Выпускницей курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» разработан новый ИИ-алгоритм, ускоряющий разработку лекарств

Выпускница курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях», аспирант кафедры биоинженерии биологического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Елизавета Богданова провела исследование по предсказанию аффинности связывания в белок-белковых комплексах с применением технологий искусственного интеллекта.

Результаты исследования опубликованы в журнале «PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics». Работа, посвященная предсказанию аффинности связывания в комплексах RBD-ACE2, принята к публикации в журнал «Биофизика».

«Изучение структурных особенностей белок-белковых взаимодействий важно для понимания сложных клеточных процессов и многих заболеваний, а также может служить основой для разработки лекарственных препаратов, способных к модификации данных взаимодействий», — отметила автор исследования.

В ходе научной работы был разработан алгоритм, основанный на трехмерной сверточной нейронной сети, предсказывающий значение константы диссоциации для белок-белковых комплексов на основе множества пар межатомных расстояний в белках-партнёрах.

По итогам тестирования на независимых наборах данных полученная модель превзошла все существующие аналоги в предсказании аффинности связывания.

Также обученная модель показала высокие результаты в предсказании аффинности связывания в комплексах RBD-домена S-белка вируса SARS-CoV-2 (включая мутантные формы) с ангиотензинпревращающим ферментом 2 (ACE2), превосходящие альтернативные подходы к оценке взаимодействий.

«Полученные результаты свидетельствуют о возможности применения разработанного алгоритма для оценки связывания в новых, экспериментально малоизученных белок-белковых комплексах, что значительно сократит время и ресурсы, затрачиваемые на начальные этапы разработки лекарственных препаратов, основанных на белок-белковых взаимодействиях, к которым, в частности, относятся и противоопухолевые препараты», — пояснила Елизавета Богданова.

Применение сверточного нейросетевого алгоритма позволило проанализировать информацию о межатомных взаимодействиях, реализуемых на разных расстояниях между функциональными группами, сохранив особенности пространственной организации белок-белковых комплексов.

Таким образом, для предсказания используется наиболее полная информация о взаимодействиях между белками.