Machine learning transformeert het veld van de bio-informatica en biedt nieuwe mogelijkheden voor het ontwerpen van functionele biologische sequenties. Eén baanbrekende toepassing betreft de ontwikkeling van single-domain antilichamen van kamelen, bekend als VHH-antilichamen, met behulp van een nieuw op machine learning gebaseerde benadering. Door gebruik te maken van op data gebaseerde methoden, overwinnen onderzoekers de inherente uitdagingen van voorspellingsnauwkeurigheid, die beperkt werd door een gebrek aan gegevens. Deze paradigmaverschuiving introduceert een methodologie om rekening te houden met voorspellingsstabiliteit, wat resulteert in nauwkeurigere en betrouwbaardere resultaten.
De sleutel tot deze innovatieve aanpak ligt in het trainen van meerdere voorspellingsmodellen via een multi-objectief optimalisatieprobleem. Door zowel de gemiddelde activiteit als de standaardafwijking mee te nemen, krijgen onderzoekers uitgebreid inzicht in de potentiële effectiviteit van verschillende sequenties. Deze aanpak genereert een verzameling van diverse sequenties met verschillende activiteit en stabiliteit, bekend als een Pareto-front. Vanuit deze set kunnen onderzoekers de meest veelbelovende sequentie selecteren die aansluit bij hun specifieke eisen.
Een opmerkelijk succesverhaal van deze op machine learning gebaseerde methode betreft het ontwerp van VHH-antilichamen gericht op galectine-3, een eiwit dat betrokken is bij verschillende biologische functies en ziekten. Een specifieke sequentie vertoonde de gewenste bindingspecificiteit, wat de effectiviteit van deze benadering benadrukt. Bovendien kan deze methodologie worden toegepast om uitgebreide zoekopdrachten naar functionele sequenties uit te voeren, wat een gebalanceerde aanpak biedt om onzekerheid in voorspellingen aan te pakken.
Vooruitgang in voorspellingen van proteïnestructuur vormt ook een hervorming voor de bio-informatica. Tools zoals DeepMSA2 leiden de weg door gebruik te maken van genomische en metagenomische sequentiedatabases om de nauwkeurigheid van voorspellingen van proteïnutertiaire en -quaternaire structuren te verbeteren. Met behulp van deze benadering is de nauwkeurigheid van modellering van proteïnestructuren aanzienlijk verbeterd in vergelijking met bestaande toonaangevende methoden.
Een andere mijlpaal in dit vakgebied is de ontwikkeling van GAOptimizer, een hulpmiddel voor proteïnereconstructie op basis van genetische algoritmen. Door het gebruik van invoerparameters zoals fitheidsfuncties en sequentiebibliotheken kan GAOptimizer een gevarieerd assortiment enzymen ontwikkelen met verbeterde functionele eigenschappen in vergelijking met hun oorspronkelijke tegenhangers. Dit benadrukt het potentieel van machine learning in het ontwerp en de optimalisatie van biologische sequenties.
Diepe leertechnieken dragen ook significant bij aan het proteïneonderzoek, met name bij het voorspellen van de affiniteit tussen proteïne en ligand. Door zich te concentreren op moleculaire representaties, leermethoden en model-interpretatie hebben diepe leertechnieken het potentieel om de computationele geneesmiddelontdekking ingrijpend te verbeteren, waardoor betrouwbaardere en nauwkeurigere voorspellingen worden gedaan.
Machine learning verbetert niet alleen de nauwkeurigheid van voorspellingen, maar hervormt ook de ontwikkeling van proteïnen. Bedrijven zoals Salesforce maken gebruik van de kracht van AI om het proces van proteïneontdekking te versnellen en eigenschappen te optimaliseren. Door diepe leeralgoritmen te integreren met proteïne-engineering worden de ontwikkelingstijd voor proteïnen verkort en worden nieuwe proteïnen met baanbrekende functionaliteiten ontdekt.
Ondanks deze opmerkelijke vooruitgang blijven er uitdagingen bestaan. Het gebrek aan eerlijke vergelijkingen tussen modellen en de noodzaak van onderzoeken naar hun praktische waarde zijn opvallende obstakels. Desalniettemin heeft de fusie van machine learning en bio-informatica immens potentieel. Naarmate onderzoekers deze technieken blijven verfijnen en hun beperkingen overwinnen, ziet de toekomst van het ontwerp van biologische sequenties er buitengewoon veelbelovend uit.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it