Глибоке навчання допоможе створювати білки з новими функціями

0
16

Білкова інженерія-розділ біотехнології, який займається пошуком і створенням білків з поліпшеними або абсолютно новими функціями. Один з основних експериментальних методів білкової інженерії-спрямована еволюція, при якій цікавить вчених білок проходить через кілька циклів мутагенезу і подальшого відбору вдалих варіантів. Хоча цей підхід ефективний, він не дозволяє перевірити всі можливі послідовності і вимагає значних експериментальних зусиль.

Розширити область пошуку нових білків і більш детально зрозуміти взаємозв’язок «послідовність — функція» допомагають методи машинного навчання. У новому дослідженні вчені з сша використовували глибоке навчання, щоб врахувати еволюційний контекст при прогнозуванні функції білка. Детально про роботу алгоритму ecnet (англ. Evolutionary context-integrated neural network-нейронна мережа, інтегрована в еволюційний контекст) розказано в статті, опублікованій в журналі nature communications.

Для передбачення функції ecnet використовує інформацію про амінокислотну послідовність відомих «родичів» досліджуваного білка — так алгоритм дізнається, які амінокислоти функціонально пов’язані і важливі для роботи білка. Новий підхід виявився точніше, ніж інші існуючі методи прогнозування функції білка, засновані на машинному навчанні.

Щоб експериментально підтвердити ефективність алгоритму, ecnet використовували для створення β-лактамази тем-1 — ферменту, що надає стійкість до β-лактамних антибіотиків, — і виявлення варіантів, які підвищували стійкість до ампіциліну.