больной ткани или в разных типах клеток.

PINNACLE преодолевает это ограничение, распознавая, что поведение белка зависит от его клеточного и тканевого окружения. Это позволяет модели лучше расшифровывать "перекрёстные разговоры" между белками и точнее предсказывать мишени для лекарств.

Как работает PINNACLE

Модель была обучена на данных человеческих клеток из комплексного мультиорганного атласа, объединённых с сетями белок-белковых взаимодействий и информацией о типах клеток и тканей.

На сегодняшний день PINNACLE создала почти 395 000 многомерных представлений белков, охватывающих 156 типов клеток и 62 типа тканей и органов. Для сравнения, существующие модели одного белка могут создать около 22 000 представлений.

Каждый из 156 типов клеток в модели включает контекстно-богатые сети взаимодействий примерно 2500 белков.

Практическое значение

PINNACLE дополняет, а не заменяет существующие модели. Её способность анализировать белки в различных клеточных контекстах позволяет:

  • Лучше понимать и предсказывать функции белков.
  • Выявлять ключевые клеточные процессы и механизмы заболеваний.
  • Точечно определять "уязвимые для воздействия лекарств" (druggable) белки-мишени.
  • Прогнозировать эффекты различных лекарств в разных типах клеток.

Это может значительно оптимизировать процесс разработки лекарств, который в настоящее время занимает 10–15 лет, стоит до миллиарда долларов и имеет уровень неудач около 90%.

Будущее развитие

Текущий охват типов клеток не является пределом для модели. Многие типы клеток ещё не идентифицированы, а другие (например, нейроны мозга) редки или труднодоступны. Для расширения репертуара PINNACLE планируется использовать платформу данных, содержащую десятки миллионов клеток, отобранных из всего человеческого тела.

PINNACLE находится в свободном доступе для учёных по всему миру.