ИИ-модель переводит аминокислотные последовательности белков на естественный язык

Исследователи из Хайфского Техниона и Тель-Авивского университета разработали систему BetaDescribe, которая преобразует сложные белковые структуры в понятные текстовые описания их функций.

Анализ белков играет ключевую роль в медицине и биотехнологиях. Именно такому анализу обязан успех таких препаратов, как "Оземпик", созданный на основе белка из слюны редкой ящерицы. Но экспериментальное определение свойств белков в лаборатории остается долгим и дорогостоящим процессом. На сегодняшний день существует огромный разрыв между сотнями тысяч изученных молекул и миллиардами тех, что реально существуют в природе.

Новая языковая модель помогает преодолеть этот барьер, автоматизируя процесс описания белка. Работа опубликована в журнале PNAS.

В отличие от традиционных методов, которые ищут сходство с уже известными структурами, модель BetaDescribe включает и механизмы верификации белка. Это позволяет ИИ точно определять функции даже тех белков, которые не имеют близких аналогов среди ранее изученных молекул.

Система дает детальную информацию о каталитической активности, участии в метаболизме и потенциальных участках связывания, важных для создания лекарств. Эффективность подхода ученые доказали, успешно описав шесть ранее не изученных белков.

Ученые надеются, что технология ускорит медицинские исследования, поиск новых фармацевтических препаратов и разработки в сельском хозяйстве. Способность быстро выдвигать обоснованные гипотезы о назначении неизвестных белков существенно сократит путь от фундаментального открытия до практического применения в индустрии.

Авторы работы подчеркивают значимость созданного инструмента: "BetaDescribe позволяет нам читать язык белков так же, как мы читаем текст на естественном языке, и превращает огромные массивы аминокислотных последовательностей в полезные биологические знания".