Strojno učenje transformira područje bioinformatike, nudeći nove mogućnosti za dizajn funkcionalnih bioloških sekvenci. Jedna prekretnička primjena uključuje razvoj jedno-domenskih antitijela kamelida, poznatih kao VHH antitijela, koristeći novi pristup temeljen na strojnom učenju. Iskorištavanjem metoda zasnovanih na podacima, istraživači prevladavaju izazove predviđanja aktivnosti, koja je dotad bila ograničena nedostatkom podataka. Ova promjena paradigme uvodi metodologiju koja uzima u obzir stabilnost predviđanja, rezultirajući preciznijim i pouzdanijim rezultatima.
Ključ ove inovativne metode leži u obučavanju više modela predviđanja putem višekriterijskog optimizacijskog problema. Uzimanjem u obzir prosječne aktivnosti i standardne devijacije, istraživači dobivaju sveobuhvatne uvide u potencijalnu učinkovitost različitih sekvenci. Ovim pristupom generira se kolekcija raznolikih sekvenci s različitim aktivnostima i stabilnostima, poznata kao Pareto fronta. Iz tog skupa, istraživači mogu odabrati najobećavajuću sekvencu koja odgovara njihovim specifičnim zahtjevima.
Jedna iznimna uspješna priča o ovoj metodi temeljenoj na strojnom učenju uključuje dizajniranje VHH antitijela usmjerenih na galectin-3, protein koji sudjeluje u raznim biološkim funkcijama i bolestima. Određena sekvenci je pokazala željenu specifičnost vezanja, ističući učinkovitost ovog pristupa. Nadalje, ovu metodologiju se može primijeniti za provedbu temeljitih pretraga funkcionalnih sekvenci, pružajući uravnoteženi pristup savladavanju nesigurnosti predviđanja.
Unaprjeđenja u predviđanjima strukture proteina također mijenjaju polje bioinformatike. Alati poput DeepMSA2 vode put koristeći genomsku i metagenomsku baze podataka sekvenci kako bi poboljšali točnost predviđanja tercijarne i kvaternarne strukture proteina. Kroz ovaj pristup, točnost modeliranja strukture proteina značajno je poboljšana u usporedbi s postojećim metodama koje su do sada bile najnaprednije.
Još jedan vrhunac u ovom području je razvoj alata GAOptimizer za redizajn proteina temeljen na genetskim algoritmima. Koristeći parametre kao što su funkcije prilagođenosti i biblioteke sekvenci, GAOptimizer može inženjerirati raznolik raspon enzima s poboljšanim funkcionalnim svojstvima u odnosu na matične prototipe. To ističe potencijal strojnog učenja u dizajnu i optimizaciji bioloških sekvenci.
Tehnike dubokog učenja također pružaju značajan doprinos istraživanju proteina, posebno u predviđanju afiniteta vezanja proteina i liganda. Fokusiranjem na molekularne reprezentacije, arhitekture učenja i tumačenje modela, metode dubokog učenja imaju potencijal da transformiraju računalno otkrivanje lijekova, pružajući pouzdanija i točnija predviđanja.
Strojno učenje ne samo da poboljšava točnost predviđanja, već i revolucionizira razvoj proteina. Tvrtke poput Salesforcea koriste moć umjetne inteligencije za ubrzanje otkrivanja proteina i optimizaciju njihovih svojstava. Integracijom algoritama dubokog učenja u proces protein inženjeringa, ove platforme umjetne inteligencije skraćuju vrijeme razvoja proteina i otkrivaju nove proteine s prekretničkim funkcionalnostima.
Unatoč ovim iznimnim napretcima, izazovi ostaju. Nedostatak pravih usporedbi među modelima i potreba za proučavanjem njihove praktične vrijednosti su značajne prepreke. Ipak, fuzija strojnog učenja i bioinformatike nosi ogroman potencijal. Dok istraživači nastavljaju usavršavati ove tehnike i prevladavati njihova ograničenja, budućnost dizajna bioloških sekvenci izgleda iznimno obećavajuće.
The source of the article is from the blog trebujena.net