21.06.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Машинное обучение помогает предсказывать функции ферментов

Enzyme contrastive learning

Благодаря развитию геномики учёные смогли найти и определить последовательности многих ферментов. При этом всё ещё не хватает информации об их функциях. Для этого уже разработаны вычислительные алгоритмы, которые пытаются определить, какую реакцию катализируют ферменты. Они основываются на поиске сходств в каталоге с уже известными ферментами. Такой подход вызывает трудности при работе с малоизученными или многофункциональными ферментами.

Американские учёные разработали новый алгоритм CLEAN на основе машинного обучения, использовав технику сравнительного обучения (contrastive learning). Новый алгоритм умеет предсказывать функции ферментов по их последовательности. Особенностью подхода является то, что искусственный интеллект при сравнении данных ищет не только сходства, но и различия. Работа опубликована в журнале Science.

Учёные показали, что их алгоритм работает корректно, сравнивая его предсказания с результатами экспериментов in vitro. При этом новый алгоритм не только правильно определял функции ранее неизвестных ферментов, но и исправлял ошибки, которые были допущены при характеризации уже известных ферментов другими программами. Так, учёные исправили аннотации нескольких ферментов, которые выполняли больше двух функций.

Сейчас учёные разрабатывают веб-интерфейс для алгоритма CLEAN, чтобы им могли воспользоваться другие биологи. Всё, что им нужно будет сделать, — это ввести в поисковую строку сервиса последовательность фермента, и они получат сведения о его возможных функциях. В будущем исследователи намерены улучшить работу алгоритма и расширить его возможности, чтобы предсказывать функции других белков, например рецепторов и транскрипционных факторов. Также учёные хотят разработать такой алгоритм, который бы при введении определённой химической реакции предлагал ферменты, способные её осуществить.