|
ИИ предсказывает функции неизвестных белков
|
|
|
|
Новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ), который делает логические выводы о функциях неизвестных белков, обещает помочь ученым разгадать внутреннюю работу клетки. Инструмент, разработанный исследователем биоинформатики KAUST Максатом Кульмановым и его коллегами, превосходит существующие аналитические методы прогнозирования функций белков и даже способен анализировать белки, не имеющие явных совпадений в существующих наборах данных. Исследование опубликовано в журнале Nature Machine Intelligence. Модель, получившая название DeepGO-SE, использует преимущества больших языковых моделей, аналогичных тем, которые используются в инструментах генеративного искусственного интеллекта, таких как Chat-GPT. Затем он использует логическое следствие, чтобы сделать значимые выводы о молекулярных функциях, основанные на общих биологических принципах работы белков.
|
|
|
По сути, это дает компьютерам возможность логически обрабатывать результаты путем построения моделей части мира — в данном случае функции белка — и вывода наиболее правдоподобного сценария, основанного на здравом смысле и рассуждениях о том, что должно произойти в этих моделях мира. «Этот метод имеет множество применений», — говорит Роберт Хендорф, глава исследовательской группы биоонтологии KAUST, который руководил этим исследованием, — «особенно когда необходимо рассуждать над данными и гипотезами, сгенерированными нейронной сетью или другой моделью машинного обучения. Кульманов и Хендорф сотрудничали со Стефаном Арольдом из KAUST, а также с исследователями из Швейцарского института биоинформатики, чтобы оценить способность модели расшифровывать функции белков, роль которых в организме неизвестна.
|
|
|
|
Инструмент успешно использовал данные об аминокислотной последовательности малопонятного белка и его известных взаимодействиях с другими белками и точно предсказал его молекулярные функции. Модель была настолько точной, что DeepGO-SE вошел в число 20 лучших из более чем 1600 алгоритмов на международном конкурсе инструментов прогнозирования функций. Команда KAUST теперь использует этот инструмент для исследования функций загадочных белков, обнаруженных в растениях, которые процветают в экстремальных условиях пустыни Саудовской Аравии. Они надеются, что полученные результаты будут полезны для выявления новых белков для биотехнологических применений, и хотели бы, чтобы этот инструмент воспользовался и другие исследователи. Как объясняет Кульманов, «способность DeepGO-SE анализировать неохарактеризованные белки может облегчить такие задачи, как открытие лекарств, анализ метаболических путей, ассоциации заболеваний, белковая инженерия, скрининг конкретных белков, представляющих интерес, и многое другое».
|
|
|
|
Источник
|
