🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
❤️ ИИ теперь умеет с высокой точностью устанавливать локализацию любого протеина в человеческой клетке
Новая система, названная PUPS, открывает перспективы для ускорения диагностики различных заболеваний.
Исследователи из ведущих научных центров, включая MIT, Гарвард и Институт Броуда, создали ИИ-модель, которая способна определять местоположение любого белка в пределах человеческой клетки, даже если ранее этот белок или клеточная линия не были исследованы.
Традиционно, установление положения белка в клетке требует проведения трудоемких экспериментов. Клетка может содержать до 70 000 различных белков и их модификаций.
Такие исследования требуют значительных временных и финансовых затрат, а существующие базы данных, такие как Human Protein Atlas, охватывают лишь небольшую часть всех возможных комбинаций.
⚡️ Новый подход PUPS комбинирует лингвистическую модель, анализирующую последовательность аминокислот в белке, и компьютерное зрение, анализирующее окрашенные изображения клетки.
💡 В результате алгоритм выдает изображение клетки с выделенной областью, где, по его прогнозам, и расположен белок.
❗️Ключевой особенностью метода является работа на уровне отдельных клеток. Это особенно ценно при анализе раковых клеток после терапии, когда крайне важно отслеживать точные изменения внутри.
💡 Модель также способна выявлять участки белка, влияющие на его функцию, и находить даже те белки, мутации которых не зарегистрированы в базах данных.
Эффективность PUPS была подтверждена лабораторными испытаниями.
❗️Сравнение предсказаний модели с экспериментальными данными показало, что PUPS демонстрирует более высокую точность по сравнению с существующими подходами.
@sip_ai | @sip_ai_bot