Pinal позволяет проектировать белки с помощью обычных текстовых запросов

Что произошло

Большая группа исследователей из Китая создала Pinal — инструмент для проектирования белков по описанию на естественном языке. Пользователь может указать, какую функцию должен выполнять белок, после чего система генерирует его проект.

В отдельном сообщении Hugging Face рассказал о размещении инструмента с похожим подходом для проектирования на уровне ДНК.

Как работает Pinal

Pinal сохраняет распространенный двухэтапный подход. Сначала T2struct, модуль преобразования текста в структуру, переводит запрос на естественном языке в линейный набор токенов, описывающих пространственные связи между аминокислотами, и назначает каждому из них вероятность.

Затем SAProt-T использует исходный текст и результат работы T2struct, чтобы построить последовательность аминокислот. Система повторно оценивает варианты, чтобы не пропустить менее вероятную структуру, которая может поддерживать более подходящую функциональную последовательность.

Почему это важно

Современные инструменты проектирования белков обычно требуют от пользователя подробных ограничений: например, способности связываться с другой молекулой или конкретного расположения аминокислот. Для создания катализатора также нужно знать, какие аминокислоты участвуют в реакции и где они должны находиться в трехмерном пространстве.

Pinal использует сведения о функциях, которыми помечены многочисленные базы белковых последовательностей, и пытается сделать такое описание доступным через обычный язык.

Ограничения подхода

Несмотря на упрощение интерфейса, результатом не всегда становится рабочий белок. Для отделения удачных проектов от множества неудачных вариантов по-прежнему требуется доступ к лаборатории.

Текущие инструменты хорошо работают с трехмерным расположением аминокислот, но хуже понимают функции, которые обеспечивают такие структуры. Pinal пытается связать описание функции с последовательностью белка.