Прогресс и будущие направления в использовании машинного обучения для инженерии белков

«`html

Продвижение и будущие направления в машинном обучении в помощи белковому инжинирингу

Инженерия белков, быстро развивающаяся область в биотехнологии, имеет потенциал революционизировать различные секторы, включая дизайн антител, поиск лекарств, продовольственную безопасность и экологию. Традиционные методы, такие как направленная эволюция и рациональное проектирование, были важны. Однако огромное мутационное пространство делает эти подходы дорогостоящими, времязатратными и ограниченными в области применения. Использование больших баз данных белков и продвинутых моделей машинного обучения, особенно тех, вдохновленных NLP, значительно ускорило процесс инженерии белков. Прогресс в анализе топологических данных (TDA) и инструментов предсказания структуры белков на основе ИИ, таких как AlphaFold2, дополнительно расширил возможности стратегий структурной инженерии белков, поддерживаемых машинным обучением.

Машинное обучение в помощи инженерии белков (MLPE)

Модели машинного обучения могут быстро генерировать и тестировать множество вариантов белков путем анализа и предсказания влияния мутаций, оптимизируя ландшафт белка под фитнесом даже с ограниченными экспериментальными данными. MLPE включает всесторонний подход, включающий сбор данных, извлечение признаков, обучение модели и итеративную проверку, поддерживаемую технологиями высокопроизводительного секвенирования и скрининга.

Модели на основе топологического анализа данных (TDA) по структуре

Модели, использующие TDA, решают ограничения моделей на основе последовательностей путем включения стереохимической информации. TDA, основанная на алгебраической топологии, характеризует сложные геометрические данные и раскрывает топологические структуры. Постоянная гомология, ключевой метод TDA, анализирует многомасштабные данные, а постоянная когомология и элементо-специфическая постоянная гомология (ESPH) улучшают это, включая гетерогенные данные. Постоянные топологические лапласианы дополнительно улавливают сложность данных. Графовые нейронные сети и глубокое обучение на основе топологии объединяют информацию о связности и форме, развивая анализ структуры белков и предсказание функций с применением в поиске лекарств и инженерии белков.

ИИ-помощь в инженерии белков: проблемы и решения

Инженерия белков — сложная оптимизационная задача, цель которой — определить оптимальную последовательность аминокислот, максимизирующую определенные свойства, такие как активность, стабильность и селективность. Эта проблема усугубляется огромным пространством последовательностей и эпистатической природой ландшафта фитнеса, где взаимодействия между аминокислотами сильно взаимозависимы и нелинейны. Традиционные методы, такие как направленная эволюция, часто застревают в локальных оптимумах и нуждаются в помощи для навигации по высокоразмерному ландшафту фитнеса. Недавние достижения в машинном обучении значительно улучшили процесс инженерии белков, позволяя эффективно исследовать и оптимизировать это огромное пространство поиска. Модели машинного обучения, используя ограниченные экспериментальные данные, могут предсказывать фитнес белков с высокой точностью через такие техники, как zero-shot и few-shot learning. Нулевые модели, такие как VAE и Transformers, могут оценивать вероятность того, что новая последовательность белков будет функциональной, распознавая образцы из естественно возникающих белков. На другом конце спектра, модели надзорного регрессионного обучения, включая глубокое обучение и ансамблевые методы, используют размеченные данные для предсказания ландшафтов фитнеса и направляют поиск оптимальных последовательностей. Активные стратегии обучения улучшают этот процесс, используя модели оценки неопределенности, такие как гауссовские процессы, для более эффективной навигации по ландшафту фитнеса. Этот итеративный подход, интегрирующий предсказания машинного обучения с экспериментальной проверкой, является ключевым для достижения оптимальных решений в инженерии белков.

Заключение

Обзор подчеркивает прогресс в глубоких моделях языка белков и методах топологического анализа данных для моделирования белков, акцентируя ускоренный прогресс в инженерии белков через методы MLPE. Структурные модели часто превосходят модели на основе последовательностей из-за более полной информации о свойствах белков, несмотря на ограниченную доступность структурных данных. Новейшие методы, такие как AlphaFold2 и RosettaFold, расширяют структурные базы данных с высокой точностью. Будущие направления включают разработку методов предсказания без выравнивания, сложных техник TDA и масштабных моделей глубокого обучения для использования обширных наборов данных из передовых биотехнологий, таких как секвенирование следующего поколения.

Источники: arxiv.org/pdf/2307.14587, arxiv.org/pdf/2405.06658

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Advancements and Future Directions in Machine Learning-Assisted Protein Engineering.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

«`