Многие лекарства и антитела разрабатывают с учетом особенностей сложных белков в оболочке клетки. Молекула лекарства должна «подойти» к такому белку, как ключ к замку, — и тогда в клетке запустится цепочка химических реакций, меняющая ее поведение. Чтобы создавать эффективные лекарства, ученым нужно понимать, как эти белки сворачиваются и двигаются.
Искусственный интеллект помогает моделировать белковые структуры — например, система AlphaFold от Google DeepMind создает их «снимки». Но есть нюанс: такие модели показывают белок в одном фиксированном состоянии. А в реальности его структура чуть меняется — отдельные части (так называемые боковые цепи) сдвигают атомы, и это влияет на взаимодействие с молекулами лекарства. Существующие ИИ‑системы пока не учитывают эти тонкие перестройки.
Ученые из из Школы наук о жизни EPFL в Швейцарии разработали новую ИИ‑систему LD‑FPG (Latent Diffusion for Full Protein Generation). В отличие от аналогов, она воссоздает не только форму, но и движения белков, в том числе сложных мишеней для лекарств, таких как рецепторы, связанные с G‑белками.
LD‑FPG использует графовую нейронную сеть, которая представляет белок как математический граф, где атомы — это «узлы», а связи между ними — «ребра». Так данные о структуре сжимаются в упрощенную карту. Модель изучает ее, «учится» воспроизводить структуру и движения белка, а затем генерирует данные для новых структур. В итоге упрощенные данные превращаются в детализированные модели белков с динамикой.
В эксперименте система создала точные динамические модели дофаминового рецептора D2 — в активном и неактивном состояниях. Этот белок контролирует ключевые клеточные реакции, а набор полученных данных выложили в открытый доступ.
По мнению исследователей, LD‑FPG ускорит разработку лекарств за счет улучшения виртуального скрининга белков. В будущем команда планирует повысить точность модели и научиться моделировать более крупные белки. При этом ученые подчеркивают: успех зависит от качественных данных — их должны отбирать и готовить специалисты, а не просто «скармливать» ИИ огромные массивы информации.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ИИ улучшил модификацию дрожжей для фармакологии.
