Учёные разработали новый ИИ-«поисковик» антимикробных пептидов

Растущая устойчивость микробов к антибиотикам стала серьёзной глобальной проблемой, что стимулирует поиск альтернативных методов лечения инфекций. Одним из перспективных направлений является использование антимикробных пептидов (AMPs) — коротких пептидов, которые естественным образом вырабатываются у животных, растений и микроорганизмов для защиты. AMPs борются с бактериями неспецифическим механизмом, что затрудняет развитие устойчивости к ним.

Однако исследования AMPs тормозятся, поскольку существующие системы для их идентификации работают как «чёрный ящик»: их выводы сложно интерпретировать для дальнейшего анализа.

В недавнем прорывном исследовании, опубликованном в Protein Science, команда из Института науки и технологий Кванджу под руководством профессора Ходжуна Нама представила систему классификации AMP-BERT. Она использует архитектуру ИИ на основе двунаправленных энкодеров (BERT) и превосходит существующие модели.

Профессор Нам объясняет мотивацию: «Злоупотребление антибиотиками привело к появлению бактерий, которые ими не лечатся. Это повышает риски для здоровья людей и в сельском хозяйстве. Мы хотели создать платформу для предварительного отбора AMPs, которая не была бы "чёрным ящиком", а давала интерпретируемые для науки результаты».

Как работает AMP-BERT:

• В основе — нейросеть для обработки естественного языка (NLP), предварительно обученная на миллиардах белковых последовательностей.
• Модель была дообучена («fine-tuned») на тысячах пептидных последовательностей из эталонной базы данных AMPs.
• Это позволяет AMP-BERT извлекать структурную и функциональную информацию из входных пептидных последовательностей и отличать AMPs от не-AMPs, повышая точность предсказаний даже на внешних данных.

Ключевая особенность — интерпретируемость:

• Модель присваивает индивидуальные «внимания» (attention scores) каждой аминокислоте в последовательности.
• Эта функция выявляет важные субрегионы пептидов, которые играют решающую роль в определении их антимикробных свойств.
• Тесты показали, что AMP-BERT эффективно работает даже с ранее не встречавшимися пептидами, извлекая из них значимую информацию.

Новая модель предварительного скрининга AMP-BERT открывает возможности для открытия и разработки лекарств на основе пептидов для борьбы с устойчивыми инфекциями. Информация о важных субрегионах пептидов также может быть использована для оптимизации их антибиотической эффективности.

«По мере того как будет подтверждаться больше AMPs экспериментально и открываться новая структурная информация с помощью вычислительных методов, мы сможем создавать более эффективные антибиотики и, возможно, предотвращать новые пандемии в будущем», — заключает профессор Нам.