Ученые обучили искусственный интеллект находить идеальные связи между белками для создания лекарств, сообщает Массачусетский технологический институт (MIT).
Чтобы создать высокоэффективный препарат, необходимо правильное соединение двух белков. Ученые из Массачусетского технологического университета разработали нейросеть Equidock, которая создает модель этого взаимодействия.
Благодаря этой разработке процесс создания медицинских препаратов сильно ускорится. Дело в том, что в среднем искусственный интеллект делает эту работу в 80–500 раз быстрее современных программных методов. В новой модели трехмерные структуры белков превращаются в графы и каждая аминокислота в составе белков становится узлом в таком графе. В модель добавлены правила геометрии, поэтому ей доступно вращение и перемещение белков в трехмерном пространстве. Как и в реальных биохимических реакциях, программа прикрепляет белки теми же участками, вне зависимости от того, как они развернуты ы пространстве.
Нейросеть фокусируется на стыковке твердого тела, а также идентифицирует атомы двух белков, которые с наибольшей вероятностью будут взаимодействовать и образовывать химические реакции.
«Глубокое обучение очень хорошо фиксирует взаимодействия между различными белками, которые химикам или биологам трудно записать экспериментально. Некоторые из этих взаимодействий очень сложны. Эта модель глубокого обучения может изучать эти типы взаимодействий на основе имеющихся данных», — говорит Октавиан-Юген Ганеа из Массачусетского технологического института и соавтор статьи.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Facebook и Twitter.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
