Рибонуклеиновая кислота (РНК) выполняет функции вестового, передавая белкам команды ДНК. Нарушение работы РНК приводит к неврологическим и другим заболеваниям. Алгоритм LEARNA, созданный немецкими специалистами, поможет ученым тщательнее изучить эти молекулы и, вероятно, позволит сделать не одно научное открытие.

Функции РНК зависят от их структурных свойств. Сложнее всего ученым дается так называемая обратная укладка РНК — определение характерных закономерностей, благодаря которым рибонуклеиновая кислота сворачивается в определенную структуру. Для решения именно этой задачи и был создан алгоритм LEARNA.

Подход ученых Фрайбургского университета основан на обучении с подкреплением — технологии тренировки алгоритма искусственного интеллекта методом поощрения правильных решений. В данном случае, они научили ИИ постепенно предсказывать всю цепочку РНК. LEARNA создает последовательность, сворачивает ее и использует расстояние от имеющейся до искомой структуры в качестве сигнала для ИИ.

Одновременно вторая версия алгоритма — Meta-LEARNA — изучает генеративную модель, которая строит образцы участков РНК, размещая нуклеотиды — химические кирпичики РНК и ДНК — в искомой структуре РНК, рассказывает VentureBeat.

После часового мета-обучения на примере 8000 структур РНК Meta-LEARNA на компьютере с 20 процессорными ядрами смогла создать до 65% искомых структур в тесте производительности Eterna100 — коллекции из сотни структур, созданных в открытой онлайновой лаборатории. Более того, ей потребовалось всего 90 секунд, чтобы добиться результатов, сравнимых с другими существующими методами, и превзойти их через три минуты.

С другим тестом — Rfam-Taneda — Meta-LEARNA справилась на уровне лучших алгоритмов за 10 секунд, а за минуту превзошла эти методы в точности.

«Всесторонние эмпирические результаты показали, что наш подход достигает новых рубежей производительности на всех бенчмарках, а также в разы быстрее достигает производительности лучших аналогов», — пишут исследователи.

Эти результаты, как и те, которых добилась система AlphaFold, созданная в лаборатории DeepMind в прошлом году — позволят биологам сделать новые открытия в области изучения РНК. Например, благодаря применению ИИ, американским ученым уже удалось обнаружить в РНК механизм, провоцирующий самоуничтожение клеток рака. С его помощью можно будет обойтись в лечении онкологических заболеваний без химиотерапии с ее многочисленными побочными эффектами.