ИСТИНА

Развитие технологий искусственного интеллекта открывает новые возможности, в частности, для решения задач структурной биологии. Применяются алгоритмы машинного обучения, распознавания изображений, анализа больших данных и др. Это находит применение и для анализа изображений [1], получаемых от биообъектов методами оптической, крио-электронной микроскопии, рентгеноструктурного анализа, а также для относительно новых и в перспективе много обещающих методов предсказания пространственной структуры белков по аминокислотной последовательности. Мы полагаем, что сочетание этих методов ИИ с возможностями новейших сверх ярких источников рентгеновского излучения способно в будущем расширить возможности структурной биологии, например, в направлении более детального определения пространственной структуры неупорядоченных или частично упорядоченных биообъектов, которые в настоящее время обычно изучаются методами малоуглового рассеяния РИ. В докладе обсуждаются результаты численных экспериментов по дифракции интенсивного РИ и оцениваются условия для получения более детальной информации о пространственной структуре слабо упорядоченных биомакромолекулярных объектов. При этом фокус внимания сдвинут в сторону разработки и моделирования перспективных экспериментальных платформ для формирования надмолекулярных конструкций, включающих некристаллизующиеся белки. В качестве таких платформ предлагаются несколько типов белок-мембранных комплексов на основе липосом и липодисков, а также подложки на основе графена. Методами численного эксперимента изучается влияние структуры биомолекулярного комплекса и условий эксперимента на эффективность распознавания методами ИИ пространственной структуры белка в различных функциональных состояниях по набору картин дифракции. Сочетание методов анализа больших данных (БД) с использованием обучающих баз данных по дифракции уже известных и предсказанных методами ИИ структур белков в различных функциональных состояниях дает в перспективе весьма полезный инструмент для интегративной структурной биологии. 1. Г.А.Армеев, М.П.Кирпичников и др., Интеллектуальные системы. Теория и приложения. т.26, вып.1, с.23-33 (2022).