27.11.2021
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

С помощью машинного обучения удалось смоделировать белки на квантовом уровне

Белки на квантовом уровне смоделировало МО

Учёные представили новый метод машинного обучения для моделирования того, как фотоактивный белок жёлтого цвета (PYP) претерпевает изменения в своей структуре менее чем за триллионную долю секунды после возбуждения светом. Статья об открытии опубликована в журнале Nature.

Чтобы точно понять биохимические процессы в природе, такие как фотосинтез у определённых бактерий, важно знать последовательность событий, которые происходят с молекулами на каждом этапе. Когда свет попадает на фотоактивные белки, их пространственная структура изменяется, и это структурное изменение определяет, как будет вести себя белок в том или ином процессе.

До сих пор было практически невозможно отследить точную последовательность, в которой происходят структурные изменения биомолекул в реакциях. В теории можно было определить только начальное и конечное состояния молекулы — до и после реакции. Но увидеть, что происходит между начальным и конечным состоянием, не представляется возможным при помощи современных методов.

Если бы удалось создать метод, позволяющий заглянуть глубже в детали этих процессов, учёные смогли бы, например, лучше понять активируемые светом процессы в белках. В теории это может позволить неинвазивно управлять активностью определённых белков и не только создавать биологические наномашины, но и лечить недуги.

Исследователи создали алгоритм с машинным обучением, который способен полностью описать динамику структурных изменений белка при переходе из начального состояния в конечное. Это потребовало рассмотрения всех возможных направлений движения всех вовлечённых в процесс частиц. В обычных алгоритмах при таком расчёте возникают уравнения, которые невозможно решить.

Однако компьютерный анализ, основанный на машинном обучении, позволил авторам выявить закономерности в коллективном движении атомов в сложной молекуле. То есть, вместо прямого пересчёта всех состояний, программа нашла «тайные ходы», позволяющие упростить задачу квантового моделирования.