Искусственный интеллект поможет в создании эффективных вакцин
Недавно российские учёные из Научно-исследовательского института искусственного интеллекта AIRI представили инструмент для предсказания участков связывания антител с белками вирусов и бактерий. Платформа SEMA (Spatial Epitope Modelling with Artificial Intelligence – пространственное моделирование эпитопов с помощью искусственного интеллекта) была разработана вместе со специалистами из Национального исследовательского центра эпидемиологии и микробиологии имени Н.Ф. Гамалеи и при поддержке Sber AI.
Для построения модели учёные собрали датасет на основе банка данных, содержащего сведения о трёхмерных структурах белков и нуклеиновых кислот, объединив его с двумя лингвистическими белковыми моделями, обладающими информацией о белковых последовательностях и геометрических характеристиках. На основе данных о последовательности аминокислот нейросеть научилась прогнозировать, какие участки антигена вируса (эпитопы) активно взаимодействуют с антителами, считаясь привлекательными для иммунной системы. Иными словами, алгоритм помогает найти такой фрагмент белка, против которого с наибольшей вероятностью выработается иммунитет.
За последние несколько лет искусственный интеллект совершил прорыв в области изучения свойств белков. Так в 2021 году британская компания DeepMind разработала алгоритм AlphaFold, который способен предсказать пространственные структуры белков, опираясь только на последовательность аминокислот в полимерной цепочке. Позже эту разработку опробовали исследователи из Вашингтонского университета. Им удалось спроектировать 37 вариантов экспериментальных вакцин от респираторно-синцитиальных вирусов, которые вызывают инфекции дыхательных путей. Создатели SEMA полагают, что их разработка также будет полезна биологам, иммунологам, разработчикам вакцин и терапевтических препаратов на основе антител. С помощью алгоритма можно оценить грозу новых штаммов вируса гриппа или коронавируса, что позволит предсказать эпидемический процесс с более высокой точностью и принять взвешенные решения по ограничительным мероприятиям.
И хотя подобные исследования проводятся в мире уже давно, белковая языковая модель была применена впервые, а для удобства практического использования разработчики из Института AIRI был создан веб-интерфейс с визуализацией всех элементов взаимодействия. В будущем исследователи планируют научить нейросеть прогнозировать T-клеточный иммунный ответ и N-гликозилирования, т.е. процесс ферментации, в ходе которого происходит присоединение остатков сахаров к органическим молекулам.
Автор: Николаева Юлия
