Это новое исследование ИИ продвигает анализ структуры белка, интегрируя предварительно обученные модели языка белка в сети глубокого геометрического обучения.

This new AI study advances protein structure analysis by integrating pre-trained protein language models into deep geometric learning networks.

В научных исследованиях ожидает разрешения увлекательная головоломка – сложные и многогранные структуры белков. Эти молекулярные трудяги управляют основными биологическими процессами, проявляя свое влияние в увлекательных и загадочных способах. Однако интерпретация сложной трехмерной (3D) архитектуры белков долгое время была вызовом из-за ограничений существующих методов анализа. В рамках этой сложной головоломки разворачивается исследовательский проект, направленный на освоение потенциала геометрических нейронных сетей для понимания сложных форм этих макромолекул.

Текущие методы раскрытия структуры белков сопровождаются трудным путем. Сама природа этих структур, существующих в 3D пространстве, которое определяет их биологические функции, делает их захват крайне сложным. Традиционные методы борются с необходимостью большего количества структурных данных, часто оставляя пробелы в нашем понимании. Параллельно процветает другое направление исследований – модели языка белков. Эти модели, отточенные на линейных одномерных (1D) последовательностях аминокислот, проявляют удивительные способности в различных приложениях. Однако их ограничения в понимании сложной 3D природы белков побудили к появлению нового инновационного подхода.

https://www.nature.com/articles/s42003-023-05133-1

Перелом в исследованиях заключается в объединении этих двух кажущихся разных сфер: геометрических нейронных сетей и моделей языка белков. Гениальный, но простой подход стремится внедрить в геометрические сети понимание, полученное из моделей языка. Проблема заключается в преодолении разрыва между пониманием 1D последовательности и сложностями понимания 3D структуры. Решение состоит в привлечении помощи хорошо обученных моделей языка белков, таких как знаменитая ESM-2, для расшифровки нюансов последовательностей белков. Эти модели раскрывают код последовательности, давая представления для каждого остатка, которые содержат важную информацию. Эти представления, сокровищница информации, связанной с последовательностью, гармонично интегрируются во входные данные продвинутых геометрических нейронных сетей. Благодаря этому соединению сети обладают способностью понимать сложности 3D структур белков, в то же время черпая из огромного запаса знаний, заложенных в 1D последовательностях.

Предлагаемый подход разворачивается в два важных этапа, оркестрируя гармоничное слияние анализа 1D последовательности и понимания 3D структуры. Путешествие начинается с последовательностей белков, проникающих в мир моделей языка белков. ESM-2, основной деятель в этой области, расшифровывает скрытый язык последовательностей аминокислот, получая представления для каждого остатка. Эти представления, подобные фрагментам головоломки, захватывают сущность сложностей последовательности. Без проблем эти фрагменты вплетаются в структуру продвинутых геометрических нейронных сетей, обогащая их входные функции. Это симбиотическое слияние дает сетям возможность преодолеть ограничения анализа 3D структуры, начиная путешествие, которое гармонично включает мудрость, заложенную в 1D последовательностях.

В истории научного прогресса соединение геометрических нейронных сетей и моделей языка белков означает наступление новой эры. Исследовательское путешествие преодолевает вызовы, представленные анализом структуры белков, предлагая новое решение, превосходящее ограничения существующих методов. По мере слияния последовательности и структуры, открывается панорама возможностей. Предлагаемый подход, являющийся связующим звеном между мирами 1D последовательностей и 3D структур, не только обогащает анализ структуры белков, но и обещает просветить более глубокие уголки молекулярной биологии. Благодаря этому слиянию формируется преобразовательный сюжет, в котором всесторонний анализ белков становится маяком, проливающим свет на ранее неизведанные области понимания.