Изменения
→Предсказание формы белка
Предсказание формы белка {{---}} другая очень важная задача машинного обучения в фармацевтике. С возникновением технологий секвенирования ДНК у сообщества появилась возможность быстро и достаточно качественно прочитывать белковые последовательности, но получать пространственную структуру полученных белков экспериментально все еще очень трудоемко и дорого. Пространственная же структура белка важна для генерации мишеней, поэтому задача предсказания структуры является очень важной. Например, при подборе потенциальной вакцины, необходимо точно знать форму антитела, чтобы понимать сможет ли это соединение захватить свою мишень, не дав ей закрепиться в организме пациента.
Предсказание формы белков основано на нейронных сетях, которые как вход используют очень длинную аминокислотную последовательность (размер алфавита ограничен {{- --}} всего различных аминокислот 20), а на выходе должны предсказать значения торсионных углов<ref>[https://kodomo.fbb.msu.ru/~youthofchemist/projects/Term_1/Protein/phipsi.html Торсионные углы]</ref> между аминокислотами. В декабре 2020 года DeepMind (исследовательское подразделение Google) заявили, что решили проблему пространственной структуры белка.<ref>[https://meduza.io/feature/2020/12/13/fundamentalnaya-problema-belka-reshena-uchenye-bilis-nad-ney-polveka-no-vse-sdelali-programmisty-google-i-eto-mozhet-byt-ochen-vazhno-dlya-meditsiny Фундаментальная «проблема белка» решена]</ref> Авторы модели утверждают, что значение метрики глобального расстояния (англ. global distance test) превысило 90%. Метрика глобального расстояния {{---}} это метрика, которая вычисляется для каждой аминокислоты как процент атомов углерода из главной цепи белка, которые в сгенерированном белке расположены не более чем на расстоянии какого-то определенного количества ангстрем от соответствующего атома углерода в исходном белке. Обычно это значение берется равным 1, 2, 4 или 8 ангстрем (10<sup>-10</sup>м).
==См. также==
