Российские ученые создали ИИ-инструмент для исследования белков
Исследователи из России разработали новый метод преобразования мембранных белков в их растворимые аналоги с помощью нейросетевых алгоритмов. Эта технология, созданная в МФТИ, значительно ускоряет изучение структуры белков и поиск перспективных лекарственных препаратов.
Почему это важно?
Мембранные белки играют ключевую роль в развитии заболеваний и регуляции клеточных процессов. Однако их исследование затруднено из-за нестабильности вне клеточных мембран. Традиционные методы требуют сложной модификации, но новый подход с использованием искусственного интеллекта позволяет обойти эти ограничения.
Как работают нейросети в исследовании белков?
Ученые под руководством Ивана Гущина (старший научный сотрудник МФТИ) объединили две нейросетевые модели:
- AlphaFold2 (предсказывает структуру белков)
- SolubleMPNN (оптимизирует их растворимость)
Этот гибридный алгоритм автоматически проектирует водорастворимые аналоги мембранных белков, сохраняя их функциональность.
Успешный эксперимент с бактериородопсином
Для проверки метода исследователи выбрали бактериородопсин – мембранный белок, участвующий в поглощении света у бактерий. ИИ сгенерировал 52 варианта растворимых аналогов, из которых 3 наиболее стабильных были синтезированы и протестированы.
- Спектроскопия и рентгеновская кристаллография подтвердили, что аналоги сохранили ключевые свойства оригинала.
- Новые молекулы оказались удобнее для лабораторных исследований.
Перспективы применения технологии
Разработка открывает возможности для:
✅ Ускоренного скрининга лекарств – растворимые белки проще использовать в высокопроизводительных тестах.
✅ Создания новых молекулярных инструментов – например, на основе фотоактивных белков.
✅ Изучения сложных рецепторов, связанных с тяжелыми заболеваниями.
По словам ученых, метод сократит время и затраты на доклинические исследования, что приблизит появление новых препаратов.
