МОСКВА, 22 августа. /ТАСС/. Российские ученые доработали систему искусственного интеллекта AlphaFold2 и значительным образом улучшили ее способность оценивать, какой эффект даст внесение тех или иных мутаций в единичные белки или белковые комплексы. Обновление сделает эту нейросеть более полезной при разработке новых лекарств и поисках механизмов развития болезней, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
"Новый подход эффективен для разных типов мутаций и их комбинаций, включая те, с которыми не справляются другие ранее опубликованные методы. Также для предсказания мутаций не нужна информация о гомологах - белках, имеющих сходное эволюционное происхождение, и имеющих схожие аминокислотные последовательности. Это дает новой версии AlphaFold2 преимущество при работе с совершенно новыми белками, не имеющими известных аналогов", - говорится в сообщении.
Усовершенствованная модификация "нобелевской" системы ИИ AlphaFold2 была разработана группой исследователей из Института искусственного интеллекта AIRI для ликвидации одного из ключевых недостатков оригинальной нейросети - невысокой точности оценок того, как те или иные мутации будут влиять на стабильность произвольных белковых молекул. Это мешает использовать ее для разработки лекарств и раскрытия механизмов развития болезней.
Российские ученые предположили, что такая проблема связана с тем, что нейросеть AlphaFold2 предсказывает структуру белка не за один шаг, а за несколько циклов перепроверки. На каждом цикле она повторно использует исходные данные о шаблонной структуре белка. Такой подход приводит к высокой схожести оригинальной и мутированной структуры, что не дает возможность уловить эффекты единичных мутаций.
Руководствуясь этой идеей, исследователи модифицировали систему ИИ таким образом, что повторное использование данных о структуре белка было очень ограничено - подобная информация подавалась в модель только на первом этапе проведения расчетов. Это сделало систему гораздо более чувствительной к изменениям, вызванным мутациями.
Работу разработанной вариации AlphaFold2 ученые проверили на нескольких наборах тестовых данных, включающих в себя информацию по структуре большого числа белков. Эти опыты показали, что модифицированный ИИ способен точнее предсказывать последствия появления не только точечных мутаций, но и вставок или удалений одной или нескольких аминокислот, а также решать другие задачи, с которыми раньше плохо справлялись алгоритмы. Это расширит применение ИИ в биоинформатике и структурном анализе, подытожили исследователи.
О нейросетях AlphaFold
Нейросети семейства AlphaFold, за разработку которых была вручена Нобелевская премия по химии в 2024 году, представляют собой новый класс систем ИИ, работа которых основана на базе так называемых "эвоформеров". Так ученые называют особый класс алгоритмов, который пытается определить структуру отдельных сегментов сложных молекул, для чего он представляет их в виде трехмерного дерева, состоящего из множества пар связанных элементов. Эвоформер соединяет пары этих элементов, опираясь на уже известные примеры, и постепенно вычисляет структуру белка или другой сложной молекулы.