Используя умные методы машинного обучения, ученые из Стэнфордского университета (США) разработали алгоритм, который может предсказывать точные молекулярные структуры и, таким образом, может открыть неизвестные ранее функции разных молекул. Алгоритм уже успешно определил структуру молекул РНК и мультибелковых комплексов, сообщает пресс-служба Стэнфордского университета.

«В структурной биологии, изучающей формы молекул, есть мантра, согласно которой структура определяет функцию», – объясняют разработчики. И добавляют: «Белки – это молекулярные машины, которые выполняют самые разные функции. Чтобы выполнять свои функции, белки часто связываются с другими белками. Если вы знаете, что пара белков вовлечена в заболевание, и знаете в 3D, как они взаимодействуют, вы можете попытаться нацелить действие лекарства на это взаимодействие».

Вместо того чтобы указывать, что делает структурное предсказание более или менее точным, исследователи позволили алгоритму самостоятельно обнаруживать эти молекулярные особенности.

Так сеть научилась находить фундаментальные концепции, которые являются ключевыми для формирования молекулярной структуры, и обнаруживать характеристики, о которых ученые не знали раньше.

Сначала исследователи смогли определить структуру белков, а затем применили свой алгоритм к другому классу важных биологических молекул – РНК. О результатах работы ученые сообщили в журналах Science и – ранее – в Proteins.