Нейромережу навчили передбачати, як антитіла атакуватимуть вірус: це спростить створення ліків

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.