Ускорение поиска антимикробных пептидов с помощью Google Antigravity
Google DeepMind рассказывает, как платформа Antigravity помогла биологам искать новые антимикробные пептиды, объединив в одном сеансе аннотации UniProt, сравнение последовательностей и структур и обзор литературы. Найден кандидат-бактериоцин из Streptococcus pseudopneumoniae с предсказанной активностью против респираторных патогенов; сейчас он проходит лабораторные испытания.
О чём статья
Устойчивость к противомикробным препаратам — глобальная угроза здоровью: к 2050 году возможны до 10 млн смертей в год. Антимикробные пептиды, прежде всего бактериоцины, считаются перспективной альтернативой обычным антибиотикам, но многие кандидаты скрыты в «тёмной материи» белковых баз: только в UniProt миллионы последовательностей с неизвестной функцией. Google DeepMind представляет метод, в котором Google Antigravity служит агентной научной рабочей средой для поиска, структурной оценки и приоритизации белков-кандидатов за один сеанс.
Подход опирается на ProtNLM — модель, предсказывающую функцию белка по последовательности, и встроенный 3D-просмотрщик, общий для исследователя и агента. В примере с бактерией Streptococcus pseudopneumoniae агент выбрал бактериоцин из 97 аминокислот без заметных гомологов в Swiss-Prot, предсказанная структура которого совпадает с известным бактериоцином, и составил план экспериментов. Кандидат проходит лабораторную проверку вместе с другими; страница называет его биологически правдоподобной зацепкой, ещё не подтверждённой.
Читать официальную статью Карточка AnnuIA
Краткое изложение написано AnnuIA своими словами по официальной странице Google DeepMind. Содержание и права принадлежат издателю: читайте оригинальную статью.