В рамках научно-технологической программы «Большие вызовы» – 2025 в Сириусе школьники одной из команд включились в междисциплинарный проект по разработке нейросети, способной создавать новые флуоресцентные белки с заданными свойствами. Флуоресцентные белки — это особые белки, которые умеют светиться при облучении светом. В организме человека флуоресцентные белки не содержатся естественным образом, но в природе их можно встретить, например, у некоторых морских обитателей. Сегодня такие белки можно синтезировать в лабораториях. Они используются в медицине и биологии: помогают исследователям детектировать определённые клетки человеческого организма, диагностировать заболевания, создавать препараты, которые будут действовать строго на конкретные мишени в организме, а значит, быстрее и эффективнее лечить заболевания.
Флуоресцентные, или светящиеся белки, можно «встроить» в живые клетки человеческого организма. Благодаря этому учёные и врачи получают возможность исследовать их — например, при подозрении на онкологию можно подсветить подозрительные клетки и следить за их развитием. Ещё одно перспективное направление — создание новых лекарств. Учёные могут наблюдать, как новый препарат взаимодействует с клетками и помогает ли такая терапия.
Сегодня учёные и врачи используют множество видов флуоресцентных белков. Они различаются по цвету свечения, свойствам, области применения. Традиционные — лабораторные — методы создания новых флуоресцентных белков требуют длительного перебора последовательностей аминокислот или применения сложного и дорогостоящего физического моделирования. Поэтому сейчас учёные обратились к методам машинного обучения, с помощью которых можно намного быстрее генерировать новые белковые молекулы с нужными свойствами.
«В рамках проекта команде предстоит создать нейросеть, способную генерировать молекулы белков с заданными свойствами. Работа уже дала первые результаты. Ребята научились выделять фрагменты аминокислотных последовательностей и структур, отвечающие за свечение белков, и использовать их для генерации совершенно новых белковых молекул с помощью нейросетевой модели ESM3. На первом этапе школьники сфокусировались на трёх модельных объектах: классическом зелёном флуоресцентном белке (GFP), его более стабильной версии Superfolder GFP и красном флуоресцентном белке mScarlet», — рассказывает ML-инженер компании BIOCAD Павел Ким.
Школьники проанализировали эти три белка и выделили фрагменты аминокислотной последовательности и структуры, которые отвечают за их свечение. Эти участки стали основой для генерации совершенно новых белков с помощью нейросети.
Чтобы проверить полученные соединения, команда обратилась к коллегам. Для лабораторных тестирований результаты были переданы участникам направления «Агропромышленные и биотехнологии». Следующий шаг — разработка алгоритмов, способных не только генерировать новые белки на основе уже имеющихся, но и заранее варьировать их свойства, чтобы выбирать наиболее подходящие варианты для практического применения.
.jpg)
Участник команды Рим Громов из Сочи увлечен ИТ-сферой, но раньше не изучал биологию углублённо. Он специально выбрал самый сложный для себя проект, чтобы максимально погрузиться в новую тему.
«Когда я выбирал проект, мне показалось интересным взять то, что мне сложно и непонятно. Хотелось бросить себе вызов и освоить что-то совершенно новое. Сейчас я понимаю, насколько актуальной и важной задачей мы занимаемся. Структурная биоинформатика — очень современная и актуальная область, и мы прямо сейчас находимся внутри передового междисциплинарного исследования, способного менять целые отрасли», — делится впечатлениями Рим.
Рим отмечает, что в рамках программы уже успел многому научиться и осознал, что даже сложные задачи возможно решить, последовательно разбираясь с новыми концепциями.
Проект будет продолжен: нейросеть планируют дообучить и тестировать на новых данных, чтобы сделать её пригодной для широкого применения в науке и медицине. В перспективе такие технологии смогут значительно ускорить разработку лекарств и других биотехнологических продуктов, сделав их доступнее и эффективнее.
