Новий інструмент машинного навчання пришвидшить розробку ліків на основі РНК

Національна наукова фундація США підтримала розробку нового обчислювального інструменту, який може суттєво пришвидшити визначення тривимірної структури молекул РНК. Це відкриття є критично важливим кроком у розробці нових ліків на основі РНК, визначенні сайтів зв'язування лікарських засобів та застосуванні РНК у інших біотехнологічних та біомедичних напрямках.

Новий інструмент, названий NuFold, використовує найсучасніші методи машинного навчання для передбачення структури різноманітних молекул РНК на основі їхніх послідовностей. Ця інноваційна технологія дозволить науковцям візуалізувати потенційну структуру конкретної РНК, базуючись на її послідовності, та визначити можливості її застосування у доставці ліків, лікуванні захворювань та інших галузях. Результати дослідження, які привели до створення NuFold, були опубліковані в престижному науковому журналі Nature Communications.

РНК є критично важливими біологічними молекулами, які, подібно до ДНК, кодують інформацію та, як білки, виконують клітинні функції. Проте експериментально визначено структуру відносно невеликої кількості молекул РНК, що суттєво обмежує розуміння їхніх функцій. Наприклад, у Банку даних білків Дослідницького співробітництва зі структурної біоінформатики (RCSB PDB), що фінансується Національною науковою фундацією, молекули РНК становлять лише близько 3% від загальної кількості записів. Експериментальне визначення структур РНК часто є довготривалим і дорогим процесом. Надаючи можливість надійно передбачати структуру РНК на основі послідовності, NuFold може значно прискорити відкриття функцій РНК та уможливити швидшу розробку терапевтичних засобів і технологій на основі РНК.

Ці терапевтичні засоби та технології можуть допомогти у боротьбі з різноманітними захворюваннями та патологічними станами. Наприклад, інформація про структуру малих інтерферуючих РНК може допомогти в обмеженні надмірної експресії генів, яка відіграє роль у розвитку раку, неврологічних розладів та утворенні каменів у нирках. Знання структури РНК також може сприяти підвищенню продовольчої безпеки шляхом захисту рослин від вірусів.

Архітектура системи NuFold базується на інструменті передбачення структури білків AlphaFold2, який використовує методи штучного інтелекту та був навчений на даних RCSB PDB. Варто зазначити, що розробники AlphaFold2 були удостоєні Нобелівської премії з хімії 2024 року. Важливо, що вихідний код NuFold є у відкритому доступі для використання широкою спільнотою дослідників у галузі обчислювальної біології та інших науковців, зацікавлених у вивченні структур РНК.

Передбачені за допомогою машинного навчання тривимірні структури РНК можуть бути реалізовані через новітні підходи до тривимірного нановиробництва. Це відкриває нові перспективи для практичного застосування отриманих знань у розробці інноваційних лікарських засобів та методів лікування.