ИИ научился проектировать белки по текстовому описанию
Система Pinal предлагает последовательности белков с заданными функциями
Исследователи представили Pinal — нейросеть, которая проектирует белки по описанию желаемых свойств на естественном языке. Пользователь задаёт нужную функцию, а система предлагает аминокислотные последовательности для дальнейшего изучения. Работа опубликована в журнале Nature.
Обычно проектирование белков требует подробного задания: какие элементы должны присутствовать в молекуле и как они должны располагаться в пространстве. Pinal позволяет начать с описания функции, уменьшая объём таких ручных настроек.
Модель содержит около 16 млрд параметров и обучена на 1,7 млрд пар, связывающих белки с текстовыми описаниями. Она работает в два этапа: сначала формирует представление о структуре будущего белка, затем подбирает соответствующую последовательность аминокислот.
Авторы проверили систему на четырёх задачах, включая создание флуоресцентного белка и двух ферментов. В каждой категории удалось получить варианты с нужной активностью. Однако этому предшествовали компьютерный отбор и лабораторные испытания.
Например, для флуоресцентного белка система предложила 50 тысяч вариантов. После отбора исследователи испытали 29 кандидатов, из которых флуоресценцию показал один. Этот результат демонстрирует возможность подхода, но не означает, что каждый текстовый запрос приводит к успешному проекту.
Похожий принцип взаимодействия появился и в инструментах для работы с ДНК. Команда Hugging Face и партнёры представили Carbon-X — модель, которая обрабатывает одновременно генетические последовательности и вопросы на английском языке. Она предназначена, в частности, для анализа последовательностей и оценки последствий мутаций.
Carbon-X можно запускать локально, сохраняя исследовательские данные на собственной инфраструктуре. При этом разработчики предупреждают, что модель способна путать позиции в длинных последовательностях и придумывать объяснения при недостатке контекста.
Обе разработки упрощают взаимодействие с биологическими данными. Но проверка предложенных решений по-прежнему требует специалистов, дополнительных вычислительных инструментов и, когда речь идёт о новых белках, лабораторных экспериментов.
