Белки играют ключевую роль во всех биологических процессах, отметили ученые. Поэтому понимание того, как они взаимодействуют со средой обитания, имеет жизненно важное значение для разработки эффективной терапии и основы для создания искусственных клеток.
Исследователи Лаборатории белкового дизайна и иммунной инженерии (LPDI) разработали методику машинного обучения, основанную на прогнозировании этих взаимодействий и описании биохимической активности белка, основываясь только на его внешнем виде. Группа опубликовала свои выводы в журнале Nature Methods.
Исследователи взяли обширный набор данных о поверхности белка и внесли химические и геометрические свойства в алгоритм машинного обучения, «объяснив», как соотносить эти свойства с конкретными моделями поведения и биохимической активностью. Затем они использовали оставшиеся данные для тестирования алгоритма.
Группа обнаружила, что белки имеют общие «отпечатки пальцев» — признаки, которые говорят о тех или иных предыдущих взаимодействиях, которые определяют их поведение в будущем. Этот метод, опубликованный в открытом доступе, также можно использовать для анализа структуры поверхности других типов молекул.