Искусственный интеллект проливает свет на миллионы белков

Исследовательская группа из Базельского университета и Швейцарского института биоинформатики (SIB) обнаружила сокровищницу неохарактеризованных белков. Используя возможности глубокого обучения, они открыли сотни новых белковых семейств и даже новый предсказанный тип укладки белка. Исследование опубликовано в журнале Nature.

AlphaFold произвел революцию в науке о белках. Этот инструмент искусственного интеллекта (ИИ), обученный на данных, собранных учеными за 50 лет, способен с высокой точностью предсказывать 3D-структуру белков. В прошлом году это позволило смоделировать ошеломляющие 215 миллионов белков.

«Сейчас существует множество источников информации о белках, содержащих ценные данные об их эволюции и функциях», — говорит руководитель исследования Жоана Перейра. Группа под руководством профессора Торстена Шведе из Базельского университета и SIB расшифровала часть этой скрытой информации.

Новые семейства и укладки белков

Исследователи создали интерактивную сеть из 53 миллионов белков с высококачественными структурами от AlphaFold. «Эта сеть служит ценным источником для теоретического предсказания неизвестных белковых семейств и их функций в большом масштабе», — отмечает первый автор работы доктор Джанани Дурайрадж.

Команда смогла идентифицировать 290 новых белковых семейств и один новый тип белковой укладки, напоминающий по форме цветок. На основе экспертизы группы Шведе в разработке ведущего ПО SWISS-MODEL, они представили эту сеть как интерактивный веб-ресурс — «Атлас белковой вселенной» (Protein Universe Atlas).

ИИ как ценный инструмент в исследованиях

Команда использовала инструменты на основе глубокого обучения для поиска новизны в этой сети, открывая путь к инновациям в науках о жизни. «Понимание структуры и функции белка — это обычно первый шаг к разработке нового лекарства или изменению его функций с помощью белковой инженерии», — поясняет Перейра.

Работа поддержана грантом SIB для поощрения внедрения ИИ в ресурсах для наук о жизни и подчеркивает преобразующий потенциал глубокого обучения в исследованиях.

Ученые теперь могут с помощью Атласа узнавать больше о белках, важных для их работы. «Мы надеемся, что этот ресурс поможет не только исследователям, но и студентам, предоставив новую платформу для изучения разнообразия белков — от структуры к функции и эволюции», — говорит Джанани Дурайрадж.