МОСКВА, 12 августа. /ТАСС/. Коллектив исследователей из России, Германии и Индии разработал новый метод на основе машинного обучения, который позволяет предсказывать вредные мутации в белках. Применение этого метода в дальнейшем поможет в развитии персонализированной медицины, сообщила в понедельник пресс-служба одного из участников исследования, Сколковского института науки и технологий (Сколтеха).
"Ученые из Сколтеха, Технического университета Мюнхена, Санкт-Петербургского политехнического университета и Индийского технологического института Мадрас (Ченнай, Индия) разработали метод на основе машинного обучения, позволяющий анализировать атомарные структуры белков и предсказывать болезнетворность встречающихся мутаций", - говорится в сообщении. Отмечается, новый метод поможет в развитии персонализированной медицины.
Технология секвенирования нового поколения открыла новую эру в медицине. Теперь медики могут довольно легко узнать последовательность нуклеотидов в ДНК или последовательность аминокислот в белках конкретного человека и использовать эту информацию для лечения и диагностики. Совсем маленькие, точечные изменения в этих последовательностях - мутации, могут служить индикаторами, в том числе тяжелых заболеваний.
Коллектив ученых предложил использовать для предсказания появления мутаций и их влияния метод на основе машинного обучения. Он адаптирован для белков, которые встраиваются в клеточные мембраны человека. По данным исследователей, такие белки составляют 25-30% от всех белков в клетке, и именно они чаще всего служат мишенями для лекарств.
"В этой работе мы использовали сочетание 1D-информации об аминокислотных последовательностях белков и 3D-информации об атомарных структурах этих белков для создания эффективной модели на основе машинного обучения, которая позволяет выявлять аминокислотные замены в мембранных белках, непосредственно связанные с различными заболеваниями", - сказал первый автор исследования, старший преподаватель Сколтеха Петр Попов, слова которого приводят в сообщении.