Российские ученые из Сколтеха создали сверточную нейросеть BiteNetPp, которая по структуре белка предсказывает местоположение сайтов связывания с пептидами, которые являются посредниками и регуляторами в 40 процентах клеточных процессов. Новый подход, о котором рассказывается в пресс-релизе на сайте Годнауки.рф, позволит искать пептиды, подходящие для создания новых лекарств.
BiteNetPp обучили по набору данных о белках и малых молекулах, а затем дообучили на наборе белков и пептидов. Обнаружение сайтов связывания подобно поиску объекта на картинке, однако на вход подается не плоское изображение, а трехмерная атомарная структура белка, и модель анализирует не пиксели, а их трехмерные аналоги — воксели.
Нейросеть способна не только с высокой точностью обнаруживать сайты связывания белков, но и ищет их поразительно быстро: на анализ одной белковой структуры уходит меньше секунды.
Пептидные молекулы являются альтернативой крупных лекарственных соединений, которые могут не добраться до нужного белка или не способны оказать нужное на него воздействие. Пептиды, наоборот, имеют высокую специфичность и аффинность, то есть обладают способностью эффективно связываться с молекулами, изменяя то, как они взаимодействуют с другими белками. Влияние на эти взаимодействия может служить способом лечения самых разных заболеваний.