Исследование началось с разработки белков, которые можно было бы применять в живых клетках как индикаторы напряжения. Эти белки испускают флуоресцентное свечение, когда чувствуют электрический потенциал. Если их приспособить для использования в клетках млекопитающих, ученые могли бы измерять активность нейронов без использования электродов. Однако, спустя десятки лет усилий, эти белки не стали достаточно эффективными, чтобы их можно было использовать повсеместно.

При помощи новой модели ученые из MIT создали белки с такими мутациями, которые прогнозируемо ведут к появлению улучшенных версий зеленого флуоресцентного белка (ЗФБ) или аденоассоциированного вируса. Оба применяются в генной терапии.

Для того чтобы оптимизировать процесс отбора подходящих вариантов мутаций, была разработана компьютерная прогнозирующая модель — сверточная нейронная сеть на экспериментальных данных, состоящая из цепочек ЗФБ. Модель смогла создать «ландшафт пригодности» — трехмерную карту, описывающую пригодность белка и его отличие от исходной цепочки на основании относительно небольшого количества экспериментальных данных (примерно от 1000 вариантов ЗФБ). Между наиболее пригодными вариантами программа, после дополнительного цикла обучения, смогла проложить связный маршрут.

Модель смогла спрогнозировать оптимизированные цепочки ЗФК, у которых было целых семь аминокислот от изначального белка, и лучшие из них оказались в 2,5 раза приспособленнее, чем оригинал, сообщает MIT News.

Белок, блокирующий аутоиммунные заболевания, разработали пару лет назад в Штатах. Предложенная стратегия универсальна и потенциально может использоваться для лечения различных аутоиммунных заболеваний.