Российские ученые создали ИИ для прогнозирования взаимодействия белков

Ученые из НИУ ВШЭ разработали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая предсказывает взаимодействие между белками с точностью до 95,7%. Метод поможет быстрее находить мишени для лекарств и понимать механизмы развития болезней.

Большинство заболеваний связано со сбоями в белковых взаимодействиях. Раньше их изучали через дорогостоящие эксперименты или долгие расчеты на суперкомпьютерах. Нейросети упростили задачу, но существующие модели не учитывали важные свойства поверхности белков.

Российские ученые создали подход, объединяющий несколько типов нейросетей. Алгоритм анализирует аминокислотную последовательность, трехмерную структуру и характеристики молекулярной поверхности. Тестирование на крупной базе данных показало, что разработка превзошла популярные решения GCN и GAT. Точность составила почти 96%. Это доказывает, что учет поверхностных свойств критически важен для точного прогнозирования. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.