• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
24 февраля
Даниил Сухинов
1 010

Нейронная сеть научилась предсказывать структуру и функции любых белков

6.7

Специалисты из компании Google в сотрудничестве с Европейским институтом биоинформатики разработали нейронную сеть глубокого обучения, позволяющую предсказывать структуру, функции и свойства белков по их первичной структуре с высокой точностью. Новый инструмент позволит значительно облегчить и ускорить разработку новых лекарств и проектирование новых ферментов для промышленного производства продуктов питания, биотоплива и химикатов.

Офис Google в штате Массачусетс (США), где работает основная команда авторов исследования.
Офис Google в штате Массачусетс (США), где работает основная команда авторов исследования. / ©Kyle Paul

Понимание взаимосвязи между аминокислотной последовательностью (первичной структурой) и функцией белка, а значит, и механизмом его работы, — давняя проблема молекулярной биологии и настолько же давняя мечта специалистов самых разных областей промышленности, от фармацевтической до пищевой и химической.

Для производства различных химических веществ, будь то лекарство, пищевая добавка или химикат, естественно использовать лучшие из имеющихся катализаторов — ферменты, то есть белки. Причем для каждого приложения нужен свой белок с конкретной функцией (переноса электрона или отдельных химических групп, образования или разрыва химических связей и так далее). Человек еще не научился создавать такие ферменты с нуля, поэтому подсматривает возможные решения у природы и зачастую находит их в микроорганизмах.

Несмотря на шесть десятилетий прогресса, современные методы и алгоритмы не могут определить функции трети последовательностей уже известных микробных белков, что ограничивает возможности их применения в интересах человечества. В то же время каждый день в глобальные базы данных добавляют более ста тысяч новых белковых последовательностей.

Однако для практического применения от этих данных не много пользы, если они не сопровождаются функциональными аннотациями (то есть описанием функций белка и его биологической роли в клетке).

Увеличение размера базы данных Trembl (одной из баз данных белковых последовательностей) с течением времени и соответствующее снижение доли белков, функция которых точно определена (вручную) / © Google Research/ProteInfer

Функцию белка можно выяснить экспериментально, используя ряд современных методов — анализ микрочипов, РНК-интерференцию, двугибридный анализ и другие. Но темпы экспериментального доказательства функций открытых белков сильно отстают от темпов открытия новых последовательностей, и навряд ли когда-либо их догонят.

Поэтому аннотирование новых белковых последовательностей будет проходить в основном путем предсказания на основе вычислительных методов, сравнивающих их с аминокислотными последовательностями белков с уже известными функциями, определенными экспериментально. При этом, когда возникнет необходимость в создании новой технологии производства (например того же лекарства), у ученых будут на руках предсказания нейросетей, по которым уже вручную надо будет определять наиболее подходящие белки-кандидаты и проверять их функции.

Новый вычислительный метод определения функций и свойств белков предлагает команда специалистов из Google Research (Кембридж, Массачусетс, США) и Европейской молекулярно-биологической лаборатории Европейского института биоинформатики (EMBL-EBI). Они разработали нейронную сеть глубокого обучения, предсказывающую не только функцию белка и его биологическую роль в клетке, но и его структуру, и функциональные эффекты мутаций (точечных изменений аминокислотной последовательности).

Производительность нейросети ProteInfer для прогнозов по всем 7 основным группам ферментов, представленная в виде кривых точности-отзыва, созданных путем изменения порога принятия решения, при котором делается прогноз. / ©Google research/ProteInfer

Используя свой алгоритм, обученный на всемирной базе данных семейств аннотированных белковых доменов Pfam, исследователи дополнили ее новыми аннотациями с указанием функций белков с давно расшифрованной аминокислотной последовательностью. В итоге количество записей в базе данных выросло почти на 10%, включая 360 новых записей о функциях белков человека. По словам авторов, это самое большое обновление Pfam за последние 10 лет.

Разработка американских биоинформатиков призвана значительно упростить и ускорить так называемый драг-дизайн — направленную разработку новых лекарств с учетом строения и трехмерной структуры молекул-мишеней (зачастую именно белков), на которые это лекарство будет действовать. Кроме того, знание структуры белков и понимание механизмов их работы позволят облегчить разработку новых биотехнологических ферментов для пищевой, химической и энергетической промышленностей.

Статья с результатами исследования представлена в журнале Nature Biotechnology.

Помимо этого, авторы опубликовали интерактивную научную статью с подробным описанием работы их нейронной сети, оценками ее производительности и сравнением с аналогичными методами других проектов.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
14 мая
Василий Парфенов

Космическую компанию Илона Маска в шутку иногда называют пиротехнической — так часто ее изделия взрываются во время испытаний. Пара свежих инцидентов на тестовом полигоне в городе Макгрегор лишь подтверждают эту славу. Не успели фанаты космонавтики наладить онлайн-трансляцию из этой локации, как запечатлели сразу два взрыва подряд с промежутком всего в десятки часов.

8 часов назад
Мария Азарова

Польские исследователи впервые продемонстрировали, как три чистых нитрофенола — или их смесь, образующаяся в том числе при приготовлении шашлыка — влияют на клетки легких человека.

Вчера, 17:43
Анна Новиковская

Новый вид неядовитых змей обнаружили в Парагвае: он обитает на небольшой территории и уже находится на грани полного исчезновения. Словно бы желая «заклясть судьбу», ученые назвали змею в честь двух детей, чтобы напомнить и самим себе, и всему миру, что усилия по сохранению дикой природы Парагвая призваны дать потомкам возможность жить в лучшем мире.

14 мая
Василий Парфенов

Космическую компанию Илона Маска в шутку иногда называют пиротехнической — так часто ее изделия взрываются во время испытаний. Пара свежих инцидентов на тестовом полигоне в городе Макгрегор лишь подтверждают эту славу. Не успели фанаты космонавтики наладить онлайн-трансляцию из этой локации, как запечатлели сразу два взрыва подряд с промежутком всего в десятки часов.

12 мая
Мария Азарова

Авторы нового исследования проверяли, насколько выполнение второстепенного задания влияет на аргументы, которые выдвигали люди, говорящие правду или неправду.

13 мая
Алиса Гаджиева

Один из самых археологически изученных ландшафтов в мире до сих преподносит сюрпризы.

21 апреля
Александр Березин

Местные чиновники пытаются переложить ответственность за случившееся на резкое уменьшение турпотока из-за коронавируса, но цифры показывают, что ключевая проблема совсем в другом. В 2019 году на выборах в этой стране победил президент — сторонник модных зеленых идей. Вскоре там запретили продажу минеральных удобрений и двинулись к «устойчивому сельскому хозяйству». Как именно популярные «органические» идеи повлияли на еще не так давно быстро растущую местную экономику? И почему уроки шри-ланкийской трагедии могут пригодиться даже Западу и России?

26 апреля
Василий Парфенов

Крупнейшие патентные ведомства мира десятилетиями или веками принципиально игнорируют любые конструкции, нарушающие начала термодинамики. С точки зрения здравого смысла это хорошо, но конспирологи и гении-самоучки считают иначе. По их мнению, такая политика стала результатом заговора (подставьте сюда любое вымышленное или не очень секретное общество либо лобби). Что ж, похоже, Роспатент встал на их сторону.

27 апреля
Александра Медведева

С помощью GPS-трекинга ученые проследили за перемещениями целой популяции домашних кошек в небольшом норвежском городке. Оказалось, питомцы редко уходят от дома далее 50 метров и почти не совершают длительных прогулок.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: