Ученые устранили слабое место программы AlphaFold для моделирования белков

Алгоритм AlphaFold хорошо угадывает форму белка, но часто не замечает главное — как молекула меняется во время биохимической работы. Ученые нашли способ это исправить.

Искусственный интеллект давно научился решать одну из самых сложных задач биологии: по последовательности аминокислот предсказывать, как белок свернется в трехмерную структуру. Однако у этого успеха была существенная оговорка: живой белок — не статичная скульптура. Он постоянно меняет форму, а именно эти переходы часто определяют его функцию.

Исследователи из Института молекулярных наук Японии и Университета перспективных исследований в Хаяме (SOKENDAI) придумали способ заставить AlphaFold 3 искать такие альтернативные состояния. Результаты опубликованы в журнале JACS Au.

Проблема AlphaFold 3 связана с принципом работы его диффузионной модели. Сначала атомы белка оказываются в состоянии своеобразного молекулярного хаоса, а затем алгоритм постепенно убирает шум и перемещает их в положения, занимаемые с максимальной вероятностью. В терминах физики это означает движение к состоянию с более низкой энергией.

И вот здесь возникает загвоздка: если одна форма белка энергетически выгоднее остальных, алгоритм снова и снова приходит именно к ней. В результате другие рабочие состояния молекулы могут остаться за кадром.

Ученые поставили ИИ «на рельсы»

Авторы исследования пошли довольно изящным путем. Они многократно запускали AlphaFold 3, но добавили специальный энергетический «штраф»: если новая структура оказывалась слишком похожей на уже полученную, алгоритм получал сигнал отказаться от нее.

Источник: hi-tech.mail.ru

0 0 голоса
Рейтинг новости
1
0
Подписаться
Уведомить о
0 комментариев