“`html
Peptides в биомедицинских исследованиях
Пептиды, как высоко гибкие биомолекулы, играют важную роль в биологических процессах и представляют большой интерес для разработки терапевтических средств. Знание конформаций пептидов критично для исследований, поскольку их функция зависит от их формы. Понимание того, как пептид складывается, позволяет исследователям разрабатывать новые пептиды с конкретными терапевтическими применениями или помогает им дедуцировать процессы, по которым естественные пептиды работают на молекулярном уровне, что способствует прогрессу в различных областях.
PepFlow: инновационное решение для предсказания конформаций пептидов
Ученые из Университета Торонто представили PepFlow для решения задачи точного предсказания полного спектра конформаций, которые могут принимать пептиды. Традиционные методы нуждаются в помощи для эффективного моделирования динамической природы пептидов, что позволяет более продвинутому подходу захватить их различные складывающиеся узоры и конформации.
Текущие методы предсказания биомолекулярных структур, такие как AlphaFold, сделали значительные успехи в предсказании односторонних состояний, но не справляются с динамическими конформациями пептидов. Например, AlphaFold2 отлично предсказывает статические структуры белков, но не предназначен для генерации спектра конформаций пептидов, что ограничивает понимание и использование пептидов в биологических и терапевтических контекстах.
PepFlow – это модель глубокого обучения, специально разработанная для предсказания полного спектра конформаций пептидов. PepFlow использует диффузионную структуру и интегрирует гиперсеть для предсказания параметров сети, специфичных для последовательности, что позволяет ей выполнять прямое сэмплирование всех атомов из допустимого конформационного пространства пептидов. Такой подход позволяет PepFlow точно и эффективно моделировать структуры пептидов, превосходя возможности текущих методов, таких как AlphaFold2.
PepFlow объединяет машинное обучение с физико-основанным моделированием для захвата динамического энергетического ландшафта пептидов. Модель обучается в диффузионной структуре, которая включает постепенное преобразование простого начального распределения в сложное целевое распределение через серию выученных шагов. Этот процесс позволяет PepFlow эффективно генерировать разнообразные конформации пептидов. Гиперсеть используется для предсказания параметров, специфичных для последовательности, обеспечивая способность модели адаптироваться к различным последовательностям пептидов и их уникальным складывающимся узорам.
Одним из ключевых инноваций PepFlow является его модульный подход к генерации, который помогает смягчить запредельные вычислительные затраты, связанные с обобщенным моделированием всех атомов. Разбивая процесс генерации и используя гиперсеть, PepFlow достигает высокой точности и эффективности. Модель может предсказывать структуры пептидов и воспроизводить экспериментальные ансамбли пептидов за долю времени, необходимого для работы традиционных методов.
Производительность PepFlow заметна своей способностью моделировать необычные формы пептидов, такие как макроциклизация, когда пептиды образуют кольцевые структуры. Такие возможности ценны для разработки лекарств, поскольку макроциклы пептидов являются многообещающей областью исследований для терапевтических применений. PepFlow демонстрирует значительные улучшения по сравнению с существующими моделями, предлагая комплексное и эффективное решение для сэмплирования конформаций пептидов.
Заключение
PepFlow решает задачу предсказания полного спектра конформаций пептидов. Сочетая глубокое обучение с физико-основанным моделированием, PepFlow предлагает высокоточный и эффективный метод захвата динамической природы пептидов. Эта инновация не только превосходит текущие методы, такие как AlphaFold2, но также имеет значительный потенциал для продвижения разработки терапевтических средств через разработку пептидных препаратов. Исследование содержит области для дальнейшего улучшения, такие как обучение с явными данными о растворителе, но текущие возможности PepFlow являются существенным прогрессом в биомолекулярном моделировании.
Подробнее о исследовании можно узнать в этой статье. Вся заслуга за это исследование принадлежит ученым этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 45k+ ML SubReddit.
Источник: MarkTechPost.
“`
