Опубликован новый фреймворк AFToolkit, позволяющий оценивать эффекты мутаций в белках и белковых комплексах

Исследователи AIRI усовершенствовали модель AlphaFold2, предсказывающую 3D-структуру белков по аминокислотной последовательности. Новый инструмент точнее оценивает влияние мутаций на отдельные белки и комплексы, что важно для разработки лекарств.

Предсказания производятся на основе представлений белков и метрик качества, полученных с помощью модицифированной версии AlphaFold2. Оригинальная модель для таких задач не подходит: её механизм многократного использования шаблона исходной структуры делает предсказания для мутировавших и исходных белков слишком похожими. Учёные изменили алгоритм, ограничив повторное обращение к данным и «пряча» мутированные позиции, — это повысило чувствительность к изменениям.

Метод работает с разными типами мутаций, включая инсерции и делеции, а также их комбинациями, с чем не справлялись предыдущие подходы. Кроме того, ему не нужны данные о гомологичных белках, что позволяет применять его к принципиально новым белкам без известных аналогов. Исследование опубликовано в журнале Briefings in Bioinformatics.

Подробнее — в статье на хабре и в материале ТАСС.

Научная статья | GitHub