Визначення тривимірної форми біологічних молекул - це найскладніша проблема сучасної біології.
Автори нової роботи використовували методи машинногонавчання і розробили підхід, який вирішує цю проблему, так як передбачає їх точну структуру. Дослідники відзначають, що їх підхід можна застосовувати навіть для таких молекул і структур, які найбільш важко визначити експериментально.
Алгоритм аспірантів пророкує точнімолекулярні структури і на основі цього можна зрозуміти, як вони працюють в різних областях: це допоможе як в фундаментальних біологічних дослідженнях, так і при розробці ліків.
Білки - це такі машини в молекулярномумасштабі, що виконують всілякі функції. Для того щоб зробити якусь дію, вони можуть зв'язуватися з іншими білками. Якщо ви знаєте, що пара білків залучена до захворювання, а також розумійте, як вони обидва взаємодіють, то можна спробувати зробити ліки, які будуть бити в одну точку.
Стефан Ейсманн, аспірант Стенфордського університету
ІІ навчився знаходити фундаментальні концепціїбілків, які є ключовими для формування молекулярної структури. І, що важливо на думку авторів, у нього не завантажували заздалегідь дані щодо конкретних білків, це могло б зробити алгоритм упередженим до них і спантеличити при глобальному аналізі.
Тому алгоритм знаходить дані та характеристики білків, про які вчені не знали раніше.
Під час експерименту алгоритм успішно впоравсяз білками і аспіранти протестували його на молекулах-РНК. В результаті ІІ в кожному випадку справлявся з головоломкою, хоча не був розроблений спеціально для для структур РНК.
Читати далі:
Космічний корабель в кілька кілометрів: все, що відомо про новий проект Китаю
COVID-19 мутує, а вакцини модернізують: як боротися з новими штамами
З'явився суперконденсатор розміром з порошинку: він в 3 тис. Разів менше аналогів