Функции РНК зависят от их структурных свойств. Сложнее всего ученым дается так называемая обратная укладка РНК — определение характерных закономерностей, благодаря которым рибонуклеиновая кислота сворачивается в определенную структуру. Для решения именно этой задачи и был создан алгоритм LEARNA.
Подход ученых Фрайбургского университета основан на обучении с подкреплением — технологии тренировки алгоритма искусственного интеллекта методом поощрения правильных решений. В данном случае, они научили ИИ постепенно предсказывать всю цепочку РНК. LEARNA создает последовательность, сворачивает ее и использует расстояние от имеющейся до искомой структуры в качестве сигнала для ИИ.
Одновременно вторая версия алгоритма — Meta-LEARNA — изучает генеративную модель, которая строит образцы участков РНК, размещая нуклеотиды — химические кирпичики РНК и ДНК — в искомой структуре РНК, рассказывает VentureBeat.
После часового мета-обучения на примере 8000 структур РНК Meta-LEARNA на компьютере с 20 процессорными ядрами смогла создать до 65% искомых структур в тесте производительности Eterna100 — коллекции из сотни структур, созданных в открытой онлайновой лаборатории.
Более того, ей потребовалось всего 90 секунд, чтобы добиться результатов, сравнимых с другими существующими методами, и превзойти их через три минуты.
С другим тестом — Rfam-Taneda — Meta-LEARNA справилась на уровне лучших алгоритмов за 10 секунд, а за минуту превзошла эти методы в точности.
«Всесторонние эмпирические результаты показали, что наш подход достигает новых рубежей производительности на всех бенчмарках, а также в разы быстрее достигает производительности лучших аналогов», — пишут исследователи.
Эти результаты, как и те, которых добилась система AlphaFold, созданная в лаборатории DeepMind в прошлом году — позволят биологам сделать новые открытия в области изучения РНК. Например, благодаря применению ИИ, американским ученым уже удалось обнаружить в РНК механизм, провоцирующий самоуничтожение клеток рака. С его помощью можно будет обойтись в лечении онкологических заболеваний без химиотерапии с ее многочисленными побочными эффектами.
