«`html
Пептиды: ключевой элемент в разработке терапевтических препаратов
Пептиды, как высоко гибкие биомолекулы, играют важную роль в биологических процессах и представляют большой интерес для разработки терапевтических препаратов. Понимание конформации пептидов критично для исследований, поскольку их функциональность зависит от их формы. Понимание того, как пептид складывается, позволяет исследователям разрабатывать новые пептиды с конкретными терапевтическими применениями или помогает им выявить процессы, посредством которых естественные пептиды воздействуют на молекулярном уровне, что способствует прогрессу в различных областях.
Проблема и ее решение
Ученые из Университета Торонто представили PepFlow для решения проблемы точного предсказания полного спектра конформаций, которые могут принимать пептиды. Традиционные методы нуждаются в помощи для эффективного моделирования динамической природы пептидов, что позволяет более продвинутым подходом захватить их различные складывающиеся узоры и конформации.
Существующие методы предсказания биомолекулярных структур, такие как AlphaFold, значительно продвинулись в предсказании одиночных состояний, но не справляются с динамическими конформациями пептидов. Например, AlphaFold2 отлично предсказывает статические структуры белков, но не предназначен для генерации спектра конформаций пептидов. Это ограничивает понимание и использование пептидов в биологических и терапевтических контекстах.
PepFlow — это модель глубокого обучения, специально разработанная для предсказания полного спектра конформаций пептидов. PepFlow использует метод диффузии и интегрирует гиперсеть для предсказания параметров сети, специфичных для последовательности, что позволяет ему выполнять прямую выборку всех атомов из допустимого конформационного пространства пептидов. Этот подход позволяет PepFlow точно и эффективно моделировать структуры пептидов, превосходя возможности текущих методов, таких как AlphaFold2.
Значимость и преимущества PepFlow
PepFlow объединяет машинное обучение с физическим моделированием для захвата динамического энергетического ландшафта пептидов. Модель обучается в рамках диффузионной структуры, которая включает постепенное преобразование простого начального распределения в сложное целевое распределение через серию изученных шагов. Этот процесс позволяет PepFlow эффективно генерировать разнообразные конформации пептидов. Гиперсеть используется для предсказания параметров, специфичных для последовательности, обеспечивая способность модели адаптироваться к различным последовательностям пептидов и их уникальным складывающимся узорам.
Одной из ключевых инноваций PepFlow является его модульный подход к генерации, который помогает смягчить препятствующие вычислительные затраты, связанные с общим моделированием всех атомов. Разбивая процесс генерации и используя гиперсеть, PepFlow достигает высокой точности и эффективности. Модель способна предсказывать структуры пептидов и воспроизводить экспериментальные ансамбли пептидов за долю времени, необходимой для работы традиционных методов.
Производительность PepFlow заметна благодаря его способности моделировать необычные формы пептидов, такие как макроциклизация, когда пептиды образуют кольцевые структуры. Такие возможности ценны для разработки лекарств, поскольку макроциклы пептидов являются многообещающей областью исследований для терапевтических применений. PepFlow демонстрирует значительные улучшения по сравнению с существующими моделями, предлагая всестороннее и эффективное решение для выборочного моделирования конформации пептидов.
Заключение и перспективы
PepFlow решает проблему предсказания полного спектра конформаций пептидов. Сочетая глубокое обучение с физическим моделированием, PepFlow предлагает высокоточный и эффективный метод для захвата динамической природы пептидов. Эта инновация не только превосходит текущие методы, такие как AlphaFold2, но также имеет значительный потенциал для продвижения разработки терапевтических препаратов через разработку пептидных препаратов. Исследование содержит области для дальнейшего улучшения, такие как обучение с явными данными растворителя, но текущие возможности PepFlow ознаменовывают существенное продвижение в биомолекулярном моделировании.
Подробнее о исследовании можно узнать в статье. Все заслуги за это исследование принадлежат ученым, работающим над проектом. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в 45k+ ML SubReddit.
Источник: MarkTechPost.
Применение ИИ в продажах и маркетинге
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Researchers at the University of Toronto Introduce a Deep-Learning Model that Outperforms Google AI System to Predict Peptide Structures.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: 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 itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot 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!
«`
