Специалисты из ФИЦ Биотехнологии РАН, МФТИ и биологического факультета МГУ вприменили искуственный интеллект (ИИ) для модификации белка AstaP (астаксантин-связывающий белок). С помощью метода машинного обучения на основе MPNN (message passing neural network) созданы новые белки под названием NeuroAstaP.
ИИ позволил предсказать последовательность аминокислот в молекуле белка по координатам атомов ее «скелета». Обычно такие алгоритмы работают с кристаллографическими данными, но белки AstaP нельзя закристаллизовать. Единственная доступная модель структуры была получена методом ЯМР-спектроскопии.
В перспективе разработка позволит людям сохранять зрение.
Недавно мы обнаружили, что антиоксидантное действие каротиноидов, доставляемых природным белком AstaP, снижает вред от гранул пигмента липофусцина. Этот пигмент накапливается в клетках и становится одной из причин возрастной дегенерации сетчатки, ответственной примерно за половину случаев слепоты.
Исследователи разработали новый подход для работы с ЯМР-данными. Четыре из пяти предсказанных вариантов белка NeuroAstaP сохранили функциональность природного AstaP. При этом их последовательность совпадает с оригинальным белком только на 40%.
Нейронные сети в основе популярных алгоритмов для белковой инженерии обычно обучаются на структурах, полученных при помощи кристаллографии и электронной микроскопии. Предложенный нами подход на основе пошагового улучшения численных характеристик моделей и компьютерного подтверждения промежуточных результатов позволяет применять эти же алгоритмы к данным ЯМР без дополнительного переобучения и тем самым расширяет набор инструментов для рациональной инженерии белковых молекул для применения в задачах медицины и биотехнологии.
Ранее www1.ru сообщал, что в Сочи создали новую платформу на базе искусственного интеллекта.
Читать материалы по теме:
В МФТИ научили искусственный интеллект выписывать рецепты и больничные
