Автор: Рон Коуэн (Ron Cowen)
Некоторые учёные учат компьютеры “видеть” белки. Маркус Бьюлер (Markus Buehler) вместо этого учит их слушать соединения.
20 аминокислот, являющихся строительными блоками белков, содержат химические связи, которые вибрируют на разных частотах. Маркус Бьюлер, материаловед и инженер из Массачусетского института технологии (MIT), закодировал эту информацию вместе с замысловатыми структурами укладки белков таким образом, что это можно было представить в виде музыкальных характеристик, таких как громкость, скорость и одновременные мелодии (в музыкальной теории называемые контрапункт).
Исследователи затем пошли дальше: скормив нейросети музыкальные композиции, полученные из известных белков, команда научила искусственный интеллект создавать новые варианты этих ритмов – музыкальных отражений белков, которые пока не были обнаружены.
Определив, насколько сгенерированные ритмы могут отличаться от известных белков, Бьюлер и его коллега Чиа-Хуа Ю (Chia-Hua Yu) из MIT из Национального университета Ченг Кунг в Тайване смогли контролировать, насколько сильно могут отличаться структуры сгенерированных белков. Затем исследователи атом за атомом построили модели искусственно созданных таким образом белков, чтобы определить их стабильность. Бьюлер и Ю описали свою работу в журнале “APL Bioengineering”.
Белки – основные компоненты всех живых существ и их структур, от клеточных мембран до костей, хрящей, кожи и крови. Создание новых белков может привести к новому поколению лекарств, улучшению ферментов и разработке новых высокопроизводительных биоматериалов.
Функции и стабильность белков зависит не только от их аминокислотной последовательности, но и от того, как аминокислоты организованы в пространстве. Оценить такие тонкие детали с помощью обычных алгоритмов или программ визуализации может оказаться очень сложной задачей, утверждает Бьюлер. Понадобилось бы наличие микроскопа, способного одновременно давать различное увеличение, чтобы увидеть все подструктуры белка, заметил он. Напротив, по словам Бьюлера, наше ухо способно уловить одним махом все иерархические структуры белка. Для нашего мозга это элегантный способ получить информацию, заключённую в белке.
Учёные использовали озвучивание (процесс перевода информации в звук) для лучшего представления данных в других областях науки, от диагностики рака до анализа погоды на других планетах. “Мы уверены, что анализ звука на самом деле может помочь нам лучше понять материальный мир”, – сказал Бьюлер.
Перевод структуры белка в звук – далеко не произвольный процесс, – заметил Бьюлер, играющий на пианино, гитаре и ударных инструментах, а также сочиняющий музыку. – Например, участки белка с плотно упакованными закрученными структурами (называемыми альфа-спиралями) отображаются как быстрая последовательность нот, тогда как белки, которые формируют менее плотные складчатые структуры (называемые бета-складками) проигрываются медленнее. Перекрывающиеся участки белка, отражающие характерную для него трёхмерную укладку, представлены как контрапункт, или одновременное сочетание мелодий.
Белок с его сложной укладкой и множеством пересечений создаёт необычные музыкальные концепции, что может помочь белковым инженерам. “Взаимосвязь между структурой белка и нотной записью очень чёткая и имеет потенциал для поиска новых белков для различных биотехнологических применений”, – прокомментировала Кэрол Перри (Carole Perry), химик и судебно-медицинский эксперт, возглавляющая исследовательскую группу по изучению биомолекул в Ноттингемском Трентском Университете в Англии. “Всегда интересно посмотреть на пересечение искусства и науки, приводящее к новым идеям”, – добавила она.
Для создания новых белков с использованием звука и нейросети, человеку не нужно интерпретировать биологическую симфонию, заметил Бьюлер. “Если же мы хотим использовать озвучивание как творческий процесс, то, конечно, нам придётся слушать и развиваться в этом направлении”, – сказал он.
В предстоящей работе Бьюлер и его коллеги планируют изучить структуры белков, которые они создали, чтобы определить для чего могут пригодиться эти молекулы – сравнивая их с известными белками или путём проверки их свойств в лаборатории. Метод озвучивания также может быть усовершенствован добавлением информации об углах поворота в уложенном белке. Так что работы ещё предстоит много.
