Новый инструмент искусственного интеллекта фиксирует поведение белков в контексте

Рыба на суше по-прежнему машет плавниками, но результаты заметно отличаются, когда рыба оказывается в воде. Эта аналогия, приписываемая известному ученому-компьютерщику Алану Кею, используется для иллюстрации силы контекста в освещении исследуемых вопросов.

Впервые в области искусственного интеллекта (ИИ) инструмент под названием PINNACLE воплощает проницательность Кея, когда речь идет о понимании поведения белков в их надлежащем контексте, определяемом тканями и клетками, в которых эти белки действуют и с которыми они взаимодействуют. Примечательно, что PINNACLE преодолевает некоторые ограничения существующих моделей ИИ, которые, как правило, анализируют функционирование и сбои в работе белков, но делают это изолированно, по одной клетке и типу ткани за раз.

Разработкой новой модели ИИ, описанной в журнале Nature Methods, руководили исследователи из Гарвардской медицинской школы.

«Мир природы взаимосвязан, и PINNACLE помогает выявить эти связи, которые мы можем использовать для получения более детальных знаний о белках и создания более безопасных и эффективных лекарств», — говорит старший автор исследования Маринка Зитник, доцент кафедры биомедицинской информатики в Институте Блаватника при HMS. «Она преодолевает ограничения текущих бесконтекстных моделей и предлагает будущее направление для улучшения анализа белковых взаимодействий».

Это достижение, отмечают исследователи, может расширить нынешнее понимание роли белков в здоровье и болезни и выявить новые лекарственные мишени для разработки более точных, лучше адаптированных терапий.

PINNACLE находится в свободном доступе для ученых всего мира.

Большой шаг вперед

Выяснить взаимодействие между белками и влияние их соседних биологических объектов очень сложно. Существующие аналитические инструменты служат важной цели, предоставляя информацию о структурных свойствах и форме отдельных белков. Однако эти инструменты не предназначены для изучения контекстуальных нюансов общего окружения белка. Вместо этого они создают бесконтекстные представления белков, то есть в них отсутствует контекстная информация о клеточном и тканевом типах.

А ведь белки играют разные роли в различных клеточных и тканевых контекстах, в которых они оказываются, а также в зависимости от того, является ли одна и та же ткань или клетка здоровой или больной. Модели представления одного белка не могут определить функции белка, которые меняются во множестве контекстов.

Когда речь заходит о поведении белков, то это местоположение, местоположение, местоположение

Состоящие из двадцати различных аминокислот, белки являются строительными блоками клеток и тканей и незаменимы для целого ряда жизнеобеспечивающих биологических функций — от переноса кислорода по организму до сокращения мышц при дыхании и ходьбе, обеспечения пищеварения и борьбы с инфекциями, а также для многих других.

По оценкам ученых, количество белков в человеческом организме колеблется от 20 000 до сотен тысяч.

Белки взаимодействуют друг с другом, а также с другими молекулами, такими как ДНК и РНК.

Сложное взаимодействие между белками и между ними создает запутанные сети взаимодействия белков. Располагаясь в клетках и среди других клеток, эти сети вступают во множество сложных перекрестных взаимодействий с другими белками и белковыми сетями.

Преимущество PINNACLE заключается в способности распознать, что поведение белка может варьироваться в зависимости от клетки и типа ткани. Один и тот же белок может выполнять иную функцию в здоровой клетке легкого, чем в здоровой клетке почки или в больной клетке толстой кишки.

PINNACLE проливает свет на то, как эти клетки и ткани по-разному влияют на одни и те же белки, что невозможно при использовании существующих моделей. В зависимости от типа клетки, в которой находится белковая сеть, PINNACLE может определить, какие белки участвуют в определенных разговорах, а какие молчат. Это помогает PINNACLE лучше расшифровать перекрестные разговоры белков и тип их поведения и, в конечном счете, позволяет предсказывать узконаправленные лекарственные мишени для неисправных белков, которые приводят к заболеваниям.

PINNACLE не отменяет, а дополняет модели с одним представительством, отмечают исследователи, поскольку может анализировать взаимодействия белков в различных клеточных контекстах.

Таким образом, PINNACLE может позволить исследователям лучше понять и предсказать функции белков и помочь в выяснении жизненно важных клеточных процессов и механизмов заболеваний.

Эта способность может помочь выявить «лекарственные» белки, которые станут мишенями для отдельных лекарств, а также спрогнозировать действие различных препаратов в разных типах клеток. По этой причине PINNACLE может стать ценным инструментом для ученых и разработчиков лекарств, позволяющим гораздо эффективнее находить потенциальные мишени.

По словам Зитника, который также является сотрудником Института Кемпнера по изучению естественного и искусственного интеллекта при Гарвардском университете, такая оптимизация процесса открытия лекарств крайне необходима.

Вывод на рынок нового лекарства может занять 10-15 лет и стоить до миллиарда долларов, а путь от открытия до лекарства, как известно, неровный, и конечный результат часто непредсказуем. Более того, почти 90 процентов лекарств-кандидатов не становятся лекарствами.

Создание и обучение PINNACLE

Используя данные о человеческих клетках из всеобъемлющего мультиорганного атласа в сочетании с многочисленными сетями белок-белковых взаимодействий, взаимодействий между типами клеток и тканями, исследователи обучили PINNACLE создавать панорамные графические представления белков, охватывающие 156 типов клеток и 62 ткани и органа.

На сегодняшний день PINNACLE создал почти 395 000 многомерных представлений, по сравнению с примерно 22 000 возможных представлений в существующих моделях с одним белком. Каждый из 156 типов клеток включает в себя богатые контекстом сети белковых взаимодействий, состоящие примерно из 2 500 белков.

Текущее количество типов клеток, тканей и органов не является верхним пределом модели. Оцененные на сегодняшний день типы клеток были получены от живых людей-доноров и охватывают большинство, но не все типы клеток человеческого тела. Более того, многие типы клеток еще не идентифицированы, а другие встречаются редко или их трудно исследовать, например, нейроны в мозге.

Чтобы разнообразить клеточный репертуар PINNACLE, Зитник планирует использовать платформу данных, включающую десятки миллионов клеток, отобранных из всего человеческого тела.

В нашем Telegram‑канале, и группе ВК вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.

⏬

Поделитесь в вашей соцсети👇