Разработка лекарств: модель МГУ генерирует молекулы по последовательности белка

Сотрудники физического факультета МГУ разработали модель для поиска молекул-кандидатов в лекарства: по аминокислотной последовательности белка она генерирует соединения, способные связываться с заданной мишенью. В работе указано, что 90% сгенерированных соединений химически валидны и могут взаимодействовать с целевым белком. Для работы модели не нужны сведения об известных лигандах белка или его трехмерной структуре — достаточно аминокислотной последовательности.

Алгоритм построен на глубокой нейронной сети Transformer и формулирует задачу как преобразование «языка» аминокислот в строковое представление молекул SMILES. Авторы отмечают, что такой подход может упростить и ускорить поиск молекул для новых белков-мишеней, в том числе когда структурные данные или сведения об известных связывающихся соединениях отсутствуют. Результаты опубликованы в журнале Scientific Reports.