Искусственный интеллект помогает находить новые природные вещества

Более трети всех современных лекарств основаны на активных веществах природного происхождения. Исследователи из Йенского университета разработали метод, позволяющий значительно быстрее и проще идентифицировать малые молекулы активных веществ.

Вторичные природные вещества, содержащиеся в растениях, бактериях и грибах, могут обладать противовоспалительными свойствами, подавлять патогены или препятствовать росту раковых клеток. Однако поиск и идентификация новых природных веществ — процесс трудоемкий и дорогостоящий.

Биоинформатики из Университета имени Фридриха Шиллера в Йене представили метод COSMIC (Confidence Of Small Molecule IdentifiCations), описанный в журнале Nature Biotechnology.

Автоматическая расшифровка структур

Для анализа биологического образца (например, растительного экстракта) используется масс-спектрометрия: молекулы расщепляются на фрагменты, и определяется их масса. Поисковая система CSI:FingerID позволяет искать молекулярные структуры, соответствующие этим фрагментам, но не оценивает достоверность результата.

В настоящее время существуют огромные базы данных с миллиардами масс-спектрометрических записей, большинство из которых не имеют расшифрованной структуры. COSMIC использует методы машинного обучения для автоматической расшифровки.

Сначала масс-спектр образца сравнивается с доступными структурными данными, в результате чего формируется список возможных совпадений. Затем COSMIC вычисляет показатель достоверности (score), который оценивает качество предложенного совпадения и определяет, является ли оно правильным или ошибочным.

Обнаружены новые желчные кислоты

Эффективность метода была продемонстрирована в сотрудничестве с коллегами из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Исследователи изучали масс-спектрометрические данные из пищеварительной системы мышей в поисках неизвестных желчных кислот.

Было сконструировано более 28 000 теоретически возможных структур желчных кислот и проведено их сравнение с данными измерений микробиома мышей. Анализ с помощью COSMIC выявил в общей сложности 11 новых, ранее совершенно неизвестных структур желчных кислот. Две из них впоследствии были подтверждены с использованием специально синтезированных эталонных образцов.

Это доказывает, что метод работает надежно. COSMIC позволяет значительно ускорить поиск новых интересных веществ, поскольку скрининг может выполняться полностью автоматически, без ручного труда и за очень короткое время. Ожидается, что в ближайшие годы таким образом будут выяснены структуры тысяч новых молекул.