Science Daily: создана ИИ-система для понимания белковых взаимодействий

Исследовательская группа под руководством Альберто Переса из Университета Флориды разработала систему искусственного интеллекта с названием AF-CBA, которая представляет собой значительный прорыв в понимании белковых взаимодействий.

Фото: commons.wikimedia.org by Kharsohtun is licensed under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 International

Данная система демонстрирует высокую эффективность и точность в определении молекул (пептидов), которые образуют комплексы с определенными белками. Это открывает новые перспективы в разработке лекарств и методов лечения, основанных на молекулярном уровне.

AF-CBA работает по аналогии с "нагруженным продуктовым магазином", где традиционные методы анализа белковых взаимодействий подобны ручной проверке нескольких вариантов, в то время как AF-CBA использует искусственный интеллект для моделирования тысяч потенциальных молекул и их взаимодействия с целевым белком, что позволяет определить наилучших кандидатов за кратчайшее время.

Особенностью AF-CBA является его основа на технологии AlphaFold от Google DeepMind, которая применяет глубокое машинное обучение для предсказания структуры белков. Это обеспечивает доступность исследовательской платформы и открывает путь к ее широкому применению в научных исследованиях, сообщает Science Daily.

Кроме того, команда ученых планирует дальнейшее использование AF-CBA для изучения различных заболеваний и подавления патогенных агентов. В настоящее время их основными объектами изучения являются вирусы, такие как вирус мышиной лейкемии и вирус саркомы Капоши, которые могут быть причиной серьезных заболеваний, включая опухолевые процессы.