Científicos rusos mejoran una proteína con inteligencia artificial

El desarrollo permitirá ayudar a las personas mayores a conservar la vista

Especialistas del Centro Federal de Investigación de Biotecnología de la Academia de Ciencias de Rusia, el MIPT y la Facultad de Biología de la Universidad Estatal de Moscú aplicaron inteligencia artificial (IA) para modificar la proteína AstaP (proteína de unión a la astaxantina). Con la ayuda de un método de aprendizaje automático basado en MPNN (red neuronal de paso de mensajes) se crearon nuevas proteínas llamadas NeuroAstaP.

La IA permitió predecir la secuencia de aminoácidos en la molécula de la proteína a partir de las coordenadas de los átomos de su "esqueleto". Normalmente, estos algoritmos funcionan con datos cristalográficos, pero las proteínas AstaP no se pueden cristalizar. El único modelo de estructura disponible se obtuvo mediante espectroscopia de RMN.

En el futuro, el desarrollo permitirá a las personas conservar la vista.

Recientemente descubrimos que la acción antioxidante de los carotenoides, suministrados por la proteína natural AstaP, reduce el daño de los gránulos del pigmento lipofuscina. Este pigmento se acumula en las células y se convierte en una de las causas de la degeneración macular relacionada con la edad, responsable de aproximadamente la mitad de los casos de ceguera. 
Nikolái Sluchanko, jefe del laboratorio de interacciones proteína-proteína del Centro Federal de Investigación de Biotecnología de la Academia de Ciencias de Rusia 

Los investigadores desarrollaron un nuevo enfoque para trabajar con datos de RMN. Cuatro de las cinco variantes predichas de la proteína NeuroAstaP conservaron la funcionalidad de la AstaP natural. Al mismo tiempo, su secuencia coincide con la proteína original solo en un 40%.

Las redes neuronales en la base de los algoritmos populares para la ingeniería de proteínas generalmente se entrenan en estructuras obtenidas mediante cristalografía y microscopía electrónica. El enfoque que proponemos, basado en la mejora gradual de las características numéricas de los modelos y la confirmación computacional de los resultados intermedios, permite aplicar estos mismos algoritmos a los datos de RMN sin reentrenamiento adicional y, por lo tanto, amplía el conjunto de herramientas para la ingeniería racional de moléculas de proteínas para su aplicación en tareas de medicina y biotecnología.
Iván Gushchin, jefe del laboratorio de análisis estructural e ingeniería de sistemas de membrana del MIPT 

Anteriormente, www1.ru informó que en Sochi crearon una nueva plataforma basada en inteligencia artificial.

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