Искусственный интеллект помогает ученым в исследовании белков

Сортировка огромных объемов данных - это узкое место в исследованиях белков, в этой области критически важна технология редактирования генов CRISPR и полное понимание таких заболеваний, как рак, болезнь Альцгеймера и Паркинсона. Теперь исследователи из Копенгагенского университета (UCPH) стали первыми в мире, кто использует искусственный интеллект для выполнения тяжелой работы - и делают это таким образом, чтобы обеспечить общие международные стандарты, делая передовую науку о белках более доступной.

Используя искусственный интеллект, исследователи UCPH решили проблему, которая до сих пор была камнем преткновения для важных исследований белков в динамике таких заболеваний, как рак, болезнь Альцгеймера и Паркинсона, а также в разработке устойчивой химии и новых технологий редактирования генов. 

Анализ огромных массивов данных, собранных исследователями, когда они использовали микроскопию и технику smFRET, всегда был трудоемкой и сложной задачей, чтобы увидеть, как белки перемещаются и взаимодействуют с окружающей средой. В то же время задача требовала высокого уровня знаний. Следовательно, быстрое увеличение числа серверов и жестких дисков. Теперь исследователи из Департамента химии, Нано-научного центра, Центра исследований белков Novo Nordisk Foundation и Института Нильса Бора Копенгагенского университета разработали алгоритм машинного обучения для выполнения тяжелой работы.

«Мы привыкли сортировать данные, пока не зациклились. Теперь наши данные анализируются одним нажатием кнопки. И алгоритм делает это по крайней мере так же или лучше, чем мы. Это освобождает ресурсы для сбора большего количества данных, чем когда-либо прежде, и получения более быстрых результатов», - говорит Саймон Бо Дженсен, биофизик и аспирант кафедры химии и Нано-научного центра.

Алгоритм научился распознавать паттерны движения белков, что позволяет ему классифицировать наборы данных за секунды - процесс, на выполнение которого у экспертов обычно уходит несколько дней.

«До сих пор мы располагали множеством необработанных данных в виде тысяч шаблонов. Раньше мы проверяли их вручную, по одному. При этом мы становились "узким местом" в наших собственных исследованиях. Даже для экспертов, проводящих последовательную работу, снова и снова приходить к одним и тем же выводам сложно. В конце концов, мы люди, которые устают и склонны к ошибкам», - продолжает Дженсен.

Исследования взаимосвязи между перемещениями и функциями белков, проведенные исследователями UCPH, получили международное признание и необходимы для понимания того, как функционирует человеческое тело. Например, такие заболевания, как рак, болезнь Альцгеймера и Паркинсона, вызваны скоплением белков или изменением их поведения.

Технология редактирования генов CRISPR, получившая в этом году Нобелевскую премию по химии, также основана на способности белков разрезать и сплавлять определенные последовательности ДНК. Когда исследователи UCPH, такие как Гильермо Монтойя и Никос Хатзакис, изучают, как происходят эти процессы, они используют данные микроскопии.

«Прежде чем мы сможем лечить серьезные заболевания или в полной мере использовать CRISPR, нам необходимо понять, как работают белки, мельчайшие строительные блоки. Именно здесь в игру вступают движение и динамика белков. И здесь наш инструмент очень помогает», - говорит Гильермо Монтойя, профессор Центра исследований белков Novo Nordisk Foundation.

Похоже, что исследователям белка со всего мира не хватало именно такого инструмента. Несколько международных исследовательских групп уже представили себя и проявили интерес к использованию алгоритма, пишет NewsMedical.

«Этот инструмент искусственного интеллекта является огромным преимуществом для отрасли в целом, потому что он обеспечивает общие стандарты, которых раньше не было, когда исследователям по всему миру нужно сравнивать данные. Ранее большая часть анализа была основана на субъективных мнениях о том, какие шаблоны были полезны. Они могут варьироваться от исследовательской группы к исследовательской группе. Теперь мы оснащены инструментом, который может гарантировать, что все мы придем к одним и тем же выводам», - объясняет директор по исследованиям Никос Хатзакис, доцент кафедры химии и аффилированный член. Профессор Центра исследований белков Ново Нордиск.

Он добавляет, что инструмент предлагает и другую перспективу:

«Хотя анализ "хореографии движения белков" остается нишей, он приобретает все большую популярность, поскольку современные микроскопы, необходимые для этого, становятся дешевле. Тем не менее, анализ данных требует высокого уровня знаний. Наш инструмент делает этот метод доступным для большего количества исследователей в области биологии и биофизики, даже тех, кто не имеет специальных знаний, будь то исследования коронавируса или разработка новых лекарств или зеленых технологий».