Искусственный интеллект ускоряет протеомные исследования

Исследователи из Технического университета Мюнхена (TUM) с помощью искусственного интеллекта значительно ускорили и сделали практически безошибочным масс-спектрометрический анализ белков любого организма. Этот новый подход может привести к значительным изменениям в протеомике, применяясь как в фундаментальных, так и в клинических исследованиях.

Геном любого организма содержит инструкции для тысяч белков, контролирующих почти все функции жизни. Дефектные белки ведут к серьёзным заболеваниям, таким как рак, диабет или деменция, и являются главными мишенями для лекарств.

Для понимания жизненных процессов, болезней и разработки терапий необходимо одновременное изучение множества белков. Сейчас для определения типа и количества белков в биологической системе используется масс-спектрометрия, но современные методы анализа данных всё ещё производят много ошибок.

Команда TUM под руководством биоинформатика Матиаса Вильгельма и биохимика Бернхарда Кюстера, профессора протеомики и биоаналитики, обучила нейронную сеть на протеомных данных, что позволило распознавать белки гораздо быстрее и практически без ошибок.

Решение серьёзной проблемы

Масс-спектрометры измеряют не сами белки, а анализируют их меньшие части — последовательности аминокислот длиной до 30 звеньев. Полученные спектры этих цепочек сравниваются с базами данных для идентификации конкретного белка. Однако существующее программное обеспечение использует лишь часть информации, содержащейся в спектрах, из-за чего некоторые белки не распознаются или определяются неверно.

«Это серьёзная проблема», — поясняет Кюстер. Нейронная сеть, разработанная командой TUM, использует для идентификации всю информацию спектров. «Мы пропускаем меньше белков и делаем в 100 раз меньше ошибок», — говорит Бернхард Кюстер.

Применимо ко всем организмам

ИИ-программное обеспечение «Prosit», как назвали его исследователи, «применимо ко всем организмам в мире, даже если их протеомы никогда ранее не изучались», — объясняет Матиас Вильгельм. «Это открывает возможности для ранее немыслимых исследований».

Алгоритм был настолько всесторонне обучен на 100 миллионах масс-спектров, что его можно использовать для всех распространённых масс-спектрометров без дополнительного обучения. «Наша система является мировым лидером в этой области», — говорит Кюстер.

Рынок стоимостью в миллиарды

Клиники, биотехнологические и фармацевтические компании, а также научно-исследовательские институты уже используют такие высокопроизводительные устройства — рынок оценивается в миллиарды. С Prosit в будущем станет возможным создание ещё более мощных приборов. Исследователи и врачи смогут быстрее и эффективнее искать биомаркеры в крови или моче пациентов, а также контролировать эффективность терапий.

Исследователи также возлагают большие надежды на фундаментальную науку. «Метод можно использовать для отслеживания новых регуляторных механизмов в клетках», — говорит Кюстер. «Мы надеемся получить здесь значительный объём знаний, который в среднесрочной и долгосрочной перспективе отразится на лечении болезней человека, животных и растений».

Вильгельм также ожидает, что «методы ИИ, такие как Prosit, вскоре изменят область протеомики, поскольку их можно применять практически в любой сфере белковых исследований».