Алгоритм також здатен показати ідеальний зв'язок між антитілами, що атакують вірус. Тим самим він підкаже найкращий шлях для створення ефективних медичних препаратів.
Цікаво Нова нейромережа AlphaCode створює код з нуля і здатна замінити програміста
Що відомо
- Антитіла – це невеликі білки, що виробляються імунною системою. Щоб нейтралізувати вірус, вони прикріплюються до певних його частин і нейтралізують.
- Ця розробка з'явилася особливо вчасно, адже саме зараз вчені працюють над синтетичними антитілами, які могли б атакувати SARS-CoV-2.
- За задумом, вони повинні зв'язуватися з шиповидними відростками вірусу, щоб запобігти його проникненню в клітину людини.
- Однак щоб успішно розробити синтетичне антитіло, дослідники повинні точно розуміти, як воно буде прикріплюватися до вірусу: білки можуть склеюватися в мільйонах комбінацій, тому пошук правильного білкового комплексу вимагає багато часу.
- Для спрощення цього процесу й знадобиться Equidock.
- Модель машинного навчання зможе передбачати комплекс, що утворюється при з'єднанні двох білків.
- Вона приймає тривимірні структури антитіл і перетворює їх у тривимірні графіки, які можуть оброблятися нейронною мережею.
Машинне навчання дуже добре фіксує взаємодії між різними білками, які хімікам або біологам важко записати експериментально. Деякі з цих взаємодій дуже складні, і люди не знайшли хороших способів їх фіксувати,
– каже Октавіан-Юген Ганеа, співробідник лабораторії комп'ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту
Equidock може передбачити кінцевий білковий комплекс всього за 1-5 секунд. Тоді як методи, які використовують зараз, забирають від 10 хвилин до години й більше.