Ученые разработали способ определения движений белков с помощью ИИ

Исследование, опубликованное в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, описывает метод, который объединяет информацию об энергетических ландшафтах белков с методами глубокого обучения. Усовершенствованный подход улучшает работу AlphaFold2, инструмент для предсказания статических структур белков, обучая его фокусироваться на «энергетических конфликтах».

Учёные протестировали метод на аденилаткиназе и обнаружили, что предсказанные движения совпадают с экспериментальными данными. Также успешно предсказаны функциональные движения других белков.

Этот метод показывает, как интеграция физических знаний с ИИ может значительно улучшить прогнозирование движений белков, что важно для разработки новых лекарств и понимания механизмов болезней.