Исследователи НИУ ВШЭ разработали нейросеть, которая с точностью до 95% предсказывает взаимодействие белков в клетке. Об этом интернет-газета «ЖУК» узнала от пресс-службы вуза. Разработка ускорит поиск молекулярных механизмов болезней и мишеней для лекарств.
Новая модель GSMFormer-PPI использует три типа данных о каждом белке: аминокислотную последовательность, трёхмерную структуру и свойства молекулярной поверхности. В отличие от предыдущих систем, она не просто объединяет признаки, а выявляет связи между ними с помощью трансформерного модуля.
Почти все процессы в клетке зависят от белок-белковых взаимодействий — через них передаются сигналы, запускаются реакции и образуются комплексы. Если эти связи нарушаются, возникают заболевания. Экспериментально проверять тысячи возможных пар слишком долго, поэтому учёные всё чаще полагаются на машинное обучение.
Авторы системы протестировали GSMFormer-PPI на крупной базе PINDER. Модель показала точность 95,7%, обогнав популярные графовые сети вроде GCN и GAT. Когда из неё убрали модуль анализа связей между типами данных, качество упало — значит, важна не только информация, но и способ её обработки.
«При взаимодействии белков особенно важна их поверхность: именно через нее молекулы распознают друг друга и на ней сосредоточены физико-химические свойства, от которых зависит связывание. В нашей модели мы попытались учесть эту информацию вместе с последовательностью и трехмерной структурой белка, а затем не просто объединить признаки, а дать алгоритму возможность анализировать связи между ними. Именно это и позволило точнее предсказывать белок-белковые взаимодействия», — комментирует один из авторов статьи, директор Центра биомедицинских исследований и технологий Института ИИиЦН ФКН НИУ ВШЭ Мария Попцова.
Работа опубликована в журнале Scientific Reports. В перспективе такие системы помогут быстрее отбирать пары белков при изучении болезней и поиске лекарств.
Изучение белков — ключ не только к предсказанию их взаимодействий с помощью ИИ, но и к пониманию механизмов защиты организма. Так, недавно американские учёные выяснили, что белок YTHDF2 помогает контролировать воспаление от ультрафиолета и предотвращает рак кожи после солнечных ожогов. Открытие может привести к созданию новых методов профилактики онкологии.