Ученые разработали алгоритм для поиска молекулярных взаимодействий

Группа исследователей под руководством профессора химии Альберто Переса разработала алгоритм для выявления молекулярных взаимодействий, что имеет важное значение для разработки новых методов лечения и понимания болезней.

Исследование, опубликованное в журнале Angewandte Chemie International Edition, представило инструмент с названием AF-CBA Pipeline, который с помощью искусственного интеллекта способен точно и быстро определить сильнейшие пептидные связыватели с конкретным белком.

Этот подход на основе искусственного интеллекта позволяет инструменту выполнять задачи в несколько раз быстрее, чем традиционные методы.

Такие белки часто являются причиной серьезных заболеваний, таких как воспаление, иммунные нарушения и рак. Знание структуры сильнейших пептидных связывателей помогает в разработке новых методов терапии. Инструмент AF-CBA Pipeline основан на технологии AlphaFold, разработанной Google Deepmind, что обеспечивает его доступность и будущее распространение среди исследователей.

Перес и его команда планируют расширить инструмент для дальнейших исследований в биологии и борьбы с заболеваниями. Они сосредотачиваются на изучении вирусов, таких как вирус лейкемии мышей и вирус каппоси-саркомы, и планируют создать новые библиотеки пептидов для ингибирования этих патогенов.