Российские учёные из Института искусственного интеллекта AIRI усовершенствовали модель ИИ AlphaFold2, с помощью которой специалисты прогнозируют влияние внесённых мутаций на единичные белки или белковые комплексы.
Обновлённая нейросеть более точно предсказывает последствия точечных мутаций и других изменений без информации о белках, которые имеют сходное эволюционное происхождение, что делает систему более полезной для разработки лекарств и изучения болезней.
Как сообщает ТАСС, основной проблемой оригинальной AlphaFold2 была низкая точность в оценке влияния мутаций на стабильность белков из-за повторного использования данных о структуре. Чтобы решить эту проблему, учёные ограничили повторное использование данных на первом этапе расчётов. Это сделало систему более чувствительной к изменениям.
Последующее тестирование показало, что посредством новой версии AlphaFold2 можно точнее предсказывать последствия мутаций, что расширяет применение нейросети в биоинформатике и структурном анализе.
«Новый подход эффективен для разных типов мутаций и их комбинаций, включая те, с которыми не справляются другие ранее опубликованные методы. Также для предсказания мутаций не нужна информация о гомологах — белках, имеющих сходное эволюционное происхождение, и имеющих схожие аминокислотные последовательности. Это даёт новой версии AlphaFold2 преимущество при работе с совершенно новыми белками, не имеющими известных аналогов», — отмечается в сообщении пресс-службы AIRI.