Алгоритмы машинного обучения прогнозируют опасные мутации в клетках

Технологии секвенирования ДНК или установления последовательности нуклеотидов открыли новые возможности в медицине – теперь анализ участков ДНК или последовательностей аминокислот в белках используется для диагностики и лечения. Даже кажущиеся незначительными изменения в ДНК могут быть признаком серьезного заболевания.

Исследователи из Сколковского институа науки и технологий, Технического университета Мюнхена, Санкт-Петербургского политехнического университета и Индийского технологического института Мадрас разработали метод машинного обучения, позволяющий анализировать атомную структуру белков и прогнозировать патогенность мутаций. Новый способ предназначен для трансмембранных белков, которые составляют 25-30% всех белков в клетке и часто используются в целенаправленном лечении.

Ученые объясняют, что в этой работе совместили информацию о последовательности аминокислот в белках и трехмерные данные об атомной структуре белка. Такой подход позволил создать эффективную модель машинного обучения, способную распознавать опасные изменения в белках.