Суперкомпьютер «взламывает» секретный код человеческих белков

Суперкомпьютер, предназначенный для исследования глубин Вселенной, использовался совсем для другой цели: для расшифровки языка жизни. Его исследователи Университет Глазго использовал свою огромную вычислительную мощность Вставать – машины, обычно используемой в исследованиях физики элементарных частиц и астрофизики Британским исследовательским центром. ДиРАК – создать модель искусственный интеллект способны понять, как белки «общаются» друг с другом. Результат называется PLM-Интеракт и обещает фундаментально изменить подход к диагностике и лечению заболеваний, от рака до вирусных инфекций.

Белки – настоящие «машины» жизни. Каждый биологический процесс, от роста тканей до передачи сигналов клеткам, зависит от их взаимодействия. Но понимание этих взаимодействий чрезвычайно сложно. В лаборатории определение того, как два белка связываются или работают вместе, может занять месяцы, если не годы экспериментов. Вот тут-то и появляется Tursa: система графического процессора с «экстремальным масштабированием», которая позволила ученым обучить языковую модель с 650 миллионами параметров на более чем 421 000 парах человеческих белков.

Проще говоря, ИИ «научился» читать белки так, как лингвист анализирует неизвестный язык, распознавая закономерности, синтаксические правила и семантические связи. Логика заключается в том, что точно так же, как слова объединяются в осмысленные предложения, так и белки соединяются определенным образом, чтобы активировать или регулировать биологические функции.

Результаты были впечатляющими. PLM-Интеракт смог предсказывать с точностью, увеличенной на 16–28 процентов по сравнению с новейшими моделями, такими как АльфаФолд3 ее Гугл ДипМайндкакие белки взаимодействуют друг с другом и как конкретные мутации могут нарушить эту связь. В экспериментах модель выявила пять ключевых белковых взаимодействий, связанных с критическими биологическими процессами, такими как полимеризация РНК и внутриклеточный транспорт белков, тогда как другие модели идентифицировали только одно.

Одним из наиболее интересных элементов исследования является то, что PLM-Интеракт он также может анализировать последствия генетических мутаций, открывая новые перспективы для понимания наследственных заболеваний и рака. Когда система была обучена на данных о человеческих и вирусных белках, она смогла гораздо точнее предсказать, как вирусы связываются с клетками человека.

Как заметил профессор Дэвид Л. Робертсонодин из руководителей исследования,

Необходимость понять, как вирусы взаимодействуют с организмом человека, стала очевидна во время пандемии COVID-19. Такие инструменты, как PLM-Interact, могут помочь нам подготовиться к будущим кризисам в области здравоохранения.

Но помимо своей непосредственной медицинской ценности, эта работа открывает новую эру в медицине. биотехнология. Исследование, опубликованное в журнале Природные коммуникациипредполагает, что такие модели, как PLM-Interact, могут в будущем значительно ускорить открытие новых лекарств и вакцин. Искусственный интеллект, способный анализировать миллионы биохимических взаимодействий за несколько часов, может значительно сократить время и затраты, необходимые для разработки новых методов лечения.

Исследователи подчеркивают, что самым большим преимуществом модели является не только скорость, но и способность понимать взаимосвязи, которые не сразу видны в экспериментальных данных. С помощью компьютерной лингвистики и нейронных сетей PLM-Интеракт распознает «слова» и «грамматику» молекулярного диалога внутри человеческого тела, позволяя ученым отображать сложность жизни способом, который до недавнего времени казался невозможным.

[source]