Ученые из Института искусственного интеллекта AIRI усовершенствовали модель AlphaFold2, которая используется для предсказания трехмерных форм белков по последовательности аминокислот. Доработанный инструмент, как утверждают исследователи, лучше оценивает эффект от внесения мутаций.

AlphaFold2 предсказывает форму белка за несколько циклов перепроверки. На каждом цикле модель повторно использует исходные данные о шаблонной структуре. Из-за этого оригинальная и мутированные формы схожи.

В Институте искусственного интеллекта AIRI ограничили повторное использование данных о структуре белка. Они подаются в модель только на первом этапе. Как утверждается, AlphaFold2 стала чувствительнее к изменениям от мутаций. Кроме того, в модифицированной версии не требуется информация о гомологах — белках со сходным эволюционным происхождением и сходными аминокислотными последовательностями.

Биофизики Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний ЛФИ МФТИ в июне 2025 года представили метод превращения мембранных белков в растворимые. Для этого используется графовая нейронная сеть ProteinMPNN и моделирование методом молекулярной динамики.