В белковом редизайне есть интересный подход — искать новые белки прямо в специальном пр...
В белковом редизайне есть интересный подход — искать новые белки прямо в специальном пространстве, где каждый белок представлен набором чисел. Такое пространство называют латентным. Специальная нейросеть — автокодировщик — учится превращать длинную белковую последовательность в короткий набор чисел, а затем собирать последовательность обратно. Получается своеобразное «сжатие»: в небольшом наборе чисел должна сохраниться самая важная информация о белке — его устройстве, функции и особенностях, общих для родственных молекул. Если два белка находятся рядом в обычном пространстве последовательностей, это означает, что они отличаются небольшим числом аминокислот. Но в латентном пространстве рядом могут оказаться белки, которые различаются сразу по десяткам позиций, но при этом сохраняют похожее устройство и функцию. То есть вместо того, чтобы двигаться по буквам: мутация → ещё мутация → ещё мутация → … можно сделать шаг в латентном пространстве и получить сразу новый белок с согласованным набором мутаций. Но и здесь есть проблема: обычный автокодировщик оставляет в пространстве пустоты, где модель не знает, какому белку соответствуют координаты. Для этого используют вариационные автокодировщики (VAE). Они организуют пространство так, чтобы между известными белками не оставалось таких провалов: соседние точки становятся осмысленными, а переход от одной к другой — более предсказуемым. Получается карта белковой вселенной, по которой можно перемещаться, вместо того чтобы перебирать аминокислоты одну за другой. На коллаже — три шага этой идеи: как последовательность превращается в латентное пространство, как располагаются в нем белки и как это пространство становится пригодным для поиска новых вариантов. Подробности, как обычно, в нашей новой статье, подготовленной при поддержке Центрального университета. #Биомолекула_инфографика