Ученые использовали алгоритмы машинного обучения, что бы формировать оригинальные аминокислотные последовательности и выйти за рамки природных белков. Авторы эксперимента разбили процесс генерации новых белковых молекул на несколько фрагментов и использовали отдельные программные решения для каждого из них. Среди множества созданных экспериментаторами молекул есть, например, кольцеобразные протеины.
«Это только начало машинного обучения для проектирования белков. В ближайшее время мы будем работать над созданием еще более функциональных белковых молекул», — говорит ключевой автор исследования профессор Дэвид Бейкер.
Авторы считают, что технология изобретения новых белков позволит создавать перспективные профилактические средства, лекарства и методы терапии.
