Российские ученые предсказали силу (аффинность) связывания в белок-белковых комплексах с применением технологий искусственного интеллекта. Результаты исследования опубликованы в журнале PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics, сообщает пресс-служба МГУ имени М. В. Ломоносова.
Структурные особенности белок-белковых взаимодействий — важная характеристика, которая позволяет ученым понимать сложные клеточные процессы, проходящие в организме, например, во время заболеваний. Такие исследования способны помочь ученым разрабатывать лекарственные препараты, которые будут управлять данными взаимодействиями.
Исследователи стремятся найти способ оценивать энергию связывания в белковых комплексах. Однако есть очень много факторов, которые оказывают влияние на энергию. Учесть все позволяют нелинейные алгоритмы. Один из самых перспективных методов предсказания — искусственный интеллект.
Российские ученые разработали алгоритм, основанный на трехмерной сверточной нейронной сети. Она предсказывала значение константы диссоциации для белок-белковых комплексов на основе множества пар межатомных расстояний в белках-партнерах.
Специалисты протестировали модель на независимых наборах данных и выяснили, что эффективность предсказания у этого алгоритма превосходит все существующие аналоги. Модель также очень эффективно предсказывает аффинность (то есть силу) связывания в комплексах RBD-домена S-белка вируса SARS-CoV-2 (включая мутантные формы) с ангиотензинпревращающим ферментом 2 (ACE2), превосходящие альтернативные подходы к оценке взаимодействий.
«Полученные результаты свидетельствуют о возможности применения разработанного алгоритма для оценки связывания в новых, экспериментально малоизученных белок-белковых комплексах, что значительно сократит время и ресурсы, затрачиваемые на начальные этапы разработки лекарственных препаратов, основанных на белок-белковых взаимодействиях, к которым, в частности, относятся и противоопухолевые препараты», — пояснила автор исследования Елизавета Богданова, аспирантка кафедры биоинженерии биологического факультета МГУ.
Благодаря использованию сверточного нейросетевого алгоритма ученые смогли проанализировать информацию о межатомных взаимодействиях, реализуемых на разных расстояниях между функциональными группами, сохранив особенности пространственной организации белок-белковых комплексов. Таким образом, для предсказания специалисты используют наиболее полную информацию о взаимодействиях между белками.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
