Почти все процессы в клетке зависят от взаимодействия белков внутри неё. Поэтому для изучения болезней и поиска лечения важно понимать, какие белки могут контактировать друг с другом.
🗂️ Что придумали исследователи?
Система GSMFormer-PPI использует три типа данных о белке, в том числе и о его поверхности, и анализирует связи между ними, в отличие от предыдущих моделей, где данные просто объединялись. Разработка может ускорить поиск молекулярных механизмов болезней, биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарств.
«В нашей модели мы попытались учесть информацию о поверхности белков и её физико-химических свойствах вместе с их последовательностью и трёхмерной структурой. Мы не просто объединили эти признаки, а дали алгоритму возможность анализировать связи между ними. Именно это и позволило точнее предсказывать белок-белковые взаимодействия»,
— комментирует Мария Попцова, один из авторов статьи, директор Центра биомедицинских исследований и технологий Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ.
✅ Чтобы проверить, насколько хорошо работает новая модель, исследователи протестировали её на наборе данных PINDER — крупной базе известных белковых взаимодействий. В экспериментах GSMFormer-PPI показала точность 95,7% и превзошла популярные графовые модели.
Работа опубликована в журнале Scientific Reports ✏️