Новый ИИ-инструмент помогает белковым ученым по всему миру
Исследователи из Копенгагенского университета (UCPH) использовали искусственный интеллект для решения проблемы, которая до сих пор была камнем преткновения в важных исследованиях динамики белков, связанных с такими заболеваниями, как рак, болезнь Альцгеймера и Паркинсона, а также в разработке устойчивой химии и новых технологий редактирования генов, таких как CRISPR.
Анализ огромных массивов данных, собранных с помощью микроскопии и техники smFRET для наблюдения за движением и взаимодействием белков, всегда был трудоемкой и сложной задачей, требующей высокой экспертизы. Теперь исследователи из Департамента химии, Нано-научного центра, Центра исследований белков Novo Nordisk и Института Нильса Бора UCPH разработали алгоритм машинного обучения для этой работы.
«Раньше мы сортировали данные до головокружения. Теперь наши данные анализируются нажатием кнопки. И алгоритм делает это как минимум так же хорошо или даже лучше, чем мы. Это высвобождает ресурсы для сбора большего объема данных и получения более быстрых результатов», — объясняет биофизик и аспирант Симон Бо Йенсен.
Алгоритм научился распознавать паттерны движения белков, позволяя классифицировать наборы данных за секунды — процесс, который обычно занимает у экспертов несколько дней.
«До сих пор мы работали с грудами сырых данных в виде тысяч паттернов, проверяя их вручную. Мы сами становились узким местом в своих исследованиях. Даже экспертам сложно проводить последовательную работу и каждый раз приходить к одним и тем же выводам», — говорит Симон Бо Йенсен.
Работа на секунды для алгоритма
Исследования взаимосвязи между движением и функциями белков, проводимые учеными UCPH, имеют международное признание и важны для понимания работы человеческого организма. Например, такие болезни, как рак, Альцгеймер и Паркинсон, вызваны слипанием или изменением поведения белков. Технология редактирования генов CRISPR, получившая в этом году Нобелевскую премию по химии, также зависит от способности белков разрезать и соединять определенные последовательности ДНК.
«Прежде чем мы сможем лечить серьезные заболевания или в полной мере использовать CRISPR, нам нужно понять, как работают белки, мельчайшие строительные блоки. Здесь ключевую роль играет движение и динамика белков. И здесь наш инструмент оказывает огромную помощь», — говорит профессор Гильермо Монтойя.
Внимание со всего мира
Оказалось, что исследователям белков по всему миру не хватало именно такого инструмента. Несколько международных научных групп уже проявили интерес к использованию алгоритма.
«Этот ИИ-инструмент — огромный бонус для всей области, поскольку он устанавливает общие стандарты для сравнения данных исследователями по всему миру. Ранее большая часть анализа основывалась на субъективных мнениях о полезности паттернов, которые могли различаться между группами. Теперь у нас есть инструмент, который может гарантировать, что мы все придем к одинаковым выводам», — объясняет руководитель исследований, доцент Никос Хатзакис.
Он добавляет, что инструмент также открывает новые перспективы: «Хотя анализ "хореографии" движения белков остается нишевой областью, он набирает все больше почвы по мере удешевления необходимых для этого современных микроскопов. Наш инструмент делает метод доступным для большего числа исследователей в области биологии и биофизики, даже без специальной экспертизы — будь то исследования коронавируса, разработка новых лекарств или "зеленых" технологий».