• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
24.02.2022
Даниил Сухинов
1 321

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 / Автор: Telestis Scaevinius

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
Вчера, 14:02
Татьяна

Больше 10 лет Curiosity ищет свидетельства обитаемости Марсе. В его арсенале — инструменты для анализа горных пород и минералов, сформированных в эпохи, когда Красная планета была пригодна для органической жизни. И вот новое открытие: на пути к пику Шарп в ударном кратере Гейла марсоход впервые обнаружил кристаллы серы — необходимого строительного элемента белков.

17 июля
Игорь Байдов

Команда китайских инженеров разработала модель магнитоэлектрического генератора, способного эффективно преобразовывать энергию падающих капель в электричество. Устройство может быть полезно для районов с повышенной сезонной влажностью. Разработка ученых в теории выглядит перспективно, но вызывает некоторые вопросы. В частности, пока не ясно, можно ли найти ей практическое применение.

Вчера, 11:31
ПНИПУ

День металлурга в 2024 году россияне отмечают 21 июля. Ученые Пермского Политеха рассказали, какой металл самый распространенный, какой — не утонет в воде, где можно встретить титан, можно ли потрогать обедненный уран, что опаснее — вдохнуть или проглотить ртуть, есть ли ее безопасный аналог и какой элемент не существует в чистом виде.

15 июля
Александр Березин

Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.

16 июля
Александр Березин

Традиционное представление о роли человека в земных экосистемах известно: он нарушает их нормальную работу и снижает биоразнообразие. Однако первая попытка изучить следы пыльцы за последние 12 тысяч лет принесла скорее противоположные данные — как минимум для континентов, полностью расположенных в Северном полушарии.

13 июля
Татьяна

Все клеточные организмы ученые ведут от гипотетического предка — LUCA. Существует масса предположений и расчетов о том, как он был устроен, где и когда возник. В новой работе исследователи из Великобритании попытались ответить на эти вопросы.

25 июня
Игорь Байдов

Ученые из Китая и Бельгии воссоздали в лаборатории условия, существовавшие на Меркурии четыре миллиарда лет назад, и выяснили, что они были идеальными для образования слоя алмазов, который с течением времени становился лишь толще.

21 июня
Nadya

Земля начала формироваться примерно 4,5 миллиарда лет назад. Чтобы понять, как это происходило в ранние периоды развития нашей планеты, ученые ищут образцы древних горных пород. Одну из таких, возрастом почти 3,5 миллиарда лет, обнаружили рядом с городом Колли в Австралии.

1 июля
Александр Березин

Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
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
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